因为____的缘故，在家甚是无聊，想着可能会做一个和数据分析相关的毕业设计，不如就提前准备一下数据。眼光一扫，就是你了，豆瓣！说起来很有意思，我最开始写爬虫就是从豆瓣开始的，现在又回来了。豆瓣，这世间所有的相逢都是久别重逢。好了，不皮了，开始正题。豆瓣电影分类浏览页面写爬虫之前，首先要明确一个问题你需要什么数据。先有目标，再有行动，这样思路也会清晰起来。我想要的数据就是页面中的电影的信息，所以先看
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2023-10-11 20:58:49
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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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情感分析是一种自然语言处理问题，可以理解文本并预测潜在意图。在本文中，你将了解如何使用 Keras 深度学习库将电影评论的情绪预测为正面或负面。看完这篇文章，你会知道：关于自然语言处理的 IMDB 情感分析问题以及如何在 Keras 中加载如何在 Keras 中使用词嵌入解决自然语言问题如何针对 IMDB 问题开发和评估多层感知模型如何针对 IMDB 问题开发卷积神经网络模型让我们开始吧。 文章目
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
周末，重温了枪王，张国荣的风采之前还是模糊的，现在慢慢清晰了。那时看霸王别姬还是小孩，现在重看枪王，虽说不是同一部片子，人还在，不错。还有就是众神之怒2了，一般般～～～，不过剧情要比1好些，辛德勒还是那么成熟有感啊，呵呵
原创
2012-06-17 22:19:09
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https://www.douban.com/note/660197963/
原创
2018-03-12 08:45:58
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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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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
# Python 爬取豆瓣影评的实用指南
在信息爆炸的时代，网络爬虫成为了获取数据的重要工具。本文将通过Python爬取豆瓣影评的过程，带大家了解基本的爬取技巧。无论是对电影的讨论，还是分析观众的角度，都能从影评中获得许多有价值的信息。
## 流程图
我们首先整理一下爬取的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[确定目标影评]
B -
小爬怡情，中爬伤身，强爬灰灰。爬虫有风险，使用请谨慎，可能是这两天爬豆瓣电影爬多了，今天早上登录的时候提示号被封了（我用自己帐号爬的，是找死呢还是在找死呢 ...），好在后面发完短信后又解封了，^_^。之前的文章中，已把电影短评数据装进了Mongo中，今天把数据取出来简单分析一下，当下最火的做法是进行词频统计并生成词云，今天说的就是这个。读取 Mongo 中的短评数据，进行中文分词不知道什么原因，
我们参加python培训学习的都知道，这是个比较高薪的编程语言，那么对于它的应用优缺点大家知道多少呢？那我们今天就来该大家分析一下。优点1.在python程序来看简单易懂，易于操作，对于初学者来说，Python不但易于入门而且薪资也比较高。2.开发的效率较高：Python有非常强大的第三方库，在python官方库里边基本上包含了大部分你想实现的计算机功能。直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发
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2023-07-27 16:23:48
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昨天和两位小伙伴去看了，总体感觉还是不错的。整个的过程中能引起观众笑的恐怕就只有浩克出现的那几段。 看3D带两副眼睛是真的难受。再加上临时出现一些人生大事（其实我不想发生的）。看完后脑袋愈发觉得疼痛，记昨晚第一次失眠。脑袋还是有点疼，但是技术还是要学的。我很好奇观众对复联4的评价，所以今天就打算爬取猫眼电影关于复联4的影评。 具体实现如下，只做学习使用，不想给其服务器增加负担。发现只有少数几条浏览
## 科普文章：Python豆瓣影评爬虫报告
### 前言
随着互联网技术的发展，网络上的信息量不断增加。而对于电影爱好者来说，豆瓣是一个很好的平台，用户可以在上面发布影评、评分、收藏电影等等。然而，对于一部电影而言，豆瓣上的影评数量是有限的，而且无法立刻获取。因此，本文将介绍如何使用Python编写一个豆瓣影评爬虫，以获取更多的影评信息。
### 豆瓣影评爬虫的原理
豆瓣影评爬虫的原理很
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
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2023-10-26 13:51:44
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这几天朋友圈，微博都被《哪吒之魔童降世》这部电影刷屏了，有人说它是“国漫之光”，上映4天，票房已经突破9亿了。口碑上，影片自点映开分以来，口碑连续十天稳居所有在映影片榜首之位，收获无数观众喜爱与支持。这部电影是不是真的如网友们所说呢？事实还是要靠数据来说话，接下来将用Python爬取豆瓣上的影评，分析影评给出一个准确答案。爬虫分为：爬取网页，分析网页，存储数据，分析数据这四步。我将一步一步演示。第
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2023-09-15 21:23:28
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2020年受疫情影响影视行业受冲击较大,也没什么新的电影上映,要说20年我最期待的电影肯定是准备在20年上映的花木兰了,对花木兰的影评来一波分析先上图接下来就是代码块了主函数 movie_comment_analysis_main.pyfrom film.data_analysis import data_analysis
from film.gen_analy_result import gen
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
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
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
