Advertisement

豆瓣电影数据集(id, 标题, 连接地址, 评分, 演员, 导演...) 12W+ (已去重)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这是一个包含12万条以上独特记录的豆瓣电影数据集，每部影片的信息包括ID、标题、链接、评分及主要演员和导演等详细信息。 豆瓣电影数据包含12万多个条目（已去重），格式为json，包括字段：id、标题、连接地址、评分、演员、导演等。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 豆瓣电影数据集(id, 标题, 连接地址, 评分, 演员, 导演...) 12W+ (已去重)
    优质
    这是一个包含12万条以上独特记录的豆瓣电影数据集，每部影片的信息包括ID、标题、链接、评分及主要演员和导演等详细信息。 豆瓣电影数据包含12万多个条目（已去重），格式为json，包括字段：id、标题、连接地址、评分、演员、导演等。
     
  • 豆瓣电影数据(id、片名、链接地址、评分、海报等)共13万条，未去重（去重后约12万）
    优质
    本数据库收录了超过13万条豆瓣电影的数据记录，涵盖影片ID、名称、详情页链接、观众评分及高清海报图片等内容。尽管数据总量庞大，但经过筛选去重后可精简至约12万个独立项目，为影迷与研究者提供了丰富的信息资源和便捷的检索体验。 经过两天的努力，我爬取了豆瓣上的电影数据。在去重之前有13万多条记录，而去重后剩下大约12万条记录。辛苦的工作终于有了成果。
     
  • 豆瓣电影的评分数据集
    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。
     
  • 豆瓣电影导演资料.rar
    优质
    《豆瓣电影导演资料》汇集了多位知名与新兴导演的专业信息和作品回顾，内容包括个人生平、代表作解析及影评精选，是深度了解世界电影创作历程的重要参考资料。 《豆瓣电影导演数据》是一个包含丰富电影导演信息的压缩包文件，主要由两个文件组成：`.csv` 和 `.sql` 格式。该数据集经过处理去除了重复条目，总计拥有51589条独特的导演记录，是进行电影分析、导演研究或数据挖掘的理想素材。 我们来详细了解这些字段的具体含义： 1. **豆瓣平台中的个人ID**：每个导演在豆瓣上的唯一标识符，在数据库中用于精确查找特定的导演信息和关联查询。 2. **英文名**：国际知名导演的重要识别信息，便于在国际数据库中进行比对与检索。 3. **中文名字**：观众最熟悉的名称，用于显示并确认导演的身份。 4. **个人照片链接**：提供每个导演的照片URL，在网页或应用上展示他们的形象以增强用户体验。 5. **豆瓣主页链接**：指向每位导演在豆瓣网站上的个人页面，用户可以直接访问获取更多信息如作品列表、简介及影迷评论等。 `.csv` 文件使用逗号分隔值的表格数据格式，可以利用Excel或者Python中的pandas库进行打开和处理。这种文件非常适合用于数据清洗、统计分析以及数据可视化操作。 另一方面，`.sql` 文件通常包含SQL语句或数据库备份信息，可能包括一个或多张表的数据结构及内容。这意味着该数据集可以直接导入关系型数据库中使用，便于执行复杂查询与操作。 此数据包的应用场景广泛： - **电影推荐系统**：可以根据导演的风格和其它因素为用户推荐他们感兴趣的电影。 - **影响力分析**：通过统计评价、作品数量等信息评估导演在业内的受欢迎程度及影响范围。 - **行业趋势研究**：通过对活跃时期与类型偏好的分析，揭示并理解电影行业的动态趋势及其周期性变化规律。 - **观众行为研究**：结合用户对不同导演的反馈和关注情况来探究观影习惯的变化。 《豆瓣电影导演数据》为电影领域的研究人员、数据分析专家以及爱好者们提供了宝贵的资源。通过深入挖掘与分析这些信息可以发现许多有价值的见解，无论是学术还是商业用途都能发挥重要作用。
     
  • 豆瓣电影评论数据集
    优质
    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。
     
  • 豆瓣电影评论数据集
    优质
    豆瓣电影评论数据集包含了大量用户在豆瓣平台上针对各类影片发表的评价与反馈，是进行情感分析和自然语言处理研究的重要资源。 豆瓣影评数据集包含大量用户对电影的评分与评论文本。这些评价通常来源于中国知名的电影评论网站——豆瓣网，在该平台上，用户可以为他们观看过的影片提供分数及个人见解。 在学术研究领域以及工业应用中，这样的数据集常被用于进行情感分析、文本挖掘、推荐系统和自然语言处理等多方面的探索。通过对影评内容的深入解析，研究人员能够了解观众对特定电影的好恶及其兴趣偏好，并据此开发出更智能化的推荐算法来预测用户可能感兴趣的影片。 该类数据分析流程通常包括以下环节： 1. 数据清洗：去除无用信息、重复项及错误条目以确保数据质量。 2. 预处理步骤：将原始文本转化为机器学习模型可用的格式，如分词和停用词过滤等操作。 3. 特征提取：利用诸如“词语袋”、“TF-IDF”或“Word2Vec”技术从预处理过的文档中抽取出有用的特征信息。 4. 模型训练：使用上述特征来构建分类器模型（例如基于朴素贝叶斯、支持向量机或深度学习的方法）用于情感分析任务。 5. 性能评估：通过准确率、召回率和F1分数等指标对所建模型进行评价测试。 6. 应用实践：将训练完成的算法部署到实际应用场景中，以改善用户体验或者开展市场调研。 此外，该数据集还支持研究者们进一步探讨用户行为模式的变化趋势及不同电影类型在特定群体中的受欢迎程度。同时也可以用于识别文本表达中的复杂情感如讽刺或隐含情绪等特征的研究工作。 值得注意的是，在使用此类公开资源时必须遵守相关法律法规以保护个人隐私权和知识产权不受侵害。数据提供方通常会在其发布的说明文档中明确指出合法使用的条件与限制条款内容。 对于电影产业而言，这些评论信息具有极高的参考价值，制片公司可以通过分析影评来评估自己的作品并作出相应的市场策略调整或改进未来的创作计划。此外，由于该数据库是公开的性质特点，它也为不同研究团队之间的比较竞争提供了平台机会，在分享研究成果的同时促进了技术进步与创新应用的发展。
     
  • 电影豆瓣评分预测的数据集
    优质
    本数据集旨在通过搜集各类用户对电影的评价信息来构建模型，精准预测电影在豆瓣平台上的评分情况。 我们有一个来自豆瓣的电影数据集（约有1万多条记录），其中包括了电影名称、导演、编剧、演员、类型、票房收入以及评分等信息。以这些数据为基础，并将电影评分为标签值，我们可以预测未来新上映电影的预期评分。如果有兴趣的同学，请加入进来一起分享思路和想法，谢谢！
     
  • 豆瓣电影的短评数据集
    优质
    本数据集汇集了豆瓣平台上关于各类电影的用户短评，旨在为研究者提供一个分析观众对电影评价和偏好的资源库。 数据存储采用的是SQlite数据库，使用起来相对便捷。若需浏览数据，则可下载可视化软件如SQLiteStudio进行操作。我爬取的数据是豆瓣电影的短评，不过现在豆瓣对每部电影显示的评论数量有所限制，未登录状态下只能获取少量评论信息。每个短评包含1至5星的用户评分。由于我的目的是为了情感分析，因此仅收集了1到2星和4到5星之间的评价内容。截至目前为止，我已获得了负面评价（1~2星）共计177,714条，正面评价（4~5星）总计有224,229条。每条评论都详细记录了其所属的电影ID、评论者信息、评分以及评论发布的时间。
     
  • Python爬虫源代码获取豆瓣TOP250电影榜单的名称、评分、导演和演员等信息
    优质
    本项目使用Python编写爬虫程序，自动抓取并解析豆瓣网TOP250电影数据，包括影片名称、评分、导演及主要演员信息，便于数据分析与展示。 Python爬虫程序源代码用于抓取豆瓣TOP250排行榜数据中的电影名称、评分、导演及演员等相关信息。 知识领域： 数据爬取、数据分析、Python编程技术 关键词： Python，网络爬虫，数据抓取，数据处理 内容关键词： 豆瓣电影，排行榜，数据提取，数据分析 用途： 提供一个基于Python编写的工具来帮助用户从豆瓣网站上获取排名前250的电影信息。 资源描述： 这个资源是一个使用Python技术开发而成的爬虫程序。它能够抓取并分析豆瓣电影TOP250的数据，并且提供给那些需要进行深入研究和统计工作的用户们一个便利的方式来进行数据处理与应用。 内容概要： 该爬虫利用了网络爬虫技术和Python编程语言，从豆瓣网站上提取排名前250的电影信息，包括但不限于名称、评分、导演及演员等关键细节。 适用人群： 面向具有基础Python知识的数据分析师和开发者，以及对TOP250排行榜感兴趣的用户群体。 使用场景与目标： 可以在数据分析项目中或者用于构建个性化推荐系统时应用此爬虫程序来抓取数据，并利用这些信息进行统计分析、可视化展示或开发基于算法的电影推荐服务等。通过这种方式可以更好地理解豆瓣电影榜单背后的趋势和特点。 其他说明： 用户可以通过配置参数来自定义需要获取的数据量以及排序方式，同时输出格式支持CSV及JSON等多种形式以满足不同的需求场景。