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豆瓣电影的评分数据集

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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
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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！
     
  • 豆瓣电影的短评数据集
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    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。
     
  • 豆瓣电影的数据集！！！
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    该数据集包含了豆瓣网站上丰富多样的电影信息，包括影片评分、评论及各类标签等，为数据分析和机器学习提供了宝贵的资源。 本数据集来自豆瓣电影，并在2019年8月上旬收集了电影与演员的信息，在同年9月初收集了影评相关的用户、评分及评论数据。整个数据集中共有约945万条记录，包括14万部电影、7万名演员和63万个用户的数据，以及超过416万次的电影评分和近442万条评论。这是目前国内互联网上公开最全面的一份电影数据库。 该数据集包含五个文件：movies.csv（电影信息）、person.csv（演员资料）、users.csv（用户信息）、comments.csv（评论内容）和ratings.csv（评分记录）。
     
  • 豆瓣电影评论的数据分析（含数据）
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    本篇内容深入解析豆瓣电影评论数据，涵盖数据分析方法与工具介绍、数据预处理及特征提取过程，并展示具体分析结果。适合数据分析爱好者参考学习。 这份豆瓣电影评论分析包含了用户评论以及不同国家和地区随时间变化的电影流行趋势。通过构建TF-IDF模型从用户评论中抽取关键短语，并利用电影风格标签进行关联规则提取。此外，样本经过one-hot编码后使用K-means算法进行聚类处理。
     
  • 豆瓣电影数据集.zip
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    本数据集包含豆瓣电影信息及用户评分，涵盖数千部影片详情，包括名称、类型、年份等关键元数据，旨在支持数据分析与机器学习项目。 豆瓣电影数据集包含了大量用户在豆瓣网站上关于电影的评分、评论以及相关信息。这些数据可以通过豆瓣网提供的公开接口获取，并为研究者与开发者提供丰富的样本用于分析电影推荐系统、情感分析、行为模式识别及社交网络等领域。 该数据集通常包含以下内容： 1. **电影信息**：包括名称、类型、上映日期、导演和演员名单等，有助于进行分类和流行趋势的分析。 2. **用户评论**：观众看完电影后的反馈文本。这些评价可以揭示不同影片的受欢迎程度及质量，并为改进推荐算法提供依据。 3. **评分数据**：具体评级数值可用来计算平均分与预测模型参数。 4. **时间戳信息**：记录了每次评分的具体时刻，有助于分析用户行为随时间的变化规律。 在可视化层面，通过这些数据可以生成各种图表来展示电影的评价分布、评论情感倾向及各类影片受欢迎程度。例如，柱状图可用于显示不同年份中评分最高的电影列表；散点图能表示评分与评论数量之间的关系；气泡图则可反映不同类型电影的数量差异。 该数据集对于影视行业的意义重大：它帮助制作公司了解观众偏好并指导他们创作出更符合市场需求的作品。发行商可以通过分析确定最佳的宣传策略，提高影片在市场上的表现力。消费者也能借助这些信息发现更多可能感兴趣的电影作品，丰富其文化生活体验。 此外，该数据集还可用作机器学习模型训练的基础材料。通过构建预测评分和情感倾向识别等算法模型来提升实际应用效果至关重要；同时它也是研究人机交互、人工智能及数据分析等领域的重要资源库之一。 对于从事数据分析工作的专业人士而言，则可以利用这些原始资料进行清洗处理、探索性分析以及统计建模等活动，进而为企业提供决策支持并创造商业价值。 综上所述，豆瓣电影数据集不仅对影视产业具有重要影响，也为多个技术领域提供了宝贵的学术研究素材和应用平台。通过深入挖掘与解析其中蕴含的信息，有助于推动相关科技的进步与发展。
     
  • 豆瓣电影20万条评论的数据集.txt
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    该数据集包含豆瓣电影平台上超过20万条用户评论，内容涵盖各类电影，为研究者提供丰富的文本分析素材，适用于情感分析、主题建模等领域。 我收集了一个包含20万条豆瓣影评的原始数据集，并希望大家分享。请尊重我的劳动成果。对于对机器学习、自然语言处理和深度学习感兴趣的朋友来说，这份资料非常有用。数据集中每一行记录格式为：电影名称##评论星级（1-5星）##评论内容。