这里只做演示，都是获得老师高度认可的设计，有完整数据库，源码和文档，简单配置一下就可以用
2023-11-27 22:37:58
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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
2023-09-12 19:54:54
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资源名称：js数据集-电影评分数据-movieles-可用于做毕设实验.zip
内容概要：是一款数据集，电影评分数据，已经做好了分类和数据说明。特别简单易用。
关键信息：可以用于数据分析，大数据，推荐系统的学习和实验，数据成熟适合学生党，考研党使用。
适用人群：学生，前端工程师，项目经理，软件公司，软件教师，计算机学生
使用场景：学习，研究生学习，算法工程师，学生，毕业设计，课堂作业，个人练习，css练习，二次开发
2023-03-31 09:05:06
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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。
2023-03-01 16:29:27
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28 部电影-超 70 万 用户-超 200 万条 评分评论
想看数据建议用notepad++打开
用于分析类型
推荐系统
情感/观点/评论
倾向性分析
豆瓣电影
2023-01-31 10:03:41
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摘要视图订阅标签： TensorFlow深度学习机学习分类：[置顶] 20行代码实现电影评论情感分析201803月09日 09:33:172339人阅读评论(4
2023-01-30 11:37:13
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MovieLens 20m 电影推荐数据集包含 138493位 用户对 27278部 电影的 20000263项 电影的评分(1-5分)，电影标签数为 465564个，数据采集自网站 movielens.umn.edu，时间段为 1995.01-2015.03。
2023-01-25 23:06:32
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