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电影元数据集（含45000部电影信息）.zip

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简介：
本资源包含一个详尽的电影数据库，内有45000多部电影的信息。涵盖影片基本信息、演员阵容、导演及各类评分等丰富内容，适合影迷和数据分析人士使用。 这些文件包含了完整 MovieLens 数据集中列出的45,000部电影的所有元数据。该数据集包括2017年7月或之前上映的电影的信息。数据点涵盖了演员、剧组成员、情节关键词、预算、收入、海报图片、发行日期、语言种类、制作公司信息、国家地区以及TMDB评分和平均票数等。 此外，此数据集中还包括了来自27万名用户对所有45,000部电影的超过2600万个评级记录。这些评价范围在1到5之间，并且是直接从GroupLens官方网站获取的数据。

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  • 电影元数据集（含45000部电影信息）.zip
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    本资源包含一个详尽的电影数据库，内有45000多部电影的信息。涵盖影片基本信息、演员阵容、导演及各类评分等丰富内容，适合影迷和数据分析人士使用。 这些文件包含了完整 MovieLens 数据集中列出的45,000部电影的所有元数据。该数据集包括2017年7月或之前上映的电影的信息。数据点涵盖了演员、剧组成员、情节关键词、预算、收入、海报图片、发行日期、语言种类、制作公司信息、国家地区以及TMDB评分和平均票数等。 此外，此数据集中还包括了来自27万名用户对所有45,000部电影的超过2600万个评级记录。这些评价范围在1到5之间，并且是直接从GroupLens官方网站获取的数据。
  • 电影数据集：国内外电影信息汇总
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    本电影数据集汇集了来自国内与国际的各种影片信息，涵盖多样化的电影详情，为研究和分析提供全面的数据支持。 将近3000条数据包含以下基础信息：Video_Name_CN（中文译名）、Video_Name（原名）、Video_Address（国家）、Video_Type（类型）、Video_Language（语言）、Video_Date（上映时间）、Video_Number（评分）、Video_Time（时长）、Video_Director（导演）和 Video_Cast（演员表）。
  • 每部电影的数据集
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    每部电影的数据集提供全面详尽的影片信息，涵盖各类电影，包括基本信息、演员表、评论评分及剧情概要等，是影迷和研究者的宝库。 五列数据分别是：Person_ID（数字），Movie_ID（数字），Score（0到1之间的数值），Weight（0到1之间且大于0的数值）以及Modified（日期/时间）。
  • 豆瓣电影数据集.zip
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    本数据集包含豆瓣电影信息及用户评分，涵盖数千部影片详情，包括名称、类型、年份等关键元数据，旨在支持数据分析与机器学习项目。 豆瓣电影数据集包含了大量用户在豆瓣网站上关于电影的评分、评论以及相关信息。这些数据可以通过豆瓣网提供的公开接口获取，并为研究者与开发者提供丰富的样本用于分析电影推荐系统、情感分析、行为模式识别及社交网络等领域。 该数据集通常包含以下内容： 1. **电影信息**：包括名称、类型、上映日期、导演和演员名单等，有助于进行分类和流行趋势的分析。 2. **用户评论**：观众看完电影后的反馈文本。这些评价可以揭示不同影片的受欢迎程度及质量，并为改进推荐算法提供依据。 3. **评分数据**：具体评级数值可用来计算平均分与预测模型参数。 4. **时间戳信息**：记录了每次评分的具体时刻，有助于分析用户行为随时间的变化规律。 在可视化层面，通过这些数据可以生成各种图表来展示电影的评价分布、评论情感倾向及各类影片受欢迎程度。例如，柱状图可用于显示不同年份中评分最高的电影列表；散点图能表示评分与评论数量之间的关系；气泡图则可反映不同类型电影的数量差异。 该数据集对于影视行业的意义重大：它帮助制作公司了解观众偏好并指导他们创作出更符合市场需求的作品。发行商可以通过分析确定最佳的宣传策略，提高影片在市场上的表现力。消费者也能借助这些信息发现更多可能感兴趣的电影作品，丰富其文化生活体验。 此外，该数据集还可用作机器学习模型训练的基础材料。通过构建预测评分和情感倾向识别等算法模型来提升实际应用效果至关重要；同时它也是研究人机交互、人工智能及数据分析等领域的重要资源库之一。 对于从事数据分析工作的专业人士而言，则可以利用这些原始资料进行清洗处理、探索性分析以及统计建模等活动，进而为企业提供决策支持并创造商业价值。 综上所述，豆瓣电影数据集不仅对影视产业具有重要影响，也为多个技术领域提供了宝贵的学术研究素材和应用平台。通过深入挖掘与解析其中蕴含的信息，有助于推动相关科技的进步与发展。
  • 30000部豆瓣电影信息.xlsx
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    该文件《30000部豆瓣电影信息.xlsx》包含了来自豆瓣平台的丰富电影数据集，涵盖从经典到现代各类影片的信息概览。 近30000条豆瓣电影的信息包括中文名、国别、类别以及部分短评等内容。最重要的是这些数据包含了手工筛选过的关键词（类似于标签，但比标签更多）信息。
  • 电影票：电影院座位信息
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    本应用“电影票：电影院座位信息”提供便捷的在线选座购票服务及详尽的放映时间表查询功能，让您轻松享受观影乐趣。 电影票的电影院座位和价格信息包括了不同场次的具体安排以及各个区域的价格差异。观众可以根据自己的需求选择合适的座位类型和观影时间，同时也可以提前在线购买以享受优惠票价。每个影院通常会提供详细的放映时间和剩余座位情况供顾客参考。
  • 1905电影网中国电影数据集（含27511条记录）
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    1905电影网中国电影数据集汇集了自电影诞生以来近万部中国影片详尽资料，总计27511条记录，涵盖片名、主演、导演等信息。它是研究中国电影历史与文化不可或缺的数据宝库。 该数据集包含了27511部电影的详细信息，涵盖了从电影ID到剧情简介等多个维度的数据点。每部电影的信息包括但不限于片长、导演、上映日期、状态（如是否已上映）、评分、类型、主演、其他名称、改编来源、编剧以及简短的剧情描述。 适用人群： - 电影爱好者：可以用来查找感兴趣的电影，了解电影详情。 - 研究人员：可用于进行电影行业趋势分析和观众偏好研究等。 - 数据科学家：作为机器学习或数据分析项目的一部分，用于训练模型或测试算法。 - 影评人：提供全面的电影信息，辅助撰写影评或进行比较分析。 - 制片方：了解市场动态，参考成功案例以指导新项目的开发。 使用场景及目标： 1. 构建推荐系统：基于用户的喜好推荐相似类型的电影。 2. 市场分析：通过分析不同类型电影的受欢迎程度来预测未来趋势。 3. 教育培训：用作影视制作相关课程的教学材料，帮助学生理解电影构成要素。 4. 内容策划：为媒体平台选择合适的内容，满足特定受众的需求。 5. 文化交流：促进不同国家和地区之间的电影文化交流。
  • TMDB 5000电影数据集
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    TMDB 5000电影数据集包含超过5千部电影的信息，涵盖影片ID、标题、发布年份、评分及剧情概要等丰富内容，是进行数据分析和机器学习的理想资源。 数据集包含两个CSV文件：tmdb_5000_movies.csv 和 tmdb_5000_credits.csv，这些数据来源于Kaggle平台的项目TMDB（The Movie Database）。该数据集中共有4803部电影，涵盖了美国地区一百年间（1916-2017）的电影作品。相关的Python分析可以在网络上找到相应的内容进行参考。
  • 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。