本数据集包含了大约1.3w条豆瓣短评，长评，微博，猫眼相关数据集的汇总，可用作电影情感分析，预测等任务，包含情感分类标签，（请注意：数据集中并非全部标签都为真实标签，由于一些评论缺失情感分类，因此使用了深度学习方式填充了标签，因此此数据集无缺失值。 属性说明： Comment：评论内容 Sentiment：情感分类，1-5，分别代表最差到最好 Datetime：评论发出时间 Location：评论发出地点 具体数据集样例： --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Comment Sentiment Datetime Location 电影好好看，下次最来看一次，哪吒的语言太好听了。 2 2025/4/18 23:03 成都 好看，喜欢，非常喜欢 2 2025/4/18 23:02 崇州 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

背景是因为找到的按钮在TV端用遥控器操作会有丢失焦点的问题，用代码控制又太麻烦，另外TV端按钮的监听遥控器按下和弹起事件好像不好使，因此才又造了一个轮子。 完美兼容移动端和TV遥控器，自行设置焦点移动位置避免丢失焦点，同时兼容触摸和遥控器按键的按下和弹起事件。

是大数据课程大作业，基于Hadoop的电影影评数据分析，需要安装Hadoop，了解MapReduce 和HDFS。

包含java代码，处理的数据文件。希望能帮助到学习大数据hive的同学!

1.2提出问题为了获取、分析消费者喜好相关信息，本项目将通过Python网络爬虫获取主流电影评分网站豆瓣上关于《复仇者联盟4》评论用户的基本信息、影评内容等数据

对下载的IMDB数据集中的test和train分别进行预处理从而方便后续模型训练，代码为PreProcess.py。预处理主要包括：大小写转化、特殊字符处理、stopwords过滤、分词，最后将处理后的数据存储为CSV格式，以方便后续调试。借用了nltk的 stopwords 集，用来将像 i, you, is 之类的对分类效果基本没影响但出现频率比较高的词，从训练集中清除。

贝叶斯分类器构建网络，对豆瓣进行情感分析；TF-IDF

对追龙2前15页短评词频分析（截止6.9） out.csv

用户管理 1.登录注册（这个你们决定是怎么登录怎么注册） 2.管理用户信息(修改用户信息，注销用户) 影评管理 1.发布影评 发布影评的时候可以选择上传图片，可以选择定时发布 一个影评要有 点赞 评论的功能 显示时间……

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