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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最近发现一个很好玩的Python库，可以方便的使用在Python下编写MapReduce任务，直接使用Hadoop Streaming在Hadoop上跑。对于一般的Hadoop而言，如果任务需要大量的IO相关操作(如数据库查询、文件读写等)，使用Python还是Java、C++，性能差别不大，而如果需要大量的数据运算，那可能Python会慢很多(语言级别上的慢)，参考这里。最常见的如日志分析、Qu
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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# 使用Python进行电影影评分析的完整指南
在这篇文章中，我们将逐步引导你完成电影影评分析的项目。通过这一项目，我们将学习如何收集数据、处理数据、分析数据并展示结果。以下是整个流程的一个大致概览。
## 流程概览
下面的表格展示了我们将要完成的每个步骤：
| 步骤 | 描述 | 对应代码/工具
有了上次的基础，这次简单爬了下豆瓣上电影TOP250，链接豆瓣电影TOP250。 打开链接，查看网页源代码，查找我们需要的信息的字段标签，本次以标题、概要、评分、图片为目标，分别进行处理、获取并保存。（当然最根本的前提依然是通过url获取到网页的源代码） 本实例完整代码请移步github： https://github.com/selfcon/douban_movie_scraper_p
在当今电影行业，利用自然语言处理（NLP）技术对电影进行评分已成为一项重要的研究方向。这一过程涉及到用户对电影的评价、情感分析等，通过分析这些信息来形成综合评分。以下是对“nlp电影评分”过程的详细阐述。
## 协议背景
### 关系图
在NLP电影评分系统中，通常涉及到用户、电影数据库、NLP算法和评分系统之间的关系。用户通过平台提交电影评价，这些数据经由NLP算法分析后生成评分，并存入数据
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
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2023-11-23 12:32:31
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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
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2023-10-27 17:05:23
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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
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2023-12-04 17:14:23
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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
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2023-12-04 17:17:31
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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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# 电影评分预测Python失败
## 引言
电影评分预测是一项近年来备受关注的任务。通过分析用户数据和电影特征，我们可以使用机器学习模型来预测电影的评分。尽管这项技术日渐成熟，但在实际应用中，预测模型的效果常常不尽如人意。本文将深入探讨电影评分预测中可能出现的问题，并通过Python代码示例来加深理解。
## 电影评分预测的基本原理
电影评分预测的基本思路是通过大量的用户评分数据，构建能
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
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2024-01-03 11:11:30
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在这篇博文中，我们将探讨如何使用 Python 来预测豆瓣电影评分。这是一个非常有趣的项目，能够帮助我们更好地理解数据分析和机器学习在电影推荐中的应用。我们将从问题背景入手，分析遇到的错误现象，深入根因分析，并最终提出解决方案和验证测试方法，以确保预测的准确性和可靠性。
## 问题背景
在现代电影行业中，用户评分是影响电影受欢迎程度的重要因素。因此，准确预测豆瓣电影评分不仅可以帮助电影制片方优
# 电影评分的Python算法
在日常生活中，我们常常需要为电影进行打分，以评估其质量。这种评分的方式可以帮助观众选择值得观看的电影，同时也为电影制片方提供了更好的反馈循环。本文将介绍如何使用 Python 编写一个简单的电影评分算法，并展示如何构建评分系统的结构和实现步骤。
## 1. 电影评分系统概述
评分系统通常包含用户、电影和评分三个主要元素。用户可以对他们观看过的电影进行评分，评分
# 构建电影评分与推荐系统的指南
在当今数字化时代，电影推荐系统在用户体验中扮演着至关重要的角色。作为一名新手开发者，掌握如何实现一个基本的电影评分与推荐系统是一个很好的开始。下面，我们将通过明确的流程和详细的代码示例，一步步地引导你实现这个项目。
## 项目流程
我们将整个项目分成六个步骤，如下表所示：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
@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
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2023-12-11 21:49:20
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一、功能需求：作为一个经常看电影的人，需要对豆瓣电影资源进行分类，豆瓣上有一个交互不友好的地方，每个网页中存在的信息太多，没有办法一次性浏览完，而且部分相应的功能必须点击进入电影界面才能看到，因此个人的感觉增加了很多下工序，所以，我想用Python写一个小功能，直接把相关的电影输出在控制台中，通过看所查找的记录，进而选择电影。二、功能实现：①通过关键字搜索相关资源 ②选择记录的条数（页码实现）③通
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2023-09-18 19:51:10
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接下来进入正题。在该部影片中，我印象最深的是男主角潘乘风(刘德华扮)因执行任务炸断腿后，在遭遇到警队不公正对待时与女主角(倪妮扮)的一句对话:"要不要我现在就做个炸弹拆给你看！"于是乎，我也有了这个想法，对呀，我也做个“炸弹”玩玩吧！当然，不用说你也知道,我这里的“炸弹”是用万能的Python做的。先来看一下我做的炸弹的威力吧！ 整个定时炸弹的制作主要包含两个步骤:1. 一是制作一个拥有倒计时功能
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2023-12-10 20:49:40
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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
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2024-01-14 15:09:49
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