目录一、项目内容： 第一步：获取评论数据第二步：词频统计并可视化展示第三步：绘制词云二、项目实现： 第一步：获取评论数据 （1）导入python库 （2）获取评论数据 （3）保存json文件 第二步：词频统计并可视化展示 （4）解析json数据，获取评论字符串列表 （5） 去除文本中特殊字符&nb
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
from pandas import DataFrame, Series
#本节使用 IMDB 数据集，它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的 50 000 条严重两极分化的评论。数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用
1、登录豆瓣找到需要爬取电影的页面，通过网站知道电影的id号本次项目爬取的是《当幸福来敲门》这个电影的相关短评，通过上面，我们可以看出短评中包含有用户昵称、星标、评论时间、有用值、短评内容，所以我们在爬取时，要将这些信息一起爬取到csv文件中2、爬虫爬取短评及代码解析（1）请求头：在爬取页面时，我们要找到页面的请求头才能让电脑模仿人进行页面请求，此时想查看需要爬虫页面的请求头，可以通过以下方式进行
分析步骤Kaggle TMDB电影数据分析项目实战数据集分析结果 Kaggle TMDB电影数据分析项目实战注：该项目为博主第一次数据分析项目，代码部分参考了：这篇文章。 希望大家支持一下原作者。从下一篇开始将全部为原创项目。请大家多多支持。数据集在分析之前，首先要将拿到的数据处理成可以分析的格式。本项目使用kaggle的开源数据集：TMDB 5000 Movie Dataset 它是kaggl
/root/目录下有top250_f1.txt数据源，存放着部分影片信息。具体数据格式如下: 其中，数据源属性为:num(影片序号)，title(电影名)，direcor(导演)，role(主演)，init_year(上映年份)，area(上映地区)，genre(电影类别)，rating_num(评分)，comment_num(评论数量) ，comment(评论)，url(链接)要求如下
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2023-09-14 18:53:31
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情感分析涉及分析句子或文本文档所表达的想法。现用多对一的体系结构来实现多层RNN以用于情感分析。输入或输出的数据将会属于以下三种不同的类别： ·多对一：输入数据是一个序列，但输出数据不是序列而是固定的向 量。例如，情感分析的输入基于文本，而输出是分类标签。 ·一对多：输入数据是标准格式，不是序列，而输出数据是序列。一个例子是图像字幕，输入是图像，输出是英语短语。 ·多对多：输入和输出阵列都是序列。
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2023-09-04 14:43:47
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故事背景 在我们的日常生活中，人们已经习惯了看电影。但是，每个人的偏好是不同的，有的人可能喜欢战争片，有人可能更喜欢艺术片，而有的人则可能喜欢爱情片，等等。现在，我们收集了一些的客户和电影的相关信息，目的是找出客户对特定影片的评分，从而预测出客户有可能喜爱的电影并推荐给客户。本次的大数据处理，使用了单词统计、基于用户的协同过滤算法等。分析预测技术分析工具：基于Hadoop的MapReduce数据
一、舆情分析舆情分析很多情况下涉及到用户的情感分析，或者亦称为观点挖掘，是指用自然语言处理技术、文本挖掘以及计算机语言学等方法来正确识别和提取文本素材中的主观信息，通过对带有情感因素主观性文本进行分析，以确定该文本的情感倾向。文本情感分析的途径： 关键词识别 词汇关联 统计方法 概念级技术目前主流的情感分析方法主要有两种：基于情感词典的分析法和基于机器学习的分析法1、 基于情感词典的情感分析是指根
最近《八佰》这部电影比较火，上映仅15天就已斩获22亿票房。对于沉寂了半年、影院上座率仍限定在50%的电影市场而言，这样的成绩出人意料。从猫眼电影官网可以看到，《八佰》获得了9.2分的高口碑。一向好奇的我产生了一些疑惑，这些人到底在评论些啥？哪些地方的人评论最多？针对不同演员角色的评论内容有什么不同？于是，用Python采集了《八佰》18万条观众影评并做可视化分析，数据采集区间为2020年8月21
MovieRecommend一个电影推荐系统(本科毕业设计)——实现用户登录、评分、推荐，采用协同过滤算法。?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
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2023-08-07 01:12:57
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摘 要网络爬虫是一种能自动从网络上收集信息的工具，可根据用户的需求定向采集特定信息的工具，自动在网络上获取网页源码。对于采集数量较少的工作而言，实现一个网页下载程序不会很麻烦，但是，当从网络上采集海量信息的时候，爬虫系统的实现将变得十分复杂。相对ETL技术，网络爬虫技术仅仅处理数据抽取这一步。网络爬虫只将网络上的页面下载下来，对下载的非结构化数据没有进行处理，而直接将其保存到数据库之中。这样做的劣
# 基于Python的电影评论数据分析论文指导
在当今数据驱动的世界中，对数据的分析能力显得尤为重要。本文将指导你如何实现“基于Python的电影评论数据分析”这一论文主题。以下是整个流程的简单总结以及详细步骤，包括所需的代码。
## 流程概览
下面是你进行电影评论数据分析的步骤及其描述：
```markdown
| 步骤 | 描述
《精通Python自然语言处理》Deepti Chopra(印度) 王威 译第七章 情感分析：我很快乐情感分析（情感生成）被定义为确定一个字符序列背后所隐含的情感信息的过程。7.1情感分析简介对电影评价进行情感分析：import nltk
import random
from nltk.corpus import movie_reviews
docs = [(list(movie_reviews.
前言文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。作者： Yura不说数据说 ，PYuraL数据爬取其实我一开始是想用豆瓣网的评论的，但是我翻了翻吧，发现“最热评论”只能看到500条，“最新评论”只能显示100条，拿600条数据能分析出个啥？ 百度了一下，看大家都是用猫眼评论，于是就……爬猫眼！网页版的猫眼只能显示有限的评论，切
前言对于爬虫很不陌生，而爬虫最为经典的案例就是爬取豆瓣上面的电影数据了，今天小编就介绍一下如果爬取豆瓣上面电影影评，以《我不是药神》为例。基本环境配置版本：Python3.6系统：Windows本人对于Python学习创建了一个小小的学习圈子，为各位提供了一个平台，大家一起来讨论学习Python。欢迎各位到来Python学习群：960410445一起讨论视频分享学习。Python是未来的发展方向，
3.1系统的划分MOVA由前端UI以及三个子系统构成：数据爬取子系统、数据可视化子系统、数据存储子系统。其包图如下所示： 3.2 数据爬取子系统的功能3.2.1 数据爬取的用例图 用例名称：数据爬取1 目标 本用例能够根据用户所选择的条件，对相关网页进行数据爬取2 时间流 （1）常规流程 当用户或者管理员指定查询电影条件，并且确认查询时，本用例开 始执行 I. 用户或管理员提供查
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2023-09-01 23:41:53
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电影文本情感分类Github地址 Kaggle地址这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类，主要分为正面评论和负面评论，所以是一个二分类问题，二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯、逻辑回归等，这里挑战之一是文本内容的向量化，因此，我们首先尝试基于TF-IDF的向量化方法，然后尝试word2vec。# -*- coding: UTF-8 -*-
import pandas as pd
im
近年来，随着互联网的蓬勃发展，企事业单位对信息的管理提出了更高的要求。以传统的管理方式已无法满足现代人们的需求。为了迎合时代需求，优化管理效率，各种各样的管理系统应运而生，随着各行业的不断发展，电影评论数据分析系统也逐渐进入了信息化的进程。这个系统的设计主要包括系统页面的设计和方便用户互动的后端数据库，而前端软件的开发则需要良好的数据处理能力、友好的界面和易用的功能。数据要被工作人员通过界面操作传
第11章综合案例2影评大数据分析实验目的及要求（1）现有电影、影评和用户信息3个数据文件，将对其进行大数据分析。实验系统环境及版本Linux Ubuntu 20.04JDK1.8Hadoop3.1.0MySQL8.0.28Hive3.1.2实验任务评分次数最多的10部电影；性别当中评分最高的10部电影；一部电影各年龄段的平均影评；评分最高的10部电影的平均评分；好片最多年份的最好看电影Top10；
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2023-09-05 09:55:20
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