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豆瓣图书数据的收集与分析。

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简介:
该数据集包含来自豆瓣图书的 CSV 文件,其中使用 # 符号作为分隔符。由于书名中可能包含逗号,因此数据集总共有超过 90,000 条记录。

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    豆瓣图书数据集分析项目旨在通过深度挖掘和解析来自中国最大读书社区——豆瓣上的丰富图书相关数据,探索读者偏好、书籍分类趋势及作者影响力等多维度信息。 该数据集包含豆瓣读书的书籍信息,每一行代表一本书籍的详细资料。数据字段涵盖了书名、作者、出版社等基础信息;出版年份、页数、定价等出版详情;以及评分、评论链接及各星级评价比例等用户评价相关信息。此外还包括封面图片网络地址、ISBN号和装帧类型等额外信息。 适用人群包括: - 研究人员:从事图书馆学、信息科学或社会科学研究的人可以使用此数据集来分析读者行为与书籍流行趋势。 - 开发人员及数据科学家:用于构建推荐系统或进行数据分析,为建模和算法训练提供丰富变量。 - 出版业从业者:评估市场对不同类型书籍的接受度,并以此制定出版策略。 - 营销人员:通过用户评分和评论来优化营销策略。 - 普通读者:参考其他用户的评价选择感兴趣的书籍。 使用场景及目标包括: - 构建个性化书籍推荐服务 - 研究特定类型书籍的市场表现,探索影响因素 - 为文学、文化研究以及读者心理学等领域提供学术支持
  • 优质
    豆瓣图书的评分数据集包含了用户对各类书籍的评价信息,可用于分析读者偏好、书籍受欢迎程度及文学趋势等。 推荐算法研究人员必备的数据集包括多种不同类型的数据集合,这些数据集涵盖了从用户行为分析到内容个性化等多个方面的需求,为研究者提供了丰富的资源来测试和完善他们的推荐系统模型。
  • 获取
    优质
    这段简介似乎需要具体化一些。如果您是说关于收集和分析来自豆瓣网站上的书籍信息的数据项目,那么可以这样描述: 本项目专注于从豆瓣平台搜集各类图书的相关资料与用户评价,旨在为读者提供丰富详实的书目推荐依据及深度阅读指南。 数据包含2300条记录,每一条包括以下字段:ISBN(全球唯一图书编号);Title(书名);Author(作者);Author_intro(作者简介);Tag(标签);NumRaters(评分人数);Average(平均评分);Id(豆瓣内该书ID);Binding(精装/简装);Pages(页数);Publisher(出版商);Origin_title(图书原名);Url(豆瓣链接);Image(图书豆瓣图片);Summary(图书概述)。
  • 优质
    豆瓣书籍数据涵盖了海量图书信息与读者评论,旨在为用户提供丰富的阅读资源和多元化的书评视角,打造个性化的荐书平台。 豆瓣评分数据包括用户对图书的评分及评论等内容。
  • 优质
    《豆瓣书籍数据》汇集了众多读者对各类图书的评价与标签,为爱书之人提供选书指南和阅读参考。 豆瓣图书数据以CSV文件形式存储,但由于书名中含有逗号,因此使用#作为分隔符。该文件包含90000多条记录。
  • Python爬取
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    本项目通过Python编写代码,自动抓取和解析豆瓣图书网站的数据,提取并展示用户感兴趣的书籍信息。 使用Python编写一个豆瓣图书爬虫程序,该程序能够获取图书的书名、作者及简介,并以词云图的形式进行展示。此外,数据会被存储在SQLite3数据库中。
  • 电影
    优质
    该数据集包含了用户在豆瓣电影平台上为各类影片打分及撰写评论的信息,是研究电影评价和用户偏好的宝贵资源。 豆瓣电影评分数据可以从豆瓣获取,并用于推荐电影。
  • .csv
    优质
    《豆瓣书籍数据.csv》包含了大量用户对书籍的评分和评论信息,适合进行数据分析与挖掘,帮助读者发现优质读物。 在豆瓣图书热门标签浏览页面下采集了全部书籍的部分信息,包括书籍的名称、评分、豆瓣成员常用的标签以及该书籍的URL地址,共54946多条记录。
  • 电影!!!
    优质
    该数据集包含了豆瓣网站上丰富多样的电影信息,包括影片评分、评论及各类标签等,为数据分析和机器学习提供了宝贵的资源。 本数据集来自豆瓣电影,并在2019年8月上旬收集了电影与演员的信息,在同年9月初收集了影评相关的用户、评分及评论数据。整个数据集中共有约945万条记录,包括14万部电影、7万名演员和63万个用户的数据,以及超过416万次的电影评分和近442万条评论。这是目前国内互联网上公开最全面的一份电影数据库。 该数据集包含五个文件:movies.csv(电影信息)、person.csv(演员资料)、users.csv(用户信息)、comments.csv(评论内容)和ratings.csv(评分记录)。
  • 使用Python抓取
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    本教程详细介绍如何利用Python编程语言从豆瓣网站获取图书信息的数据抓取技术与实践操作。 爬取指定标签列表下评分8.5分以上的图书信息,包括书名、作者、评分和简介,并将这些数据保存到Excel文件的不同工作表中。 核心代码如下: ```python title = book.find_element_by_xpath(.//a[1]).text # 获取书名 zuozhe = book.find_element_by_xpath(.//div[1]).text.split(,)[0] # 获取作者 jianjie = book.find_element_by_xpath(.//p[1]).text # 获取简介 # 将数据写入Excel文件的相应单元格中 worksheet.write(i, 0, fenshu) # 分数写入第i行的第一列 worksheet.write(i, 1, title) # 书名写入第i行的第二列 worksheet.write(i, 2, zuozhe) # 作者写入第i行的第三列 worksheet.write(i, 3, jianjie) # 简介写入第i行的第四列 ```