IMDB电影评论 imdb.csv
2021-11-05 14:39:01 25.38MB 数据集
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1600+款 12款常用经典预设 包括仿蔡司 徕卡风格 Rebelsauce-顶级胶片-法国 Lightgram-时尚杂志 B01霜绝日系-日系常用 B03霜绝日系-文艺色调
2021-11-04 13:09:37 24.62MB ps 滤镜 日系
基于用户和物品的协同过滤算法的电影推荐系统的Python实现报告含代码
2021-11-04 13:04:54 1.51MB 项目设计
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数据包括IMDB网站上抓取的5043部电影28个属性信息,4906张海报,电影时间跨度超过100年和66个国家,并包括2399位导演和数千位演员。属性包括:电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。
2021-11-04 00:55:07 580KB 电影数据 电影信息 Kaggle
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2018年,JAVAWEB实现在线电影票预售系统。
2021-11-03 18:02:11 2.19MB 毕设 Java 开发 电影票预售系统
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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。
2021-11-03 17:24:34 5.59MB 仿猫眼电影设计
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本文主要介绍基于项目的协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于项目的协同过滤推荐算法推荐原理 基于项目的协同过滤推荐算法也是推荐算法中最基础、最简单、很重要的算法,主要是根据用户对项目的某一种操作行为,构成项目-用户操作行为矩阵,根据操作行为矩阵计算项目之间的相似度,最终为目标用户推荐目标用户有操作行为的预测评分高的项目,作为目标用户感兴趣的项目。 二、基于项目的协同过滤推荐算法推荐过程 基于项目的协同过滤推荐算法推荐过程可分为三个步骤:构建项目-用户操作行为矩阵、计算项目之间似度、获取推荐结果。 1、构建项目-用户操作行为矩阵 我们以用户对项目的评分数据为例,M个项目和N个
2021-11-03 11:04:07 48KB ie le lens
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豆瓣电影排行榜前250 分为10页,第一页的url为https://movie.douban.com/top250,但实际上应该是https://movie.douban.com/top250?start=0 后面的参数0表示从第几个开始,如0表示从第一(肖申克的救赎)到第二十五(触不可及),https://movie.douban.com/top250?start=25表示从第二十六(蝙蝠侠:黑暗骑士)到第五十名(死亡诗社)。等等, 所以可以用一个步长为25的range的for循环参数 复制代码 代码如下:for i in range(0, 250, 25): print(i) 分析完页面组
2021-11-02 19:58:22 573KB c ce ex
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概述 这是一个简单的python爬虫程序,仅用作技术学习与交流,主要是通过一个简单的实际案例来对网络爬虫有个基础的认识。 什么是网络爬虫 简单的讲,网络爬虫就是模拟人访问web站点的行为来获取有价值的数据。专业的解释:百度百科 分析爬虫需求 确定目标 爬取豆瓣热度在Top100以内的电影的一些信息,包括电影的名称、豆瓣评分、导演、编剧、主演、类型、制片国家/地区、语言、上映日期、片长、IMDb链接等信息。 分析目标 1.借助工具分析目标网页 首先,我们打开豆瓣电影·热门电影,会发现页面总共20部电影,但当查看页面源代码当时候,在源代码中根本找不到这些电影当信息。这是为什么呢?原来豆瓣在这里是
2021-11-02 19:56:56 306KB op p1 python
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网页制作 包括很多图片资源 可以帮你交作业哦
2021-11-02 19:06:42 273KB 网页设计 jsp
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