内容 本数据集采集于豆瓣电影，电影与演员数据收集于2019年8月上旬，影评数据(用户、评分、评论)收集于2019年9月初，共945万数据，其中包含14万部电影，7万演员，63万用户，416万条电影评分，442万条影评，是当前国内互联网公开的电影数据集中最全的一份。 数据集共有5个文件: movies.csv、person.csv、users.csv、comments.csv、ratings.csv。 数字字段介绍，见文件。 豆瓣影评数据信息-数据集是一个详细记录了豆瓣电影用户评论、评分及相关电影和演员信息的数据集合。该数据集覆盖了2019年8月和9月的数据，其中电影和演员数据于2019年8月上旬采集，而影评数据（包括用户信息、评分和评论内容）则在2019年9月初收集，共计包含945万条数据。这个数据集不仅庞大，而且内容全面，被认为是当前国内互联网上公开的最全面的电影数据集之一。 数据集的构成分为五个主要的CSV文件，分别是movies.csv、person.csv、users.csv、comments.csv和ratings.csv。这些文件分别记录了不同的信息： 1. movies.csv：此文件包含了电影的相关信息，例如电影名称、类型、上映年份等，以及电影与演员之间的关联信息。 2. person.csv：此文件记录了演员的基本信息，包括演员姓名、性别、出生日期以及演员与电影的参与关系。 3. users.csv：此文件包含了用户的基本信息，如用户的ID、昵称、注册时间和地理位置等信息。 4. comments.csv：此文件详细记录了用户的评论内容，每个评论包含了评论者ID、电影ID、评论文本、评论时间和评分等数据。 5. ratings.csv：此文件存储了用户对电影的评分数据，包括用户ID、电影ID以及用户给出的具体评分。 这些数据文件为研究者提供了丰富的信息，使得可以从多个角度分析和研究电影产业，包括用户喜好、电影评价趋势、演员影响力分析等。通过对这些数据进行统计分析和挖掘，可以得到关于电影市场的宝贵洞察，例如哪些演员或电影更受欢迎、观众对不同类型电影的偏好、用户的评分习惯等。此外，由于数据集覆盖时间跨度上的限制，研究者还可以分析特定时期内电影市场的变化趋势，例如节假日或特殊事件对电影票房和评论的影响。 该数据集对电影产业的从业者、研究人员以及数据分析师来说，是一个极其宝贵的资源。他们可以利用这些数据来优化电影的营销策略、改进电影内容、预测电影市场趋势，甚至进行更深入的影视文化研究。同时，对于开发推荐系统和情感分析算法的工程师来说，这个数据集同样是一个很好的实践平台，能够帮助他们训练和评估他们的模型。 不过，由于数据集包含大量的个人信息和用户评论，使用该数据集时需要遵守相关法律法规，并尊重用户隐私。研究人员在处理和发布分析结果时，应当确保不会泄露个人身份信息，避免给用户造成不必要的麻烦和风险。 豆瓣影评数据信息-数据集是研究电影产业和用户行为的强大工具，它为多方面的分析和研究提供了可能，同时也提出了对数据隐私和安全的重视。随着数据分析技术的发展和应用，这类数据集在市场研究、用户行为分析和人工智能领域都将发挥重要的作用。

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……