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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电影文本情感分类Github地址 Kaggle地址这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类，主要分为正面评论和负面评论，所以是一个二分类问题，二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯、逻辑回归等，这里挑战之一是文本内容的向量化，因此，我们首先尝试基于TF-IDF的向量化方法，然后尝试word2vec。# -*- coding: UTF-8 -*-
import pandas as pd
im
MovieRecommend一个电影推荐系统，毕业设计写在前面的话希望大家不要copy到本地修改后直接当做自己的毕业设计，最好自己学一遍python+django+mysql的基础知识。我完成毕业设计的时间线可以参考README末尾的“笔记”。系统实现工具1.pycharm2.python3.6+django1.113.mysql4.jquery+css+html5如何使用首先将项目克隆到本地，用
摘要：一部制作精良的影视剧不仅应具备良好的感官享受，还应具备充沛的情感表达，演员若能够合理把握情感表达技巧，对影视作品口碑的提升具有重要帮助。本文在对影视戏剧表演中运用感情表现技巧的价值进行综合阐述的基础上，分析了影视戏剧表演中感情表现技巧的应用对策，希望能够为相关人士提供借鉴和参考。关键词：专业学习；影视剧表演；感情表现技巧前言：随着传播媒介的增加，各类影视戏剧应接不暇，呈现多样性的发展特点，然
1.摘要随着社交网络的兴起,更多人选择在网络上发表自己对影视作品的观点,这为影视投资人了解观众对电影的反馈提供了更方便的途径.例如,豆瓣影评中包含了海量用户或积极或消极的情感观点,而分析豆瓣影评的情感倾向能够辅助投资人进行决策,提升作品质量.大量数据分析必须借助计算机技术手段完成,其中情感分析是自然语言处理(natural language processing,NLP)的一个方向,常用来分析判断
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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深度学习入坑笔记之四---电影评论文本分类问题数据下载数据处理模型搭建模型评估总结 电影的影评一般分为正面（positive）或负面（nagetive）两类。这是一个二元（binary）或者二分类问题，一种重要且应用广泛的机器学习问题。 我们将使用来源于网络电影数据库（Internet Movie Database）的 IMDB 数据集（IMDB dataset），其包含 50,000 条影
K-近邻算法（KNN）引入如何进行电影分类 众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪 个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问 题。没有哪个电影人会说自己制作的电影和以前的某部电影类似，但我们确实知道每部电影在风格 上的确有可能会和同题材的电影相近。那么动作片
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
1.国内的研究（A new standardized emotional film database for Asian culture） 测试片使用了8种情绪类型，每部片子有4个维度的分数，分数是从1~9分。参与人数是110名大学生。 此外还检测了心率和呼吸频率的数据。 以下是三种兴许类型所使用的影片的例子 高兴的片子：长江七号、志明与春娇、岁月神偷、天生一对 娱乐的片子：皇家刺青、家有喜事、快
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
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
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
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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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
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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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
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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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
# -*- coding: utf-8 -*-"""论文代码基于Transformer模型的电影评论感情分析- 环境 tensorflow==2.7.0 GPU numpy==1.19.5 matplotlib==3.2.2"""im
原创
2022-07-01 17:19:04
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