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电影评价-数据集

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简介：
本数据集汇集了大量用户对各类电影的评价信息，涵盖评分、评论文本等维度，旨在为电影分析与推荐系统提供丰富详实的数据支持。 电影评分数据可以用于数据挖掘，并进行电影推荐。

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  • 电影评价数据集
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    《电影评价数据集》汇集了大量用户对各类影片的评论与评分信息，为研究者提供了一个深入了解观众观影偏好及电影市场趋势的重要资源。 数据集包括用户对电影的评分以及用户的信任度。这里的信任关系是指直接联系的关系。
     
  • 电影评价-数据集
    优质
    本数据集汇集了大量用户对各类电影的评价信息，涵盖评分、评论文本等维度，旨在为电影分析与推荐系统提供丰富详实的数据支持。 电影评分数据可以用于数据挖掘，并进行电影推荐。
     
  • 电影评分的数据集-用户评价
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    本数据集包含大量用户对电影的评分及评论信息，旨在为研究者提供一个分析电影评价与用户偏好的平台。 用户对电影的评分数据集。
     
  • imdb电影评价数据集(aclImdb_v1.tar.gz)
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    IMDb电影评价数据集包含了来自IMDb网站的五万条电影评论，每条评论都标注了正面或负面的情感倾向，是进行情感分析和自然语言处理研究的理想资源。 为了方便同学们下载并使用IMDb电影评价数据集进行深度学习研究，请下载相关资源文件，并查阅其中的ReadMe.txt文档。代码部分可以在我的GitHub上找到。
     
  • IMDb电影评论数据集-数据集
    优质
    本数据集包含IMDb网站上大量用户对电影的评论文本及其评分，旨在用于情感分析与自然语言处理研究。 您提到的“IMDB电影评论 imdb.csv”文件包含了一些关于IMDb上电影评论的数据。这些数据可以用于分析用户对不同影片的看法和评价。如果您需要进一步的信息或帮助，请告诉我具体需求，我会尽力提供支持。
     
  • IMDb电影评论数据集
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    IMDb电影评论数据集包含了大量用户对影片的评价，用于情感分析和自然语言处理研究，涵盖正面与负面反馈，是评估模型性能的重要资源。 IMDB影评数据集简介及使用方法详细攻略：本段落将详细介绍IMDB影评数据集的背景、下载方式以及如何有效利用该数据集进行分析与研究。通过本攻略，读者可以全面了解IMDB影评数据集的特点和应用场景，并掌握其基本操作步骤。
     
  • IMDb电影评论数据集
    优质
    IMDb电影评论数据集包含大量用户对电影的评价文本，用于情感分析和自然语言处理研究，涵盖正面与负面意见，是评估模型性能的经典资源。 IMDB电影数据集的train部分包含25000条电影评论，并分为正向和负向两类。这些数据与标签经过处理后被保存在一个CSV文件中，其中影评数据存储在datas[x]中，标签则存于datas[y]。
     
  • 豆瓣电影评论数据集
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    豆瓣电影评论数据集包含了大量用户在该平台上针对各类影片发表的观点和评价，旨在为研究者提供一个理解和分析大众对电影认知与喜好模式的数据资源。 豆瓣5万条影评原始数据集供机器学习、NLP和深度学习的爱好者使用。数据集包含电影名称、评论星级（1-5星）、评论内容以及差评好评标注，其中星级大于3为好评。
     
  • Netflix电影评分数据集.7z
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    该数据集为Netflix电影的用户评级信息，包含影片ID、评级分数、评级日期及影片唯一标识符等关键字段，适用于构建推荐系统和分析观影偏好。 Netflix电影评价数据集包含来自48万用户对1.7万部电影的评价数据，总评分数超过100万条。这些数据采集的时间跨度为1998年10月至2005年11月。评分采用五分制，并且所有用户信息都经过了脱敏处理以保护隐私。 该数据集来自Netflix Prize比赛，目的是提高根据个人喜好推荐电影的准确性。这项竞赛自2006年开始并持续到2011年。