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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# Python影评分析：理解电影评论的情感
随着互联网的发展，观众可以方便地在各大网站上发表他们的电影评论。在这些评论中，我们可以提取出有价值的信息，比如观众对电影的情感倾向。这为电影行业提供了重要的反馈，同时也是进行数据分析和自然语言处理（NLP）研究的一个良好案例。本文将探讨如何使用Python进行影评分析，并提供完整的代码示例。
## 影评数据获取
首先，我们需要获取一些电影评论数据
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
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2024-01-26 07:29:32
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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
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2024-04-30 06:42:16
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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
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2023-12-04 17:14:23
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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
226阅读
https://www.douban.com/note/660197963/
原创
2018-03-12 08:45:58
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# 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 -
原创
2024-09-24 05:11:55
207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
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，
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2024-04-19 18:23:33
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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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## 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
原创
2023-12-04 11:44:41
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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
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
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2024-01-25 20:14:52
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# Python 根据影评推断分数
在现代社会中，电影评论已经成为了观众选择观看何种电影的重要依据。利用Python中的自然语言处理（NLP）技术，我们可以分析影评，从而推断出电影评分。这不仅可以帮助我们更好地理解影评人的意图，还能为用户提供更好的观影推荐。本文将通过代码示例，展示如何实现这一目标。
## 理论基础
在开始之前，让我们先了解一下基本概念。我们将构建一个简易的情感分析模型，以分
# _*_ conding:uif-8 _*_
# 开发团队：QDU
# 开发人员：DDQ
# 开发时间：2020/11/1415:47
# 文件名称：spider
# 开发工具：
# 文件功能解释：个人学习用，转载请说明出处。
#安装文件
from bs4 import BeautifulSoup #网页解析
import sys
import re #文字匹配
import sqlite3
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
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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