主要为大家详细介绍了基于循环神经网络(RNN)实现影评情感分类，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。如有不会运行源代码或定制私信。

基于Python的影评词云，包含测试数据和源代码

一个模仿豆瓣影评的微信小程序源码.zip

Python应用实战代码-Python爬取豆瓣影评-分析挖掘用户与电影之间的隐藏信息

本宝宝采集的豆瓣20万条影评原始数据集，希望大家积极下载，尊重宝宝的劳动成果，后期有时间我还为大家提供数据集哈。 机器学习，nlp，深度学习的宝宝赶快看过来，看过来哈。 数据集格式： title##star##comment 电影名称##评论星级（1-5星）##评论内容

本在线影评系统利用jsp动态网页技术和MySql数据库，以B/S模式开发，实现电影的动态发布和管理。前台为用户提供了电影搜索、分类和评论等功能；管理用户可以通过Web浏览器登陆后台实现电影的删除，添加。

影评数据集MR-raw原生数据，解压后有rt-polarity.neg和rt-polarity.pos两个文件夹

爬取豆瓣影评、清洗、jieba分词、做词云图 本程序主要分为3个过程。 1、抓取网页数据 使用Python爬虫技术获取豆瓣电影中最新上映电影的网页，其网址如下： https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/qingdao/ 正在上映的电影 每个电影的ID和名称 通过其HTML解析出每部电影的ID号和电影名，获取某ID号就可以得到该部电影的影评网址，形势如下： https://movie.douban.com/subject/26900949/comments https://movie.douban.com/subject/26871938/comments 其中，26900949、26871938就是电影《天使陷落》、《灭绝》的ID号，这样仅仅获取了20哥影评，可以指定开始号start来获取更多影评，例如： https://movie.douban.com/subject/26900949/comments?start=40&limit=20 这意味着获取从第40条开始得20个影评。 2、清理数据 通常将某部影评信息存入eachCommentList列表中。为便于数据清理和词频统计，把eachCommentList列表形成字符串comments，将comments字符串中的“也”“太”“ 的”等虚词（停用词）清理掉后进行词频统计。 3、用词云进行展示 最后使用词云包对影评信息进行词云展示。

一、概要      在学习了python爬虫（requests,bs4）以及numpy、pandas、matplotlib库之后，就想试个小项目磨磨刀。之前只会单方面的使用，比如爬取一个网站相关数据 或者 对已经给了的数据进行分析。这个项目将这几个部分串起来了。学过这几个库的人就知道，这个项目很简单嘛。确实不难，但是自己完整的做完还是会出很多意想不到的bug。另：如果有同学只想做数据分析和可视化展示，这也没问题。以下百度网盘链接也提供了已经使用爬虫获取的数据。     环境：python（anaconda）     源码：百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/101ck