# 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
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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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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# 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
表结构求被评分次数最多的 10 部电影，并给出评分次数（电影名，评分次数）import org.apache.s...
原创
2022-09-13 15:12:46
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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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引言 使用一些建模分析手段来评价电影的成功已经屡见不鲜，这类预测模型常常使用注入电影制作成本，类型，主演，出品方等结构化数据作为输入。然而，在社交媒体日益发达的现在，人们时常会在Twitter，Facebook等网站上发表自己的意见和建议。社交媒体已然是衡量电影观众情绪的潜在工具了。 本文将以2017年的宝莱坞电影“Rangoon”为例子，用R语言来分析Twitter用户对他的情感评价。目录文本挖
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2024-09-26 14:29:05
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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
480阅读
在本文中，我将详细记录如何使用LDA模型进行影评分析的过程。这个过程涉及Python代码的实现，以及在过程中遇到的问题和解决方案。
首先，我们所面对的问题背景是，随着评论数据的快速增长，分析影评数据以获取用户的观点和情感变得尤为重要。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的主题建模技术，能够提取文本中的潜在主题。我们可以使用LDA模型对影评进行分析，以便更好地
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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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
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题目：现有如此三份数据：（这里只需用后两份）
1、users.dat 数据格式为： 2::M::56::16::70072
对应字段为：UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String
对应字段中文解释：用户id，性别，年龄，职业，邮政编码
2、movies.dat 数据格式为
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2024-01-02 19:31:59
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MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters（MapReduce: 简化大型集群下的数据处理）作者：Jeffrey Dean and Sanjay GhemawatAbstract（摘要）MapReduce is a programming model and an associated implementation for pro
# 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
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现有如此三份数据：
1、users.dat 数据格式为： 2::M::56::16::70072
对应字段为：UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String
对应字段中文解释：用户id，性别，年龄，职业，邮政编码
2、movies.dat
数据格式为： 2::J
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2024-01-01 07:55:51
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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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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
