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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本文是爬虫及可视化的练习项目，目标是爬取猫眼票房的全部数据并做可视化分析。目录• 1、获取url• 2、开始采集• 3、存入mysql
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2023-05-22 16:21:05
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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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# 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
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前言孩子：妈妈我想看电影 妈妈：看，看大片，480部够吗？ 孩子：够了，谢谢妈妈，妈妈真好奈何烂片层出不穷，电影荒就成了常事，不如回归经典，看一看电影历史上票房排行位于前端的一些电影，票房高的电影不一定精彩，但烂片票房低则是必然 本文基于requests和BeautifulSoup爬取了电影历史票房Top480的基本信息，在观察这份文件同时也会考虑，票房的高低和评分是否存在一定的关系呢？与时间呢？
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2023-10-10 22:33:52
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基于python的电影票房预测系统设计与实现摘 要 近些年来，随着电影行业变得越来越热门，也为影院带来不小的票房收入。传统的影院都是依靠个人经验进行排片，但是由于影片的票房收入可能受多种因素的影响，排片多的电影最后的票房会远低于预期值，导致影院因安排失误而导致大量的票房损失。 基于此背景下，众多的影院希望有一个票房预测系统能够预测电影的票房，为影院的排片进行指导，所以本文在了解了国内外研究现状后，
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2024-06-14 10:17:38
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# PyTorch电影票房预测：深入了解深度学习
随着数据科学和人工智能的飞速发展，深度学习已经成为许多领域中的强大工具，包括电影票房预测。今天，我们将介绍如何使用PyTorch进行电影票房预测，探讨所需的数据、模型构建以及如何训练和评估模型。我们将通过代码示例来帮助您理解整个过程。
## 1. 数据收集与预处理
首先，我们需要收集电影票房预测所需的数据。常用的数据集包括电影的预算、上映时间
基于深度学习的映前票房预测模型(Cross&Dense网络结构模型)，该模型通过影片基本信息如：电影类型、影片制式、档期和电影的主创阵容和IP特征等信息对上映影片的票房进行预测。本篇采用451部电影作为训练模型，最后再在194部影片上进行测试，模型的绝对精度为55%，相对精度为92%。该模型在使用相同的特征的情况下好于SVM、随机森林等算法。上升了至少5%。同时还对模型进行了超参调优工作，
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2023-08-10 14:03:57
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## 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
# 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
前言学习机器学习很久了，最近也涉及相关工作。这里通过电影票房预测来和大家，了解机器学习处理的一般流程。数据集为kaggle上的tmdb5000的电影数据集，算法使用的是相对容易理解的knn算法。硬件则是普通的笔记本。获取数据相关包的引入import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardS
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2024-09-13 20:36:53
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文章目录数据分析数据预处理上映年份分布评分分布情况排名与评分分布情况评论人数TOP10导演排名电影类型图 数据分析获取数据后，就可以对自己感兴趣的内容进行分析了数据预处理from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_excel("Top250.xlsx",index_col=False)
df.h
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2023-09-27 12:06:55
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背景抓包Ajax异步加载的网页，加载数据的URL需要通过抓包获取。一般确认是否异步加载，只需要右键打开网页源代码，如果源码文字内容与前端展示的结果不一致，则属于异步加载。这时需要按F12打开开发者工具的Network，重新刷新网页，就能看到真正的URL。如下图所示，开发者工具中红色框的URL才是真正加载数据的URL。concurrent.futures库利用多核CPU提升执行速度。主要包含两个类：
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2023-08-09 15:25:34
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【豆瓣电影爬虫】2019/11/21/Python豆瓣电影爬虫+D3.js WordCloud1.目标今天临时需要将100部票房最高的电影【from艺恩网：如图1】，找到对应的豆瓣评分，制作D3词云图（因为只需要图片其实Python画超快，只是D3画是矢量图，放大缩小都不会不清晰），本来以为很快就搞定了，后来发现豆瓣爬虫先有了问题。 图1.内地票房 处理后获得初步数据对票房数据做了处理适合生成词云
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2024-01-23 20:14:54
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# 实现Python电影票房系统教程
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现Python电影票房系统的整体流程：
```mermaid
journey
title 实现Python电影票房系统的流程
section 确定数据来源
section 数据获取
section 数据清洗和处理
section 数据分析与可视化
```
## 2. 每
原创
2024-03-04 05:46:57
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近日，谷歌公布了一项重要研究成果 – 电影票房预测模型。该模型能够提前一个月预测电影上映首周的票房收入，准确度高达94%。这在业内引起了强烈讨论，不少内人士认为该模型非常适合好莱坞电影公司通过预测票房来及时调整电影营销战略，但同时也有吐槽者暗示谷歌的票房预测模型别有用心，旨在鼓动电影公司购买其搜索引擎广告。那么，孰是孰非，谷歌票房预测模型以及大数据在电影行业的应用是嘘头，还是大有来头，让我们来一探
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2023-12-06 18:58:53
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介绍看电影是目前人们休闲娱乐，消遣时光的选择之一。我们都知道，有些电影的票房很高，有的电影票房却很低，那么决定票房的因素是什么呢？本次将介绍，如何根据电影上映前的一些信息来预测出该电影的票房。知识点数据预处理建立预测模型电影票房预测介绍电影产业在 2018 年估计达到 417 亿美元，电影业比以往任何时候都更受欢迎。 那么电影可能跟哪些因素有关呢？我们可以联想到以下几个因素。导演演员预算预告片那是
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2023-09-18 08:24:38
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去年末的时候，我招收了新的“实训生”。本文是其中一位 @齐大圣 同学在实训两个月时完成的项目案例。（码上行动群里同学应该都看过这个名字，现在也是助教之一。）项目最初的想法是，从互联网上的公开信息中采集2018年在国内上映电影的票房、评分、类型、演员等信息，然后做一些数据分析和可视化展示。这样一个项目，除了需要对 python 基本语法和数据结构的掌握之外，还涉及到网页分析、爬虫、文本解析、数据库存
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2023-11-13 16:45:26
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电影数据分析 目录 电影数据分析 1 一、、实验概述 1 1.1 实验标 1 1.2 .实验完成情况 1 二、、电影特征的可视化分析 2 电影票房预测 9 2.1 Data Augmentation 9 2.1.1 算法说明 10 2.1.2 实验结果 13 电影推荐算法 15 3.1 基于统计学的推荐 15 3.1.1 score = v +v m r + mm+ v c 15 3.2 基于内容
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2023-10-27 11:04:34
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待映电影票房预测是利用大数据与机器学习算法，通过历史数据、市场趋势、观众偏好等因素来预测一部待上映电影的票房。预测票房对电影制片方至关重要，因为这能够帮助他们制定更有效的市场营销策略和分配资源。本文将以 Python 作为主要工具，详细阐述待映电影票房预测的解决方案，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展。
## 环境准备
在开始之前，我们需要安装一些必要的依赖包。可以使
