贝叶斯分类器构建网络，对豆瓣进行情感分析；TF-IDF

今天小编就为大家分享一篇关于使用Python抓取豆瓣影评数据的方法，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧

系统环境：python3.8.12 ，编译器： Jupyter notebooks 目录介绍 https://cdn.jsdelivr.net/gh/EverettSy/ImageBed@master/uPic/EKQYvg.png 爬取过程 1. 抓取热映电影的网页内容 2. 爬取评论 3. 清洗数据 4. 使用结巴分词进行中文分词 5. 去掉停用词 6. 统计词频 7. 用词云进行展示 词云图 暗恋·橘生淮南 (2022) https://cdn.jsdelivr.net/gh/EverettSy/ImageBed@master/uPic/luJwZo.png 豆瓣热映 https://cdn.jsdelivr.net/gh/EverettSy/ImageBed@master/uPic/SBRvJn.png

使用微信小程序框架、组件、API等开发的“豆瓣影评”小程序源码.zip

人工智能-项目实践-情感分析-基于朴素贝叶斯实现的豆瓣影评情感分析 语料来自与豆瓣Top250排行榜中的影评，基于Scrapy抓取，大约5w条影评，好评差评各占50%。 训练集与测试集4:1，结果准确率约为80%-79%之间。 因为电影评论中有很大一部分好评中会有负面情感的词语，例如在纪录片《海豚湾》 我觉得大部分看本片会有感的人，都不知道，中国的白暨豚已经灭绝8年了，也不会知道，长江里的江豚也仅剩1000左右了。与其感慨，咒骂日本人如何捕杀海豚，不如做些实际的事情，保护一下长江里的江豚吧，没几年，也将绝迹了。中国人做出来的事情，也不会比小日本好到哪儿去。 所以说如果将这种类似的好评去除，则可以提高准确率。

背景与挖掘目标 获取豆瓣评论数据 分析好评与差评的关键信息 分析评论数量及评分与时间的关系 分析评论者的城市分布情况 1. 背景与挖掘目标 豆瓣（douban）是一个社区网站。网站由杨勃（网名“阿北”） 创立于2005年3月6日。该网站以书影音起家，提供关于书籍、电影、音乐等作品的信息，无论描述还是评论都由用户提供（User-generated content，UGC），是Web 2.0网站中具有特色的一个网站。 网站还提供书影音推荐、线下同城活动、小组话题交流等多种服务功能，它更像一个集品味系统（读书、电影、音乐）、表达系统（我读、我看、我听）和交流系统（同城、小组、友邻）于一体的创新网络服

刚接触python不久，做一个小项目来练练手。前几天看了《战狼2》，发现它在最新上映的电影里面是排行第一的，如下图所示。准备把豆瓣上对它的影评做一个分析。 目标总览 主要做了三件事： 抓取网页数据 清理数据 用词云进行展示 使用的python版本是3.5. 一、抓取网页数据 第一步要对网页进行访问，python中使用的是urllib库。代码如下： from urllib import request resp = request.urlopen('https://movie.douban.com/nowplaying/hangzhou/') html_data = resp.re

OnlyReviews 利用豆瓣API查询豆瓣影评以及豆瓣top250 这是我学习安卓网络开发的一个例子，包含以下技术： 用SAXParse来XML解析，重点是ContentHandler的处理，可以很方便的对XML数据进行解析 用Gson解析json数据，要注意的是自定义的对象并不需要和接受的json数据的格式完全匹配，Gson只解析匹配的部分，所以自定义对象成员变量时要格外注意是否匹配。 用Volley框架进行网络通信，包括以post方式请求json数据以及采用下载网络图片。 v4包中的SwipRefreshLayout不具有上拉加载更多的功能，根据SwipRefreshLayout自定义了一个可以上拉加载更多的layout，不过还很简陋。 使用和ViewPager实现了Indicator指示器的功能，不再需要使用特别麻烦的Actionbar.Tab，并且可以在Fragment内嵌Fr

使用动态IP池+cookie爬取豆瓣豆瓣影评数据

一个模仿豆瓣影评的微信小程序源码.zip