这篇不是技术文章,就是对总是看到但是不知道具体是什么的一些电影名词.评分.来源,学习一下. IMDb 互联网电影资料库(Internet Movie Database,简称IMDb)是一个关于电影演员.电影.电视节目.电视明星和电影制作的在线数据库,创建于1990年10月17日. IMDb的资料中包括了影片的众多信息.演员.片长.内容介绍.分级.评论等 对于电影评分目前使用很多但不敢说最多的,就是IMDb评分 IMDb的分数的计算方法不是简单平均就ok了,官网上提到了它的计算方法是保密的.不过I…

目标:爬取https://www.imdb.com/chart/top网页上面的电影top20 直接上main.py代码: #!/usr/bin/python35 # -*- coding:utf-8 -*- # author: "Keekuun" import requests from lxml import html from download import download_url #download.py # 传入网址 url = 'https://www.imdb.com/…

抓取豆瓣电影(http://movie.douban.com/nowplaying/chengdu/)中的正在热映前12部电影,并按照评分排序,保存至txt文件 #coding=utf-8 from selenium import webdriver import unittest from time import sleep class DoubanMovie(unittest.TestCase): def setUp(self): self.dr = webdriver.Chrome() s…

// ==UserScript== // @name 小调网 // @namespace http://tampermonkey.net/ // @version 0.1 // @description try to take over the world! // @author You // @match http://www.xiaopian.com/html/gndy/china/* // @grant none // ==/UserScript== (function() { 'use…

中文名: IMDB Top 250合辑 TLF-MiniSD收藏版英文名: IMDB Top 250 TLF-MiniSD Collection版本: (更新至TOP119)[MiniSD]发行日期: 2010年地区: 美国语言: 英语 简介: IMDB Top 250合辑 TLF-MiniSD收藏版制作&发行:TLF HALFCD TeamTLF耗时2年精心打造,虎年开篇扛鼎之作 IMDB TOP 250邀您共赏一个世纪的经典 IMDB TOP250是IMDB网站里很受欢迎的特色栏目,里面列出…

一,前提准备         1.R语言包:ggplot2包(绘图),recommenderlab包,reshape包(数据处理)         2.获取数据:大家可以在明尼苏达州大学的社会化计算研究中心官网上面下载这些免费数据集,网站链接为http://grouplens.org/datasets/movielens/,也可以通过网盘下载https://yunpan.cn/Oc6R9apvCnVXGc访问密码 e1af.这里包含了数据集和数据说明,该数据集是由943位用户对1682部电影的一…

如上图中的predicted ratings矩阵可以分解成X与ΘT的乘积,这个叫做低秩矩阵分解. 我们先学习出product的特征参数向量,在实际应用中这些学习出来的参数向量可能比较难以理解,也很难可视化出来,但是它们是做为区分不同电影的特征 怎么来区分电影i与电影j是否相似呢?就是判断X(i)与X(j)之间的距离是否小来判断.这样在一个用户看了或者买了一部电影后,我们可以给他推荐相似的电影. 总结: 1>用向量化的计算来对所有的用户所有的电影进行评分计算 2>通过学习特征参数,如何找到相关的…

推荐系统很重要的原因:1>它是机器学习的一个重要应用2>对于机器学习来说,特征是非常重要的,对于一些问题,存在一些算法能自动帮我选择一些优良的features,推荐系统就可以帮助我们做这样的事情. 推荐系统的问题描述 使用电影评分系统,用户用1-5分给电影进行评分(允许评分在0-5之间,为了让在数学上的结果更漂亮一些,大多数网站的评分是1-5). 有5部电影,4位用户,如Alice对这5部电影的评分依次为5,5,?,0,0(?表示Alice没有看过这部电影)... 一些符号:nu表示用户的数量…

首先:看看运行结果效果如何! 1. 实现思路 小编基本实现思路如下: 利用js逆向模拟请求得到电影评分的页面(就是猫眼电影的评分信息并不是我们上述看到的那个页面上,应该它的实现是在一个页面上插入另外一个页面上的一些信息). 我们看一下上述这个网址的请求方式以及请求参数. 显然这个signKey 进行了加密处理.(下面请求第二点讲解怎样模拟这个请求) 2.通过上述模拟请求,我们最终可以得到这个评分数据,只不过看到评分数据是利用了字体加密,所以看到的是一系列 \u 开头的字符编码.如下: 第1点处理…

IP概念盛行的背后:资本在狂欢,电影想哭泣 IP容易拉投资.谈合作,甚至还能简化宣发途径,越来越多的人涌入了电影这个产业,争抢IP成为他们进入行业的最快捷的方法.IP盛行暴露出的另一个问题是国产电影原创力的匮乏.         刘慈欣渐渐习惯了出席和电影相关的场合,一遍遍回答“中国科幻电影离好莱坞到底有多远”之类的问题.上台演讲前,他通常把那个陈旧的双肩包留在座位上.他的演讲简明扼要,毫无煽动力——只要他一开口,你就可以轻易把他跟在场那些制片人.影视公司高层区分开——但他总能获得观众热烈的掌声…

推荐算法有基于协同的Collaboration Filtering:包括 user Based和item Based:基于内容 : Content Based 协同过滤包括基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤,本文基于电影评分数据做基于商品的推荐 查看数据u.data 主要用到前3列分别指 用户编号user_id.电影编号item_id.用户对电影的打分score 这个文件主要用户构建物品的相似度矩阵 ubuntu@ubuntu-2:~/workspace/jupyter_project/re…

本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务. 推荐系统在日常的网络应用中无处不在,比如网上购物.网上买书.新闻app.社交网络.音乐网站.电影网站等等等等,有人的地方就有推荐.根据个人的喜好,相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐.比如打开新闻类的app,因为有了个性化的内容,每个人看到的新闻首页都是不一样的. 这当然是很有用的,在信息爆炸的今天,获取信息的途径和方式多种多样,人们花费时间最多的不再是去哪获取信息,而是要在众多的信息中寻找自己感兴趣的,这就…

本文将使用 SparkML 来构建推荐引擎. 推荐引擎算法大致分为 基于内容的过滤.协同过滤.矩阵分解,本文将使用基于属于矩阵分解的 最小二乘法 算法来构建推荐引擎. 对于推荐引擎模块这里将分为两篇文章,第一篇文章主要是以实现推荐功能为主,第二篇文章主要是对模型进行评估 文章将按照以下章节来进行书写: 需求分析.获取数据.提取特征.训练模型.使用模型(推荐) 一.需求分析假设我们是 MovieStream 团队,专门为用户提供在线电影和电视节目的内容服务. 现在我们有个需求::给用户推荐电影!…

一.数据分析截图(weka数据分析截图 ) 本例实验,使用Weka 3.7对豆瓣电影网页上所罗列的上映电影信息,如:标题.主要信息(年份.国家.类型)和评分等的信息进行数据分析,Weka 3.7数据分析如下所示: 图1-1  数据分析主界面 图1-2  OneR数据分析界面 图1-3  ZeroR数据分析界面 图1-4 Visualize数据分析界面 二.数据分析结论:(将数据之间的关系用文字性描述) 如图2-1所示,显而易见,电影类型的趋势增量随着标题的繁杂而日益增长,仅对于整个国家层次来说,…

推荐算法在互联网行业的应用非常广泛,今日头条.美团点评等都有个性化推荐,推荐算法抽象来讲,是一种对于内容满意度的拟合函数,涉及到用户特征和内容特征,作为模型训练所需维度的两大来源,而点击率,页面停留时间,评论或下单等都可以作为一个量化的 Y 值,这样就可以进行特征工程,构建出一个数据集,然后选择一个合适的监督学习算法进行训练,得到模型后,为客户推荐偏好的内容,如头条的话,就是咨询和文章,美团的就是生活服务内容. 可选择的模型很多,如协同过滤,逻辑斯蒂回归,基于DNN的模型,FM等.我们使用的方式…

​ 为何有蜘蛛侠等大片的索尼要放弃电影"> 近年来,国内狂炒"IP"这一概念,比如动漫.网络文学.小说.游戏等,甚至围绕IP制造出内容矩阵.从一个IP延伸至多个领域,疯狂捞金.对于国内互联网.影视.文化等企业来说,IP是绝对的"万能药".只要能够抓住一个火爆IP,就能有着无限的可能.比如<鬼吹灯>这一IP,就被翻拍成影视剧,甚至还推出游戏.漫画等,赚得盘满钵满.但在国外,IP似乎并不具备点石成金的魔力. 近日,手握蜘蛛侠.Emoji.危险…

以前经常在这个网站上下载电影下来看,这个网站比较坑的就是,主页上只有电影的名称,但是评分是看不到的:只有再点击电影名字,进入电影主页时才能看到评分.一般下载的电影都是评分高的才看,低的就忽略掉了.每次都要来回去看评分,太麻烦了.So,我就写了一个小小的爬虫,暂时就叫爬虫好了. 在脚本中使用的是:python2.7 + selenium + unittest + chrome(其实我想用phantomjs的,但是在抓取评分的时候,老是抓取不到,好像是js搞的鬼) 其实流程很简单:1.进入主页获取电…

for iter = 1:num_iters %梯度下降 用户向量 for i = 1:m %返回有0有1 是逻辑值 ratedIndex1 = R_training(i,:)~=0 ; %U(i,:) * V' 第i个用户分别对每个电影的评分 %sumVec1 第i个用户分别对每个电影的评分 减去真实值 sumVec1 = ratedIndex1 .* (U(i,:) * V' - R_training(i,:)); product1 = sumVec1 * V; derivative1 =…

http://www.infoq.com/cn/news/2014/12/mongdb-spark-movie-recommend MovieWeb是一个电影相关的网站,它提供的功能包括搜索电影信息.排名或者电影明星资料等.它拥有10000部电影的信息,70000个用户,和超过1千万的电影评分.借用它的搜索目录,用户可以通过类型分类.排名和片名浏览等方式检索电影.但如何解决电影智能推荐的问题呢?近日MongoDB分享了他们结合Hadoop的经验. MovieWeb基于Python.在构建电影推荐…

在12月的一个下午,Kevin Geiger正在进行关于VR中的故事讲述的一次再普通不过的演讲.地点是北京电影学院里一个围的水泄不通的场馆,他鼓励大家都来参与电影制作,无论是导演.演员还是电影行业的任何一个角色,来为VR这个新媒介带来不同的新观念.   作为北京电影学院国际动画与VR研究中心的创始人和特聘教授,Kevin Geiger就处在探索VR电影在中国的前景的最前沿.Kevin Geiger本人也在制作电影,同时还在为北京电影学院数字媒体学院设计新的沉浸式媒体课程.   从2014年Fac…

一.项目目标 爬取豆瓣TOP250电影的评分.评价人数.短评等信息,并在其保存在txt文件中,html解析方式基于正则表达式 二.确定页面内容 爬虫地址:https://movie.douban.com/top250 确定爬取内容:视频链接,视频名称,导演/主演名称,视频评分,视频简介,评价人数等信息 打开网页,按F12键,可获取以下界面信息 观察可知,每一部视频的详细信息都存放在li标签中 每部视频的视频名称在 class属性值为title 的span标签里,视频名称有可能有多个(中英文):…

本文介绍一个基于pytorch的电影推荐系统. 代码移植自https://github.com/chengstone/movie_recommender. 原作者用了tf1.0实现了这个基于movielens的推荐系统,我这里用pytorch0.4做了个移植. 本文实现的模型Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/movie_recommend_system 1. 总体框架 先来看下整个文件包下面的文件构成: 其中: Params: 保存模型的参数文件以及模…

还有一年多就要毕业了,不准备考研的我要着手准备找实习及工作了,所以一直没有更新. 因为Python是自学不久,发现很久不用的话以前学过的很多方法就忘了,今天打算使用简单的BeautifulSoup和一点正则表达式的方法来爬一下top100电影,当然,我们并不仅是使用爬虫爬取数据,这样的话,数据中存在很多的对人有用的信息则被忽略了.所以,爬取数据只是开头,对这些数据根据意愿进行分析,或许能有额外的收获. 注:本人还是Python菜鸟,若有错误欢迎指正 转载请标明出处 本次我们爬取时光网(http:…

目标是利用python爬取百度搜索的电影 在类型 地区 年代各个标签下 电影的名字 评分 和图片连接 以及 电影连接 首先我们先在mysql中建表 create table liubo4( id int not null auto_increment, score VARCHAR(50) DEFAULT 0, name VARCHAR(50) DEFAULT 0, Pic VARCHAR(200) DEFAULT 0, dianyingurl VARCHAR(200) DEFAULT 0, le…

    记得我们第三关的时候爬取了豆瓣TOP250的电影名/评分/推荐语/链接,现在呢,我们要把它们存储下来,记得用今天课上学的csv和excel,分别存储下来哦-       URL     https://movie.douban.com/top250?start=0   import csv import openpyxl import requests from bs4 import BeautifulSoup # 保存成CSV文件 with open('02.csv','w',newl…

import requests import re import json import time from requests.exceptions import RequestException def get_one_page(url): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.368…

王洋:猫眼电影商品业务线技术负责人.技术专家.主导了猫眼商品供应链和交易体系从0到1的建设,并在猫眼与美团拆分.与点评电影业务融合过程中,从技术层面保障了商品业务的平稳切换,同时也是美团点评<领域驱动设计>课程的讲师.在加入猫眼电影之前,曾就职于蚂蚁金服,参与了阿里网商银行从0到1的建设,以及支付宝钱包.花呗等产品的研发. 导读:互联网电影行业在2016年经历了较大的变动,其中包括猫眼电影和原美团的拆分,以及猫眼电影和点评电影业务的融合.业务发生大的变化时,技术通常也会做出较大的重构,猫眼后台…

源码:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_bidirectional_lstm.py 及keras中文文档 1.imdb数据集 数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论,以情绪(正面/负面)标记.评论已经过预处理,并编码为词索引(整数)的序列表示.为了方便起见,将词按数据集中出现的频率进行索引,例如整数 3 编码数据中第三个最频繁的词. 这允许快速筛选操作,例如:「只考虑前 10,000 个最常用的…

"协同过滤"是推荐系统中的常用技术,按照分析维度的不同可实现"基于用户"和"基于产品"的推荐. 以下是利用python实现电影推荐的具体方法,其中数据集源于<集体编程智慧>一书,后续的编程实现则完全是自己实现的(原书中的实现比较支离.难懂). 这里我采用的是"基于产品"的推荐方法,因为一般情况下,产品的种类往往较少,而用户的数量往往非常多,"基于产品"的推荐程序可以很好的减小计算量. 其实基本的…

http://blog.csdn.net/zhaoxinfan/article/details/8821419 这学期选了一门名叫<web智能与社会计算>的课,老师最后偷懒,最后的课程project作业直接让我们参加百度的一个电影推荐系统算法大赛,然后以在这个比赛中的成绩作为这门课大作业的成绩.不过,最终的结果并不需要百度官方的评估,只需要我们的截图即可(参看百度云平台),例如下面这个: 上面最重要的就是RMSE的数值,数值越小代表偏差越小,百度排行榜就是按值从小到大来排列的,这些人使用的可能…