# 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
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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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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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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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
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2024-01-03 11:11:30
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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
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2024-01-14 15:09:49
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# 电影评分分析hive实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教你如何实现“电影评分分析hive”。下面是整个流程的步骤：
序号 | 步骤 | 操作
-----|-----|-----
1 | 创建数据库 | 创建一个用于存储数据的数据库，例如 `movie_rating`
2 | 创建表格 | 在数据库中创建一个表格来存储电影评分数据，例如 `ratings`
3 | 导入数据 | 将
原创
2024-02-09 11:35:11
80阅读
# Spark电影评分分析
## 介绍
在现代社会中，电影已经成为人们日常生活中重要的娱乐方式之一。随着互联网的普及，越来越多的人开始使用在线平台观看电影。这些平台通常会提供对用户评分的功能，用户可以根据自己的喜好来评价观看过的电影。
而对于电影平台来说，收集和分析这些用户评分数据是非常重要的。通过对用户评分数据的分析，平台可以了解用户的喜好和偏好，从而提供更好的推荐系统，为用户推荐他们可能
原创
2023-08-31 04:09:15
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CNN实战之如何分析影评-好看又有趣的讲解前言认识影评数据集了解TextCNN模型获取影评数据生成文本数据集生成TextCNN模型评估模型 前言话说老王买了两张电影票打算请女神小丽去看电影，老王希望看完电影趁着热度可以和小丽的关系更进一步。于是老王买了两张最近大火的《剩女日记》，看完电影，效果喜人，老王差点又做了单身狗。。。认识影评数据集为了杜绝这种乌龙事件的再度发生，老王决定通过大数据分析的手
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2024-09-14 13:08:05
65阅读
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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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
1.影评分析影评直接使用之前的代码，不再说明，共爬到影评数据500条。简单统计来看，一星差评最多，但四五星评价与一二星差评价基本持平。不过从投票数来看，投票数最多的前25条，无一例外都是一
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2024-01-01 22:11:09
115阅读
一、前言 本文是对工程实践项目基于情感词典的豆瓣电影影评分析系统进行的讨论，主要是通过对设计模式与软件架构的分析，阐述项目的完整设计方案并采用不同的视图来描述软件系统以形成软件系统概念原型。 工程实践项目介绍：豆瓣网作为中国最大最权威的电影评论网站之一，它对电影的评价在人们选择和认知电影的过程中扮演着非常重要的作用。但豆瓣评分往往只关注了用户对电影的评分信息，而忽视了用户的评论信息，使得人们看
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2024-05-18 16:43:57
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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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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
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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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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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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