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TMDB应用：通过TMDB API展示电影与电视节目列表的Android程序

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简介：
这款Android应用程序利用TMDB API，为用户呈现丰富多样的电影和电视节目列表，提供便捷的浏览体验。 TMDB 是一个Android应用程序，利用 TMDB（电影数据库）API 展示电影列表、电视节目及其相关信息。该应用具备以下特点：在TMDb上发现热门影片、高评分以及正在上映的电影；查看每部电影的具体信息，包括发行日期、评分、标语和剧情简介；找到受欢迎且评价高的电视节目及今日播出的剧集；显示每个节目的详细资料，例如发布日期、评分、标语与应用内的概述。该应用程序完全使用Kotlin语言编写，并基于MVVM架构模式开发。 它采用了Android体系结构组件（特别是ViewModel和LiveData），通过Retrofit进行API调用，利用Picasso加载图片。为了运行此程序，请从TMDb获取自己的密钥，并将其放入gradle.properties文件中： ``` API_KEY=your_api_key ```

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  • TMDB应用：通过TMDB API展示电影与电视节目列表的Android程序
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    这款Android应用程序利用TMDB API，为用户呈现丰富多样的电影和电视节目列表，提供便捷的浏览体验。 TMDB 是一个Android应用程序，利用 TMDB（电影数据库）API 展示电影列表、电视节目及其相关信息。该应用具备以下特点：在TMDb上发现热门影片、高评分以及正在上映的电影；查看每部电影的具体信息，包括发行日期、评分、标语和剧情简介；找到受欢迎且评价高的电视节目及今日播出的剧集；显示每个节目的详细资料，例如发布日期、评分、标语与应用内的概述。该应用程序完全使用Kotlin语言编写，并基于MVVM架构模式开发。 它采用了Android体系结构组件（特别是ViewModel和LiveData），通过Retrofit进行API调用，利用Picasso加载图片。为了运行此程序，请从TMDb获取自己的密钥，并将其放入gradle.properties文件中： ``` API_KEY=your_api_key ```
     
  • 利用TMDB探索流行电影：通过TMDB API轻松浏览并收藏心爱影片
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    本工具利用TMDB API帮助用户轻松探索和浏览热门电影，并支持收藏喜爱的影片，为影迷提供便捷的服务。 使用TMDB的热门电影入门应用程序需要您输入API密钥才能运行该程序。此应用程序利用tmbd api来获取热门电影列表，并设置页面数量上限为3。此外，用户可以保存收藏夹并在以后查看，同时能够添加或删除这些收藏夹。还有一个基本的帮助屏幕提供关于应用功能的信息。顶部的“查看地图”选项显示了排名前10的剧院的地图和列表。 该程序使用Picasso库来加载图片：只需一行代码即可轻松在应用程序中实现图像加载。
     
  • 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。
     
  • TMDB-5000电影数据.zip
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    TMDB-5000电影数据.zip包含了来自The Movie Database (TMDB) 平台的详尽信息，涵盖了五千多部热门与经典影片，包括电影基本信息、评论和评分等。 Kaggle 上提供了一个 TMDB 数据集，包含 5000 部电影的数据供开发者使用。其中的 _merge 字段是将 credits 文件中的 cast（演员）信息合并到 movies 文件中生成的一个字段。
     
  • TMDB 5000电影数据集
    优质
    TMDB 5000电影数据集包含了约5000部电影的详细信息，包括评分、票房、演员阵容及剧情概要等，是研究和开发电影推荐系统的重要资源。 《TMDB 5000电影数据集：深入探索电影元数据》 TMDB 5000 Movie Dataset是一个广泛使用的数据集，包含了大约5000部电影的相关元数据，源自知名的电影数据库TMDb（The Movie Database）。这个数据集为电影分析、推荐系统开发以及电影行业的研究提供了丰富的信息来源。 该数据集主要由两个CSV文件组成： 1. **tmdb_5000_credits.csv**：此文件包含了每部电影的主要演员和工作人员的信息。它通常包含以下关键字段： - `movie_id`：在TMDB中唯一标识每一部电影的ID。 - `title`：电影标题。 - `cast`：主要演员列表，以ID形式表示，并与TMDB上的个人页面关联。 - `crew`：主创团队包括导演、编剧等信息，同样使用ID表示，对应于相关人员在TMDB中的页面。 2. **tmdb_5000_movies.csv**：此文件包含了每部电影的详细信息，如剧情概述、评分和票房数据。主要字段如下： - `movie_id`：与credits文件中对应的ID匹配，用于连接两个表格。 - `title`：电影标题。 - `original_language`：原始语言代码表示该电影的语言。 - `release_date`：上映日期。 - `genre_ids`：流派列表，包含每个流派的唯一标识符，可以进一步查询TMDB获取具体类型信息。 - `vote_average`：观众评分平均值。 - `vote_count`：投票总数。 - `popularity`：基于用户活动和搜索量计算出的电影流行度指标。 - `budget`：制作预算金额。 - `revenue`：全球总收入，可用于评估投资回报率。 通过对这些数据进行分析，可以获取许多有价值的见解： - **类型趋势**：通过统计genre_ids字段中的流派分布情况，了解特定时间段内各种类型的电影受欢迎程度，并预测未来的市场走向。 - **评分与票房关系**：研究vote_average和revenue之间的关联性，以揭示观众评价是否对影片的商业成功产生影响。 - **演员影响力**：分析cast字段中各个主要角色的表现数据，评估其参与作品的整体表现（如平均收入或评分为基准），衡量他们的市场吸引力。 - **导演及编剧作用力**：利用crew中的信息研究电影制作人和创作者对于项目质量和商业化成果的影响程度。 - **语言与市场规模**：通过original_language字段分析不同语种影片在全球范围内的受众分布情况，理解各语言类型作品的观众群体特征。 此外，在结合其他外部数据源（例如票房记录、社交媒体趋势等）的情况下，则可以进行更深入的研究工作： - **用户行为模式识别**：基于用户的观影历史建立推荐系统模型，预测他们可能感兴趣的电影。 - **时间序列分析**：通过研究上映日期和收益之间的关系来探索节假日或季节变化对影片销售的影响机制。 - **社会文化效应评估**：调查电影主题、内容与当前的社会事件及文化趋势的关系，探讨作品如何反映并影响着现实生活中的议题。 TMDB 5000 Movie Dataset是极具价值的数据集资源，它不仅支持学术研究工作，同时也为数据科学家们提供了宝贵的工具来探索和理解电影产业。通过对这些信息的深入挖掘分析，我们能够揭示出背后复杂的行业规律，并为其决策提供有力的支持依据。
     
  • TMDB电影数据的分析
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    本项目基于TMDB数据库，深入分析电影行业的趋势与模式，探索评分、票房及观众喜好之间的关联。 TMDB电影数据分析涉及使用Kaggle上的原始数据集，并通过代码实现电影类型与票房、利润之间的关系分析。对比两个公司的不同电影类型的收入情况，同时关注拍摄集中年份的特征。绘制饼图、条形图及折线图来展示这些信息，并进行关键词提取以生成词云图。
     
  • TMDb_Movies: 对5000部TMDb电影的数据分析
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    TMDb_Movies是对包含5000部电影数据集进行深度剖析和探索的研究项目，涵盖影片评分、类型及流行度等多维度内容。 这是我的第一个数据分析项目，展示了问题分解、数据清洗、数据分析与可视化的过程，并最终提供了一个简单的预测模型。通过这个项目我学到了很多东西，现在分享出来，请大家多多指教！该项目使用的是Kaggle提供的TMDb电影数据库，包含了近五千部电影的信息。
     
  • Python数据分析实践，TMDB电影数据可视化
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    本课程通过使用Python进行数据分析和可视化的实际操作，专注于TMDB（The Movie Database）电影数据集，帮助学员掌握数据科学的基本技能。 对 TMDB 电影数据进行数据分析与可视化实战。 一、数据预处理 二、数据分析 1. 建立包含年份与电影类型数量的关系数据框。 2. 数量最多的电影类型Top10。 3. 各种电影类型所占比例分析。 4. 电影关键词分析。 5. 不同类型的电影数量随时间变化趋势研究。 6. 分析电影票房与其时长之间的关系。 7. 研究不同长度的电影其平均评分的变化情况。 三、tmdb_5000_movies 数据集。
     
  • 基于TMDB数据集的电影数据可视化分析
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    本项目利用TMDB数据集，采用Python进行电影数据分析与可视化，旨在探索影响电影成功的因素及趋势变化。 此压缩包包含项目源码、数据集、课程设计说明书、运行结果（包括可视化图表）及运行说明等内容。本设计主要完成以下几方面的内容：1. 读取数据；2. 数据处理，具体为数据清洗；3. 数据分析与可视化操作：①电影类型随时间变化趋势；②统计电影分类情况；③电影类型与利润的关系；④Universal Pictures 和 Paramount Pictures 两家影视公司发行的电影的数据对比情况；⑤改编电影和原创电影之间的比较；⑥研究电影时长对票房及评分的影响；⑦进行关键词分析等。所有内容仅供学习参考使用，不应用于任何商业用途。