计算机毕业设计选题推荐-猫眼电影数据可视化分析-Python爬虫-k-means算法

作者主页 :IT毕设梦工厂✨

个人简介:曾从事计算机专业培训教学,擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。

☑文末获取源码☑
精彩专栏推荐 ⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目

文章目录

一、前言

电影产业在全球范围内都是一个庞大的市场,根据国际电影协会的报告,全球票房收入在过去十年中持续增长,2019年达到了创纪录的422亿美元。然而,随着电影数量的增加和观众口味的多样化,如何从海量的电影数据中洞察市场趋势、评估电影表现、预测票房成为电影行业面临的重要问题。尽管市场上存在一些电影数据分析工具,但它们往往功能单一,缺乏直观的数据可视化和深入的用户行为分析。例如,一些工具可能只提供基本的票房统计和评分汇总,而无法深入分析评论内容、识别观众情感倾向或预测市场趋势。

本课题旨在开发一个猫眼电影数据可视化分析系统,该系统将集成电影数据管理、评论数据管理、满意度统计、票房统计、评论统计、评分统计和词云图等功能。现有解决方案存在的问题包括数据展示不直观、分析维度有限、用户交互性差等。本课题的研究目的在于通过构建一个功能齐全、操作便捷、数据可视化丰富的分析平台,帮助电影行业的从业者和研究人员深入理解市场动态,优化决策过程。

从理论角度来看,本课题的研究有助于推动电影市场分析、数据可视化和用户行为研究等领域的理论发展。通过对电影数据的深入分析和可视化展示,可以为理解观众偏好、评估电影成功因素、预测市场趋势提供新的理论视角和分析工具。

实际而言,本课题的研究成果将为电影制作方、发行方、影院经理和政策制定者提供实际价值。对于电影制作方和发行方,系统可以提供观众反馈的实时分析,帮助他们优化宣传策略和发行计划。对于影院经理,系统可以提供票房和观众满意度数据,辅助他们制定排片和营销策略。对于政策制定者,系统可以辅助他们监测电影市场的发展动态,制定和调整相关政策。此外,随着数据可视化技术的应用,本课题还将提高电影数据分析的可访问性和用户友好性,增进数据驱动的决策过程。

二、开发环境

  • 开发语言:Python
  • 数据库:MySQL
  • 系统架构:B/S
  • 后端:Django、Scrapy
  • 前端:Vue、Echarts

三、系统界面展示

  • 猫眼电影数据可视化分析系统界面展示:
    电影数据管理:
    电影评论数据管理:
    满意度统计、票房统计:
    评论统计、评分统计:
    词云图:

四、部分代码设计

  • 项目实战-代码参考:
java(贴上部分代码) 复制代码
import scrapy

class MovieReviewSpider(scrapy.Spider):
    name = 'movie_reviews'
    allowed_domains = ['maoyan.com'] 
    start_urls = ['https://maoyan.com/movies/123456/comments']

    def parse(self, response):
        # 解析评论数据
        for review in response.css('div.review'):
            yield {
                'movie_id': response.meta['movie_id'],
                'comment': review.css('p.comment-text::text').get(),
                'rating': review.css('span.rating::text').get(),
                # 其他相关字段...
            }
java(贴上部分代码) 复制代码
from sklearn.cluster import KMeans
from django_app.models import MovieReview

def perform_cluster_analysis():
    reviews = MovieReview.objects.all().values_list('sentiment_score', flat=True)
    data = [[score] for score in reviews]  # 转换为二维数组形式

    kmeans = KMeans(n_clusters=3)  # 假设我们想要分为3个情感聚类
    kmeans.fit(data)

    # 将聚类结果保存到数据库
    for i, review in enumerate(MovieReview.objects.all()):
        review.emotion_cluster = kmeans.labels_[i]
        review.save()

五、论文参考

  • 计算机毕业设计选题推荐-猫眼电影数据可视化分析系统-论文参考:

六、系统视频

  • 猫眼电影数据可视化分析系统-项目视频:

结语

计算机毕业设计选题推荐-猫眼电影数据可视化分析-Python爬虫-k-means算法

大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦~
源码获取:⬇⬇⬇

精彩专栏推荐 ⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目

相关推荐
龙哥说跨境16 分钟前
如何利用指纹浏览器爬虫绕过Cloudflare的防护?
服务器·网络·python·网络爬虫
小白学大数据32 分钟前
正则表达式在Kotlin中的应用:提取图片链接
开发语言·python·selenium·正则表达式·kotlin
flashman91133 分钟前
python在word中插入图片
python·microsoft·自动化·word
菜鸟的人工智能之路36 分钟前
桑基图在医学数据分析中的更复杂应用示例
python·数据分析·健康医疗
懒大王爱吃狼2 小时前
Python教程:python枚举类定义和使用
开发语言·前端·javascript·python·python基础·python编程·python书籍
秃头佛爷3 小时前
Python学习大纲总结及注意事项
开发语言·python·学习
深度学习lover4 小时前
<项目代码>YOLOv8 苹果腐烂识别<目标检测>
人工智能·python·yolo·目标检测·计算机视觉·苹果腐烂识别
paopaokaka_luck5 小时前
【360】基于springboot的志愿服务管理系统
java·spring boot·后端·spring·毕业设计
API快乐传递者5 小时前
淘宝反爬虫机制的主要手段有哪些?
爬虫·python
小飞鹰工程师6 小时前
基于Multisim拔河比赛游戏+计分电路(含仿真和报告)
课程设计·数字电路·multisim·模拟电路·数字电子技术