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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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
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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# 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
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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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
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
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# 电影评分预测数据预处理指南
在进行电影评分预测的任务中，数据预处理是一个至关重要的步骤。下面，将逐步为你讲解如何实现“电影评分预测数据预处理”的过程，让我们一起走过这个旅程。
## 数据预处理流程
以下是处理电影评分预测数据的整个流程，简洁的流程表格如下：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|-----
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
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2023-12-05 15:58:21
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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
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
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
223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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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.
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2023-12-26 21:50:39
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# 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 |
