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
转载
2023-07-01 12:58:00
428阅读
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
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
临近毕业，开始搞毕业设计，博主尝试做一个豆瓣影评分析系统。 文章目录先导：设计思路一、爬取豆瓣影评数据二、Jieba分词及词云展示三、情感分析 先导：设计思路使用Selenium+Phantomjs 爬取 豆瓣电影最新电影的影评存储为txt文件使用Jieba 中文分词工具进行分词和词云的展示使用snownlp包进行影评情感分析和影片情感倾向分析一、爬取豆瓣影评数据安装依赖环境：pip instal
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
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
转载
2023-07-14 01:23:43
89阅读
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
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
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
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):
转载
2023-07-25 13:28:08
212阅读
文章目录前言一、项目介绍二、开发环境三、功能介绍四、核心代码五、效果图六、文章目录 前言近年来，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
文章目录1 简介2 技术栈具体实现1.设计豆瓣电影自动化爬虫程序，自动获取电影数据2.对爬取到的数据进行清洗和预处理，包括多维度数据字段清洗和扩充3.将清洗好的数据存储到Sqlite数据库中4 具体效果图首页/电影排行榜top 电影评分分布各种可视化评分预测6 推荐阅读7 源码获取： 1 简介
基于Python的豆瓣电影评分可视化系统 基于Python flask 的豆瓣电影评分可视化，豆
文章目录前言一、Scrapy爬虫爬取豆瓣电影1. Scrapy框架介绍（1） Scrapy框架构造：（2） 数据流（3） 项目结构2. 创建爬虫爬取豆瓣（1）创建项目（2） 创建Item（3） 解析Response和Request（4） Item Pipeline连接mysql数据库存储数据（5） 运行爬虫二、构建豆瓣电影评分预测模型1.连接数据库2.数据预处理3. 定义模型4. 训练模型5.
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
@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
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
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
转载
2023-09-18 19:51:10
260阅读
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
# 用Python根据电影评分推荐电影作品
推荐系统基于用户对物品（在这里是电影）的评分，以此可以向用户推荐可能感兴趣的电影。在这篇文章中，我们将一步步展示如何用Python实现一个简单的电影推荐系统。本文适合初学者，希望你在学习过程中积累到一定的开发经验。
## 整体流程
下面我们列出了实现电影推荐系统的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备
Python豆瓣电影评论的爬取及词云显示课程设计论文链接前言开发工具、核心库系统相关技术介绍系统分析与设计系统功能模块组成实现功能和目标爬取模块设计爬取过程中下一页的处理窗口界面设计系统实现爬取电影信息模块实现爬取评论实现词云模块实现系统开发总结全部代码附录 课程设计论文链接课程设计论文链接：前言小白简单的课程设计，功能简单。 本文通过利用 Python 爬虫分类中的聚焦型爬虫网络系统以及pyt
