对追龙2前15页短评词频分析（截止6.9） out.csv

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python数据挖掘电影评分分析-豆瓣电影数据与票房数据分析.pdf

通过对2000~2015 年末在我国大陆上映的电影的票房进行分析，研究电影类型、导演、演员、电影评分、上映档期、出品地区、国内生产总值和城镇居民可支配收入等因素对电影票房的影响，结果表明，热门档期上映对电影票房有促进作用，网上评分对电影票房的贡献突出，城镇人均可支配收入的提高对电影票房也有促进作用。

数据集和词向量压缩包里都有，无需额外下载，到手即用。 通过pytorch实现gru循环神经网络模型，并对电影评价数据进行分类。 gru.pt是内部已经训练好的模型，可以直接使用。 gru.py是模型构建部分。 main.py是模型训练部分，你们可以在这里调参训练出自己模型。 use.py是模型使用部分，可以直接在这里调用训练好的模型。 详细步骤文档里都有介绍，喜欢就下载吧。

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

2.0.0版本说明：该项目后端使用one-php（后台系统管理框架，基于tp5.1.*版本开发），目前已兼容微信小程序、双端APP及H5，功能健全，拆封即用。 1、目前可打安卓及IOS双端APP包，支持投屏 2、针对小程序流量主及引流相关内容，更新优化了一些引导弹窗或提示； 3、重构后端图片附件管理相关内容； 4、其余很多优化及bug修复。 5、兼容H5端使用。 该项目完全开源，项目中视频及部分UI相关组件使用了插件市场内的项目，同时针对不同场景进行了适配调整。 2.0版本主要重构了界面UI及系统架构，对于1.0版本来说，重构版除原有的API管理后台外，同时开源了版本控制系统、升级包制作工具、前端UNIAPP自助升级（易语言），实现用户自助升级，弥补了1.0版本下载安装包手动升级麻烦的问题，避免因为用户错误升级操作导致系统出现bug，另做了前后端通讯接口加密。 本着开源精神，打压内卷，虽项目并不完美，但也希望对有需要的人能有所帮助。 插件包包含了uniapp前端、版本控制系统、升级包制作工具、API后台接口管理系统4端。