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
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2023-12-19 09:34:43
26阅读
在这篇博文中，我将分享如何使用 Python 进行 NBA 得分预测。通过一些具体的步骤和示例代码，我将引导你掌握这一技术与实践的结合。
为了预测 NBA 比赛的得分，我们需要考虑不同球队的历史表现、球员的状态以及比赛的具体情况。以下是我们在进行得分预测时需要遵循的一个大致流程：
1. 数据收集
2. 数据预处理
3. 特征工程
4. 建立和训练模型
5. 评估模型性能
6. 进行预测
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一、算法原理 基于物品的协同过滤推荐的原理和基于用户的原理类似，只是在计算邻居时采用物品本身，而不是从用户的角度，即基于用户对物品的偏好找到相似的物品，然后根据用户的历史偏好推荐相似的物品给他。从计算的角度看，就是将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品之间的相似度，得到物品的相似物品，根据用户历史的偏好预测当前用户还没有表示偏好的物品，计算得到一个排序的物品列表作为推荐。例如下图，用户A
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2023-12-15 17:35:36
46阅读
# 如何实现“电影推荐 算法相似度得分”功能
在今天的数字时代，电影推荐系统变得越来越重要。本文将教会你如何使用Python实现一个简单的电影推荐系统，基于相似度得分。我们将分步骤进行，帮助你更好地理解每个环节。
## 流程概述
我们可以将整个实现过程分为几个主要步骤，下面是一个简单的流程表。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-15 06:11:27
67阅读
文章目录0 前言【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用2.Demo实践**Step1:库函数导入****Step2:模型训练****Step3:模型参数查看****Step4:数据和模型可视化****Step5:模型预测**3.基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践
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2023-08-25 22:23:57
285阅读
前言这篇笔记是学习pytorch的数据预处理方式transforms，这篇笔记包括两个要点，第一是在已经选好transform方法transform1,transform2,transform3...，并且都设置好参数数的前提下，如何在每次迭代的时候选择不同组的transform方法或者使用不同的调用顺序，第二是如何自定义transform方法 ，虽然pytorch提供了很多transform方法
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
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
73阅读
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
480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
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2023-10-27 17:05:23
201阅读
# 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
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
# 用Python模型预测数据得分
在数据分析和机器学习领域，使用模型来预测数据的得分是一项非常常见且有用的任务。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了丰富的工具和库来进行数据分析和建模。在本文中，我们将介绍如何使用Python来预测数据的得分，并结合一个实际问题进行演示。
## 实际问题
假设我们有一组数据，包括学生的学习时间和最终考试成绩。我们想要建立一个模型，来预测学
原创
2024-05-19 05:35:46
34阅读
28 AI 落地实战：训练通用电影票房预测模型近十年，电影行业在世界范围内都取得了蓬勃的发展，越来越多的资金和人都源源不断地流入到这个行业，但对于电影投资人来说，风险和收益也是并存的。投入很大最后收益很小的案例也屡见不鲜。所以在电影未上映之前进行票房的预测就变得非常重要，这不仅对电影投资人来说是重要的避险手段，对于院线同样很有意义。试想如果院线对一个电影大规模拍片，结果票房不好，院线最终也是损失惨
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2023-08-11 17:15:43
198阅读
一般电影公司制作一部新电影推向市场时，要想获得成功，通常要了解电影市场趋势，观众喜好的电影类型，电影的发行情况，改编电影和原创电影的收益情况，以及观众喜欢什么样的内容。所以本文就依样画葫芦来做一个有关电影行业的数据分析。（电影行业我不是专业，重在让大家学习一个过程）源码下载地址见文末。一、提出问题本案例来源于kaggle上的TMDB 5000 Movie Dataset数据集，为了探讨电影数据可视
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2023-08-10 13:05:32
223阅读
# 电影票房预测 Python 实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何使用Python实现电影票房预测。以下是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据收集 |
| 步骤二 | 数据预处理 |
| 步骤三 | 特征工程 |
| 步骤四 | 模型训练 |
| 步骤五 | 模型评估和优化 |
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做什么
原创
2023-08-29 08:11:15
655阅读
什么是好电影，每个人的标准是不同的。对于电影制作人来说，赚钱是件好事，因此预测观众的品味非常重要。在过去十年左右的时间里，好莱坞大片一直在尝试和测试，但近年来，观众已经疲惫不堪。美国有许多AI公司为电影制作人提供分析服务，而洛杉矶的创业公司Cinelytic就是其中之一。据报道，Cinelytic可以根据历史电影的机器学习分析数据库预测不同剧本和演员对电影票房的影响。AI可以从不同的角度比较两个演
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2023-12-12 11:45:54
139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
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2024-06-01 20:33:43
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作者 | Harper审核 | gongyouliu编辑 | gongyouliu在上一期的内容中，我们讨论了“大数据与医疗”，本期内容和大家聊一聊“大数据与娱乐业”。如何决定一部新出品电影的放映排期，包括日期、场次等等，这就需要对这部电影的票房有非常准确的预测。以往新电影的票房都是根据过去类似电影的票房来估计的，准确度不算理想。现在通过
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2024-08-26 10:39:33
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【翻译自 ： Prediction Intervals for Deep Learning Neural Networks】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到
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2024-08-06 17:56:16
90阅读
