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豆瓣书籍数据

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简介:
豆瓣书籍数据涵盖了海量图书信息与读者评论,旨在为用户提供丰富的阅读资源和多元化的书评视角,打造个性化的荐书平台。 豆瓣评分数据包括用户对图书的评分及评论等内容。

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    豆瓣书籍数据涵盖了海量图书信息与读者评论,旨在为用户提供丰富的阅读资源和多元化的书评视角,打造个性化的荐书平台。 豆瓣评分数据包括用户对图书的评分及评论等内容。
  • 优质
    《豆瓣书籍数据》汇集了众多读者对各类图书的评价与标签,为爱书之人提供选书指南和阅读参考。 豆瓣图书数据以CSV文件形式存储,但由于书名中含有逗号,因此使用#作为分隔符。该文件包含90000多条记录。
  • .csv
    优质
    《豆瓣书籍数据.csv》包含了大量用户对书籍的评分和评论信息,适合进行数据分析与挖掘,帮助读者发现优质读物。 在豆瓣图书热门标签浏览页面下采集了全部书籍的部分信息,包括书籍的名称、评分、豆瓣成员常用的标签以及该书籍的URL地址,共54946多条记录。
  • TOP250
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    《豆瓣书籍TOP250》汇集了数百万网友评选出的经典佳作,涵盖文学、社科等多领域,是读者探索好书和发现新知的指南。 该文件包含了豆瓣评分排行前250的图书信息数据。这些数据是从相关文章中爬取得到的。
  • Python抓取各类别
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    本项目利用Python编写爬虫程序,自动从豆瓣网站获取不同分类下的书籍信息,为数据分析和研究提供便利。 使用Python并设置user-agent后可以直接运行代码来爬取书籍的相关信息。这些信息包括书籍的标签、名称、链接、基本信息、简介、评论、评分及评分人数以及封面链接,并将所有数据保存到CSV文件中。
  • 使用Scrapy抓取并存入MySQL
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    本项目利用Python Scrapy框架编写爬虫程序,从豆瓣网站收集书籍信息,并将获取的数据存储至MySQL数据库中,便于后续分析与处理。 使用Python 3.6、Scrapy环境以及MySQL进行开发。每一步都有详细的注解,适合初学者逐步提升至中级程序员的水平。
  • TOP250-最新榜单.zip
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    该文档包含了当前豆瓣评分最高的前250本图书的列表,涵盖各类文学、社科热门作品,为书虫们提供了精选书单和阅读指南。 在探讨豆瓣TOP250图书的相关知识点之前,首先需要明确的是这份榜单是根据用户评分、评论数量等因素筛选出的最受欢迎的250本书籍。这些书籍覆盖了多个领域,包括文学、历史、哲学、科技、艺术等,在豆瓣用户群中具有极高的认可度和影响力。 集合中的压缩包提供了两个主要文件。“数据下载链接.tar”这个文件可能包含了多个文件和目录,内部结构包含豆瓣TOP250图书的具体数据。这些数据以表格形式记录了每本书的书名、作者、评分、评论数及出版年份等信息。通常会用CSV或JSON格式来存储这类大规模且频繁更新的数据,便于后续分析处理。 第二个文件是“资源说明.txt”,它是一份纯文本段落件,详细描述压缩包内的内容。这份文档可能包括数据的来源信息、更新时间、使用权限和方法以及注意事项等内容。对于研究者来说,“资源说明”提供了必要的指导以确保正确的理解和应用这些数据,并避免潜在的法律或道德问题。 该数据集被标记为适用于毕业设计、学术研究及科研项目等场景,因此具有广泛的实用价值。学生可以利用它来验证自己的假设;学者可以通过分析观察图书市场的趋势;专家们则能进行预测和行为分析;研究人员也能借此探讨特定书籍或作者的影响力以及读者群体的情况。 由于这些数据直接来源于豆瓣这样一个用户基础广泛且有影响力的平台,其参考价值显著。然而,在使用时也应注意隐私保护及版权问题,确保研究合法合规。 此外,考虑到榜单会随市场变化而更新,“最新出炉”的压缩包文件提供了最新的数据资源。 综上所述,豆瓣TOP250图书的数据集不仅是了解图书市场的工具,也是探索阅读习惯、分析文化现象和指导出版策略的重要来源。通过对这些数据的深入挖掘,我们能够更好地理解读者需求并促进文化产业的发展。
  • 获取的
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    这段简介似乎需要具体化一些。如果您是说关于收集和分析来自豆瓣网站上的书籍信息的数据项目,那么可以这样描述: 本项目专注于从豆瓣平台搜集各类图书的相关资料与用户评价,旨在为读者提供丰富详实的书目推荐依据及深度阅读指南。 数据包含2300条记录,每一条包括以下字段:ISBN(全球唯一图书编号);Title(书名);Author(作者);Author_intro(作者简介);Tag(标签);NumRaters(评分人数);Average(平均评分);Id(豆瓣内该书ID);Binding(精装/简装);Pages(页数);Publisher(出版商);Origin_title(图书原名);Url(豆瓣链接);Image(图书豆瓣图片);Summary(图书概述)。
  • Python爬取
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    本项目通过Python编写代码,自动抓取和解析豆瓣图书网站的数据,提取并展示用户感兴趣的书籍信息。 使用Python编写一个豆瓣图书爬虫程序,该程序能够获取图书的书名、作者及简介,并以词云图的形式进行展示。此外,数据会被存储在SQLite3数据库中。
  • 集分析
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    豆瓣图书数据集分析项目旨在通过深度挖掘和解析来自中国最大读书社区——豆瓣上的丰富图书相关数据,探索读者偏好、书籍分类趋势及作者影响力等多维度信息。 该数据集包含豆瓣读书的书籍信息,每一行代表一本书籍的详细资料。数据字段涵盖了书名、作者、出版社等基础信息;出版年份、页数、定价等出版详情;以及评分、评论链接及各星级评价比例等用户评价相关信息。此外还包括封面图片网络地址、ISBN号和装帧类型等额外信息。 适用人群包括: - 研究人员:从事图书馆学、信息科学或社会科学研究的人可以使用此数据集来分析读者行为与书籍流行趋势。 - 开发人员及数据科学家:用于构建推荐系统或进行数据分析,为建模和算法训练提供丰富变量。 - 出版业从业者:评估市场对不同类型书籍的接受度,并以此制定出版策略。 - 营销人员:通过用户评分和评论来优化营销策略。 - 普通读者:参考其他用户的评价选择感兴趣的书籍。 使用场景及目标包括: - 构建个性化书籍推荐服务 - 研究特定类型书籍的市场表现,探索影响因素 - 为文学、文化研究以及读者心理学等领域提供学术支持