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电影数据集：国内外电影信息汇总

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  •      文件类型：CSV

简介：
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）。

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  • 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）。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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
    优质
    《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。
     
  • TMDB 5000电影数据集
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    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。
     
  • 电影推荐系统的电影评分数据集
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    本项目提供一个包含用户对各类电影评价的数据集，旨在为开发与优化个性化电影推荐系统的研究者们提供宝贵资源。 电影评分数据集用于构建电影推荐系统。该数据集包含两个文件：movies.csv 和 ratings.csv。 - movies.csv 文件共有 27,279 行，除去表头外，每行代表一部电影，并用三个字段表示：电影ID（movieId）、电影名称（title）和电影类型（genres）。 - ratings.csv 文件则有 20,000,264 行，除开第一行为表头之外的每一行记录了一位用户对某一特定影片的评分信息。这些数据包括了用户ID（userId）、电影ID（movieId）、评价值（rating），以及使用Unix时间戳表示的评分日期。 此外，在这两个文件中并没有提供任何用户的个人信息，这可能是为了保护个人隐私而采取的一种措施。 另一个相关数据集是 ratings.dat 文件，该文件包含了来自超过 6000 名用户对大约近 3900 部电影的总计约 1,000,209 条评分记录。所有这些评价都是整数形式，并且范围限定在从 1 到 5 的区间内，每个单独的影片至少获得了超过二十条这样的评价值数据。 以上描述中没有提及任何联系方式或网址信息。