文章目录数据描述数据要求题目1. 正确建表，导入数据（三张表，三份数据），并验证是否正确2. 求被评分次数最多的10部电影，并给出评分次数（电影名，评分次数）3. 分别求男性，女性当中评分最高的10部电影（性别，电影名，影评分）4. 求movieid = 2116这部电影各年龄段（因为年龄就只有7个，就按这个7个分就好了）的平均影评（年龄段，影评分）5. 求最喜欢看电影（影评次数最多）的那位女性
现有如此三份数据：1、users.dat 数据格式为： 2::M::56::16::70072 对应字段为：UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String 对应字段中文解释：用户id，性别，年龄，职业，邮政编码 2、movies.dat 数据格式为： 2::Ju
# 电影评分分析hive实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教你如何实现“电影评分分析hive”。下面是整个流程的步骤：
序号 | 步骤 | 操作
-----|-----|-----
1 | 创建数据库 | 创建一个用于存储数据的数据库，例如 `movie_rating`
2 | 创建表格 | 在数据库中创建一个表格来存储电影评分数据，例如 `ratings`
3 | 导入数据 | 将
实验内容： 编写程序，生成数据模拟（也可以使用真实数据）多人对多个电影的打分（1-5 分）， 然后根据这些数据对某用户 A 进行推荐。推荐规则为：在已有数据中选择与该用户 A 的爱 好最相似的用户 B，然后从最相似的用户 B 已看过但用户 A 还没看过的电影中选择用户 B 打 分最高的电影推荐给用户 A。相似度的计算标准为：1）两个用户共同打分过的电影越多， 越相似；2）两个用户对共同打分的电影的
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2023-07-01 12:58:00
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电影1、三傻大闹宝莱坞
2、恋爱通告
3、新世界
4、小萝莉的猴神大叔
5、绿皮书
6、肖申克的救赎
7、你的名字
8、大圣娶亲
9、功夫
10、触不可及
11、僵尸
12、西虹市首富
13、寂静无声
14、看见恶魔
15、长津湖
16、霍元甲
17、醉拳2
18、愤怒的黄牛
19、犯罪都市2
20、弱点动漫1、东京食尸鬼
2、寄生兽
3、鬼灭之刃
4、杀戮都市o
5、进击的巨人
6、咒术回战电视
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2023-07-14 01:23:43
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@Datawhale｜NLP集训学习笔记task1—赛题理解1.赛题内容赛题名称：零基础入门NLP之新闻文本分类赛题目标：通过这道赛题可以引导大家走入自然语言处理的世界，带大家接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点。赛题任务：赛题以自然语言处理为背景，要求选手对新闻文本进行分类，这是一个典型的字符识别问题。2.赛题数据赛题以匿名处理后的新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据
[实验数据] 本实验所用数据为美国在线影片提供商NetFlix从1998年10月到2005年12月的电影评分数据，包含了480,189用户对17,770多部影片的100,480,507条评分。该数据包含了2个数据集。影片评分 数据集已经存放在HDFS上，路径为“/data/13/5/rating/rating.csv”，各字段以制表符分隔。数据集还存放在了Hive上，表名为“bigdata_cas
在美国，有这么几个和豆瓣类似，主流网民经常访问的与电影有关的网站：专业存储电影信息兼职打分的IMDb（Internet Movie Database互联网电影数据库）、创立快二十年几经易手的烂番茄(Rotten Tomatoes)、专业网络购票副业打分的“美国猫眼”Fandango，以及专门聚合书籍和视听出版产品批评意见的Metacritic。随着互联网和社交网站的快速普及，这几个网站也形成了独特
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import os
import sys
import time
import sklearn
from tensorflow import keras
import
故事背景《互换身体》是由环球影业发行的喜剧电影，于2011年8月5日在美国上映。该片由大卫·道金执导，瑞安·雷诺兹、杰森·贝特曼、奥利维亚·王尔德等主演。该片讲述了一位居家好男人和一位蜂蝶浪子分别厌倦了自己的生活，于是在某种神秘力量的辅助下两人互换身体与生活的故事。大话西游：紫霞和八戒互换了身体，欲和至尊宝亲热，结果直接吐了java的换身术java中也可以实现神奇的魔法，比如把String放入Li
作者序我完成毕业设计的时间线可以参考README末尾的笔记，请注意笔记中所记载的内容和最后的实际成果有所出入，只做为本人完成毕业设计的过程记录。本毕设为2018年所做，和当前主流技术有所出入，大家可以利用深度学习算法来改进推荐结果。系统流程用户注册、登录系统，对看过的电影进行评分，点击提交评分按钮，再点击查看推荐按钮即可看见推荐的电影列表。项目主页以及推荐结果如下：如何使用1.首先将项目克隆到本地
查询哪种电影类型最多（利用两次查询）：利用切片将电影类型进行分割：SELECT explode(split(genres,'\\|'))as type from movies；利用计数统计最多的电影类型：SELECT type,COUNT(1)
FROM(
SELECT explode(split(genres,'\\|'))as type from movies
)t
GROUP BY typ
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2023-06-19 16:11:10
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在PingWest看到一篇《豆瓣电影打分规则竟如此简单粗暴…》，作者写这篇文章是因为豆瓣创始人阿北最近写了一篇博文《豆瓣电影评分八问》，阿北博文是为了回应一些外界对豆瓣电影评分的质疑，然后作者看到这篇博文后，觉得豆瓣电影的评分算法有点low，就写了这样一篇吐槽文章。那么这个很low的算法究竟是什么样子的呢？此处引用阿北原文。豆瓣的注册用户看完一部电影，心情好的话会来打个一到五星的分（有时候心情不好
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2023-08-24 14:35:01
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爬虫基本思路1.首先发送请求并返回requests（最好模拟谷歌浏览器的头部访问（即下面的headers），并且设置一个每次访问的间隔时间，这样就不容易触发网站的反爬机制（说白了就是模拟人类的访问行为）） 2.获得requests对象后使用BeautifulSoup (美丽的汤？？也不知道为啥要起这个名)来解析requests对象，注意这里要用request.text，就取文本，解析后的soup打
一、前言 本文是对工程实践项目基于情感词典的豆瓣电影影评分析系统进行的讨论，主要是通过对设计模式与软件架构的分析，阐述项目的完整设计方案并采用不同的视图来描述软件系统以形成软件系统概念原型。 工程实践项目介绍：豆瓣网作为中国最大最权威的电影评论网站之一，它对电影的评价在人们选择和认知电影的过程中扮演着非常重要的作用。但豆瓣评分往往只关注了用户对电影的评分信息，而忽视了用户的评论信息，使得人们看
目录 代码： 运行结果：代码：#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
from lxml import etree
import requests
import csv
out = open('电影名网址评分及导演.csv', 'a', newline='')
csv_write = csv.writer(out, dia
第一模块：开发环境和集群准备1、项目总体介绍和背景a.基于Spark流行的大数据工具，开发一套电影推荐系统，让大家体验到如何实现自己的“猜你喜欢”的推荐。 很多电商和购物网站以及一些手机上的应用，猜你喜欢已经成为了必备功能，它对网站的销售有着很明显的刺激作用。2、技术框架a.大数据工具的选择，包括HDFS、HIVE、SPARK、KAFKA、HBASE、PHOENIX、ZEPPELIN等工具。b.推
def max_score(film):
return data[user2][film]
def score_different(use, fil):
score = 0
for filmName in fil:
# sum = abs(data[use][filmName]-user[filmName])
# if(sum!=0):
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2023-07-25 13:28:08
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## 基于Hive的电影评分数据分析
电影评分数据分析是一种常见的数据分析任务，通过分析用户对电影的评分数据，可以揭示电影的受欢迎程度、用户的偏好以及不同电影类别的表现等信息。在本文中，我们将使用Hive来处理和分析电影评分数据，并展示一些常见的数据分析操作。
### 数据集介绍
我们使用的是MovieLens数据集，它包含了用户对电影的评分数据、电影的元数据以及用户的个人信息。其中，评分数
原创
2023-08-16 15:53:01
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五月过半，观众对五一档上映电影的评价也逐渐沉淀下来，要说观影体验和口碑，当属张艺谋导演的《悬崖之上》了。《悬崖之上》作为一部谍战主题的电影，引人入胜的剧情加上主演们全员在线的演技，顺理成章地在同时期上映的电影种获得了评分排名第一。本文通过Python爬取豆瓣上对于《悬崖之上》的短评，然后进行数据可视化分析，看看七万条短评里，网友都聊了些什么。数据采集在之前的文章我们已经对豆瓣短评的数据采集有过详细
