电影评论分类 使用python中的情感分析库将IMDb电影评论分为正面或负面 情绪分析 情感分析是指使用自然语言处理（NLP），文本分析和计算来系统地提取，识别信息并将其分类为特定类别。 该项目使用python sklearn库中的高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器是python scikit学习库下的一组监督ML算法。 他们使用特征矩阵（所有因变量的向量）来预测类变量（特征矩阵中每一行的输出）。 这些算法的前提是所有特征彼此独立并且具有同等重要性。 在高斯朴素贝叶斯分类器中，特征的分布遵循高斯/正态分布并形成钟形图。 在多项式朴素贝叶斯分类器中，特征向量表示通过多项式分布生成某些事件的频率。 该分类器非常适合文本分类中的字数统计 关于 该项目从tsv文件读取评论。 使用正则表达式对请求进行清理后，将MNB分类算法应用于数据集。部署的Web应用程序

推荐人 利用tensorflow实现电影推荐系统使用的数据集为MovieLens数据集

movie_recommender 使用余弦相似度的电影推荐

康奈尔大学的电影对白语料库Cornell Movie-Dialogs Corpus

unity 视频录制工具

简单的电影推荐系统 采用协同过滤算法生成模型，进行预测推荐 实验环境：Ubuntu 19.04 + Hadoop 2.9.0 + Spark 2.4.3 + Python 3.7.3 实验工具：Jupyter笔记本 具体内容：ml-100k.zip文件是此实验的数据集，使用其中的u.data和u.item文件。

使用TMDB的热门电影 入门 应用程序使用电影数据库API。 您必须输入API密钥才能运行该应用程序。 您可以在这里创建自己的网站： : 。 您可以在base_url字符串中的strings.xml中设置密钥 描述 此应用程序使用tmbd api来获取热门电影列表，页面数量上限为3。该应用程序还允许用户保存收藏夹并在以后查看。 用户可以添加和删除收藏夹。 还有一个基本的帮助屏幕，可帮助您了解应用程序中的功能。 顶部有一个“查看地图”选项，其中显示地图和排名前10的剧院的列表。 科技类 这个程序使用： Picasso-Picasso允许在您的应用程序中轻松加载图像-通常只需一行代码！ G

Douban-Movie 仿豆瓣电影页面效果说明：

影片列表 第1周项目：Vue电影列表 实习生： 约翰（Doan Nguyen） 构建设置 # install dependencies yarn # serve with hot reload at localhost:8080 yarn dev # # Screenshot ! [Screenshot](/vue-movie-listing-screen-shot.png) For a detailed explanation on how things work, check out the [guide](http://vuejs-templates.github.io/webpack/) and [docs for vue-loader](http://vuejs.github.io/vue-loader).

基于neo4j,django,pytorch,py2neo的电影图谱及问答 功能主要包括实体识别、实体查询、关系查询以及问答几个模块。 项目中用到的数据来自网上公开数据集 前端页面参考：https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph，在此表示非常感谢。 准备数据及构建实体及关系 note:以下数据导入是在Neo4j控制台上完成，将数据data/node与data/relation放入neo4j安装目录下import文件夹下： 三类实体(节点)： 实体类型 数据文件 数量 说明 Movie Movie.csv 4587 电影实体 Person Person.csv 22937 人员实体 Country Country.csv 84 国家实体 四类关系： 关系类型 主语