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《哪吒》电影在猫眼上的21万条评论数据分析集

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简介：
本数据集汇集了《哪吒》电影在猫眼平台上的21万条评论，深入分析观众对影片剧情、角色及制作等方面的反馈与评价。 电影《哪吒》猫眼评论数据集包含21万条评论。

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  • 《哪吒》电影在猫眼上的21万条评论数据分析集
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    本数据集汇集了《哪吒》电影在猫眼平台上的21万条评论，深入分析观众对影片剧情、角色及制作等方面的反馈与评价。 电影《哪吒》猫眼评论数据集包含21万条评论。
     
  • 《八佰》猫眼评论数据分析集17万条
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    本数据集汇集了电影《八佰》在猫眼平台上的约17万条评论，通过分析观众反馈，揭示影片的受欢迎程度及观众对各方面的评价。 每条数据包含观众ID、观众昵称、城市、评论内容、评分和评论时间。
     
  • 电影评分评论数据集合（200万条）.rar
    优质
    本资源包含超过两百万条评论的数据集，涵盖了广泛的电影评价。此文件适用于进行文本挖掘、情感分析以及推荐系统的研究与开发。 28部电影，超过70万用户参与评分评论，总共有超200万条评论数据。建议使用notepad++打开这些数据进行分析，包括类型推荐系统、情感倾向性以及观点评价等方面的分析研究。这些都是基于豆瓣电影的数据来进行的。
     
  • 哪吒数据分析.ipynb
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    哪吒数据分析.ipynb 是一个交互式的Jupyter Notebook文件，专注于对哪吒相关数据进行深入分析和可视化展示。通过这个文件，用户可以探索不同维度的数据，发现有趣的趋势和模式。无论是电影票房、社交媒体影响力还是角色受欢迎程度，本Notebook都提供了详尽的数据支持与见解分享。 使用Jupyter Notebook进行哪吒的简单影评数据分析和词云绘制。请确保安装了所需的模块，并根据实际情况调整代码中的文件路径。
     
  • 豆瓣电影20万条评论的数据集.txt
    优质
    该数据集包含豆瓣电影平台上超过20万条用户评论，内容涵盖各类电影，为研究者提供丰富的文本分析素材，适用于情感分析、主题建模等领域。 我收集了一个包含20万条豆瓣影评的原始数据集，并希望大家分享。请尊重我的劳动成果。对于对机器学习、自然语言处理和深度学习感兴趣的朋友来说，这份资料非常有用。数据集中每一行记录格式为：电影名称##评论星级（1-5星）##评论内容。
     
  • 豆瓣电影用户评论数据集（40万条评论）.xlsx
    优质
    本文件为豆瓣电影用户评论数据集合，包含超过40万条影评记录，每条评论均标注了评分、时间及具体内容，是研究用户观影偏好与评论文本分析的重要资源。 豆瓣电影用户评论数据包含40万条记录，每条评论包括以下字段：id、time（评论时间）、movieId（电影ID）、rating（评分）、content（评论内容）、creator（创建者）、addTime（添加时间）。
     
  • 微博十万条评论的情感分析数据集
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    本数据集包含来自微博平台超过十万个评论样本，通过情感分析技术将其划分为正面、负面和中立三类，为研究社交媒体用户情绪提供了宝贵资源。 数据集nCoV_100k.labled.csv包含10万条用户标注的微博数据，其中包括微博id、发布时间、发布人账号、中文内容、微博图片链接（若无则为空列表）、微博视频链接（若无则为空列表）以及情感倾向等信息。具体格式如下： - 微博id：整型。 - 发布时间：xx月xx日 xx:xx 格式。 - 发布人账号：字符串形式。 - 中文内容：字符串形式。 - 微博文图片链接：url超链接，若无则为[]（空列表）。 - 微博主视频链接：url超链接，若无则为[]（空列表）。 - 情感倾向：取值包括1、0和-1。
     
  • 豆瓣电影评论数据集（含12万用户40万条影评）爬虫程序.zip
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    本资源包含一个用于收集豆瓣电影评论数据的Python爬虫程序，可获取12万用户超过40万条评论的数据集。适合进行数据分析和机器学习研究使用。 使用Python语言实现的豆瓣电影数据搜索下载程序，包含数据文件和源代码。
     
  • MovieLens 100万电影评分数据集
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    简介：MovieLens 100万电影评分数据集是由GroupLens研究小组提供的一个大规模电影评级数据库，包含6万余用户对近4千部电影的评价信息。 《MovieLens 100W电影评分数据集：数据挖掘与推荐算法的黄金矿石》 MovieLens 100W电影评分数据集是数据挖掘领域中的一个经典实例，它包含了超过一百万条电影评分记录，为研究协同过滤、推荐算法以及机器学习提供了理想素材。该数据集不仅内容丰富而且具有深度，能够帮助分析用户行为和预测用户偏好。 深入探索这个数据集的内容可以发现其核心在于评分信息：每个评分通常包含用户的ID、电影的ID及其对应的分数，并可能包括时间戳等额外细节。这些评价揭示了用户对特定影片的看法，是构建个性化推荐系统的基石。通过研究这些评分记录，我们可以洞察到用户观影习惯的变化和偏好趋势，从而为他们提供更贴合个人兴趣的电影建议。 在数据挖掘方面，MovieLens 100W提供了多种可能性。例如可以通过关联规则学习来识别隐藏于评分中的模式；或者利用聚类算法将具有相似特征的用户或影片分组，以发现新的群体特性或类型偏好，从而实现更精准推荐。 协同过滤是构建推荐系统中常用的技术之一，它依赖于用户的过往行为数据预测未来可能的兴趣。在使用MovieLens 100W时，可以通过计算不同用户之间的相似度（如皮尔逊相关系数）和电影间的相似性（例如余弦相似度），为每个用户生成个性化的推荐列表。 机器学习技术在这个场景中扮演了关键角色。常见的方法包括矩阵分解算法（比如SVD）、深度学习模型等，它们能够通过分析数据中的潜在结构来预测未评分的项目，并且可以利用额外的信息如用户的个人信息、电影元数据进一步提升推荐的效果和多样性。 在实际应用层面，除了基本的预测任务之外还可以对原始的数据集进行扩展或增强。例如引入更多维度信息（比如导演姓名、演员名单等）、用户的社会网络关系或者浏览历史记录，这些都可以帮助建立更加复杂的模型来提高系统的智能性和个性化程度。 总而言之，《MovieLens 100W》电影评分数据集是一个宝贵的资源库，对于研究者和从业者来说是理解用户需求以及推动推荐系统技术发展的理想平台。通过对其深入分析不仅能够增进我们对用户的了解，还能为娱乐产业提供更加精准个性化的服务解决方案。
     
  • 京东评论数据集（约1万条评论）
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    该数据集包含大约一万条来自京东平台的商品评论，旨在为研究者提供产品评价分析、情感分析及自然语言处理方面的丰富资源。 关于MacBook的京东评论的数据集，包含未标记的文本内容，可用于进行文本聚类分析。