一、算法原理 基于物品的协同过滤推荐的原理和基于用户的原理类似，只是在计算邻居时采用物品本身，而不是从用户的角度，即基于用户对物品的偏好找到相似的物品，然后根据用户的历史偏好推荐相似的物品给他。从计算的角度看，就是将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品之间的相似度，得到物品的相似物品，根据用户历史的偏好预测当前用户还没有表示偏好的物品，计算得到一个排序的物品列表作为推荐。例如下图，用户A
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2023-12-15 17:35:36
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在现代数字化娱乐时代，电影已成为人们生活中不可或缺的一部分。随着互联网和大数据技术的发展，用户们对电影的推荐需求逐渐增高。为了更有效地满足用户的个性化需求，基于机器学习的自动化电影类型预测变得尤为重要。利用 KNN（K-最近邻）算法，我们可以对电影进行分类预测，从而提升用户的观影体验。
### 时间轴
```mermaid
timeline
title 电影类型预测项目时间轴
2
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
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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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
73阅读
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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前面文章分别简单介绍了线性回归，逻辑回归，贝叶斯分类，并且用python简单实现。这篇文章介绍更简单的 knn， k-近邻算法(kNN，k-NearestNeighbor)。k-近邻算法(kNN，k-NearestNeighbor)，是最简单的机器学习分类算法之一，其核心思想在于用距离目标最近的k个样本数据的分类来代表目标的分类(这k个样本数据和目标数据最为相似)。原理kNN算法的核心思想是用距离
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2023-11-11 22:53:56
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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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# 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
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
K邻近（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：计算一个点A与其他所有点之间的距离，取出与该点最近的k个点，然后统计这k个点里面所属分类比例最大的，则点A属于该分类。下面用一个例子来说明一下： 电影名称打斗次数接吻次数电影类型California Man3104RomanceHe’s No
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2024-04-18 15:02:10
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28 AI 落地实战：训练通用电影票房预测模型近十年，电影行业在世界范围内都取得了蓬勃的发展，越来越多的资金和人都源源不断地流入到这个行业，但对于电影投资人来说，风险和收益也是并存的。投入很大最后收益很小的案例也屡见不鲜。所以在电影未上映之前进行票房的预测就变得非常重要，这不仅对电影投资人来说是重要的避险手段，对于院线同样很有意义。试想如果院线对一个电影大规模拍片，结果票房不好，院线最终也是损失惨
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2023-08-11 17:15:43
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一般电影公司制作一部新电影推向市场时，要想获得成功，通常要了解电影市场趋势，观众喜好的电影类型，电影的发行情况，改编电影和原创电影的收益情况，以及观众喜欢什么样的内容。所以本文就依样画葫芦来做一个有关电影行业的数据分析。（电影行业我不是专业，重在让大家学习一个过程）源码下载地址见文末。一、提出问题本案例来源于kaggle上的TMDB 5000 Movie Dataset数据集，为了探讨电影数据可视
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2023-08-10 13:05:32
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# 电影票房预测 Python 实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何使用Python实现电影票房预测。以下是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据收集 |
| 步骤二 | 数据预处理 |
| 步骤三 | 特征工程 |
| 步骤四 | 模型训练 |
| 步骤五 | 模型评估和优化 |
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做什么
原创
2023-08-29 08:11:15
655阅读
在互联网飞速发展的今天，传统的关系型数据库在处理关系操作方面表现出疲软的态势，而图数据
原创
2023-06-01 09:00:56
196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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什么是好电影，每个人的标准是不同的。对于电影制作人来说，赚钱是件好事，因此预测观众的品味非常重要。在过去十年左右的时间里，好莱坞大片一直在尝试和测试，但近年来，观众已经疲惫不堪。美国有许多AI公司为电影制作人提供分析服务，而洛杉矶的创业公司Cinelytic就是其中之一。据报道，Cinelytic可以根据历史电影的机器学习分析数据库预测不同剧本和演员对电影票房的影响。AI可以从不同的角度比较两个演
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2023-12-12 11:45:54
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作者 | Harper审核 | gongyouliu编辑 | gongyouliu在上一期的内容中，我们讨论了“大数据与医疗”，本期内容和大家聊一聊“大数据与娱乐业”。如何决定一部新出品电影的放映排期，包括日期、场次等等，这就需要对这部电影的票房有非常准确的预测。以往新电影的票房都是根据过去类似电影的票房来估计的，准确度不算理想。现在通过
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2024-08-26 10:39:33
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# Python猫眼电影票房预测
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python进行猫眼电影票房预测的项目。这个项目将帮助你理解数据收集、数据清洗、建模和预测的整个流程。以下是实现这一目标的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|------------------------------|
| 1. 数据
## 猫眼电影票房预测：从入门到实现
在当今大数据的时代，利用 Python 对猫眼电影的票房进行预测是一项有趣且实用的任务。本文将为刚入行的小白提供一个详细的步骤指南，包括数据获取、处理、建模和预测等步骤。
### 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------|
| 1 | 数据获取
