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该[SSM完整项目]借鉴了豆瓣电影评分系统的优秀设计。

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简介：
该项目，即“SSM完整项目”，提供了一套仿豆瓣优秀电影评分系统的源代码，其详细信息可查阅于博客地址：https://blog..net/weixin_43479947/article/details/112132767。

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  • [Ssm完整项目]仿豆瓣的优秀电影评分系统
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    本项目为一个模仿豆瓣网优秀电影评分和评论功能开发的SSM框架完整实例，旨在提供电影评价与推荐服务。 SSM完整项目：仿豆瓣优秀电影评分系统源代码
     
  • 微电影小程序（借鉴豆瓣）
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    微电影小程序是一个集成了微电影作品展示、评论交流和个性化推荐的小程序平台。用户可以在这里发现各类精彩的短片作品，并与影迷们分享观影感受，犹如移动版的豆瓣社区。 实例为大家分享了微信小程序的具体代码和示例程序（微信小程序demo），最近小程序比较火，大家可以参考学习。
     
  • Python爬虫项目：抓取豆瓣电影评论
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    本项目利用Python编写爬虫程序，专注于抓取和分析豆瓣电影评论数据，旨在探索用户对电影的不同看法及评价趋势。 数据描述：本项目的数据来源于豆瓣最受欢迎的影评。获取方式是将这些评论的相关信息（包括评论链接、电影名、电影详细地址、评论标题以及评论正文）保存到Excel表格中，同时生成词云。 1. 数据获取步骤： - 第一步：通过调用一个函数来获取并保存HTML页面的信息，并使用html.parser解析器查找符合要求的字符串。接着对每一部电影的相关信息进行进一步处理（利用BeautifulSoup4库），并将这些数据添加到datalist中。 - 第二步：创建一个新的Excel工作簿，建立相应的列名后将“评论链接”、“电影名”、“电影详情地址”、“评论标题”和“评论正文”的内容写入表格，并保存文件。 - 第三步：生成词云。首先对文本进行分词处理，然后使用matplotlib库展示图片并将其保存到指定的文件中。 - 第四步：打开或创建数据库文件，执行SQL语句来插入数据，提交操作后关闭连接以完成表结构和数据的构建工作。 - 第五步：将获取的数据同时存储在Excel表格和数据库里。
     
  • Python爬虫项目：抓取豆瓣电影评论
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序，专注于抓取豆瓣电影页面上的用户评论数据。通过对这些评论进行分析和处理，可以为相关研究提供有价值的信息资源。 数据描述：该工作涉及豆瓣最受欢迎的影评的数据处理与分析。获取这些评论后，将相关信息（包括评论链接、电影名、电影详细地址、评论标题以及评论正文）录入到Excel表格中，并生成词云。 1. 数据获取步骤： 第一步：调用一个函数来获取并保存HTML页面信息，使用html.parser解析器查找符合要求的字符串。然后对每部电影的HTML代码进行bs4解析，将相关的信息添加至datalist。 第二步：创建workbook对象、创建工作表，并建立列名；随后写入“评论链接”、“电影名”、“电影详情地址”、“评论标题”和“评论正文”，最后保存数据。 第三步：生成词云。首先对文本进行分词处理，然后使用plt库展示图片并将其保存到文件中。 第四步：打开或创建数据库文件、执行SQL语句、提交操作至数据库，并关闭连接以完成表的建立工作。 第五步：将获取的数据录入xls表格并存入数据库中。
     
  • 豆瓣电影的评分数据集
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    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。
     
  • 豆瓣电影的Web前端项目
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    本项目是为豆瓣电影网站开发的Web前端部分，专注于提升用户体验和界面美观度，采用现代前端技术实现动态交互效果。 本项目旨在设计并创建一个电影咨询与评分网站——仿豆瓣电影网。通过此项目的实施过程，参与者能够深入了解网站前端页面的制作流程，并熟练掌握HTML、CSS、JavaScript及jQuery等技术的应用。 从功能上划分，该网站包括三个主要部分：首页、查看电影详情和用户评价。点击主页上的电影图片或名称即可进入详细信息页，在这里可以找到影片的基本介绍与评分情况，剧情简介以及相关推荐等内容。此外，还有一个专门的板块用于记录用户的观影经历，并允许他们为已观看过的电影提供星级评价。 仿豆瓣电影网的整体布局由顶部、中部和底部三个区域构成。其中最核心的是中间主体部分，它进一步细分为“正在热映”、“最近热门影片”以及“一周口碑榜”。前者展示当前上映中的所有电影作品，并通过轮播图的方式呈现；后者则侧重于推荐近期广受好评的佳作与新片发布情况，在切换不同类别的时候采用了标签选项卡的效果。 以上所述仅为该项目的部分特性介绍，更多具体细节请下载资源包查看。该文件夹内提供了项目源代码及相关素材供参考学习使用。
     
  • 豆瓣TOP250电影及影评.zip
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    这份资源合集包含了豆瓣评分最高的250部电影以及精选的专业与大众影评，为电影爱好者提供深度观影体验和多角度分析。 豆瓣电影Top250的影评爬虫可以将数据存入Excel表格，便于进行数据分析或作为爬虫入门练习使用。请勿用于非法用途。
     
  • 电影豆瓣评分预测的数据集
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    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！
     
  • 基于Vue3.0的豆瓣评分项目实战
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    本项目是使用Vue3.0框架开发的一个豆瓣电影评分系统实战教程，旨在帮助开发者掌握Vue3的新特性及组件化开发技巧。 本课程以豆瓣评分小程序为载体，通过整体项目的制作来掌握Vue项目的开发流程以及Vue 3.0新特性在项目实战中的使用技巧，使同学们对于组件化编程思想及代码逻辑复用有更深入的理解，并重点理解Vue 3.0在代码逻辑复用上的优势。
     
  • 豆瓣电影评论数据集
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    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。