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文件名称: 电影评级和预测模型:该项目的目的是利用IMDB数据集生成有意义和有趣的见解,然后根据平均IMDB评级和用户鸣叫的情绪分析得分来创建电影评级模型。 并创建准确的机器学习模型,以基于一些关键功能预测平均电影收视率-源码
  所属分类: 其它
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  上传时间: 2021-02-03
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:电影分级和预测模型 目的 该项目的目的是利用IMDB数据集生成有意义和有趣的见解,然后基于IMDB的平均评分和用户鸣叫的情感分析得分来创建电影评分模型。 还要创建一个准确的机器学习模型,根据一些关键功能预测平均电影收视率,并通过使用大数据技术进行数据处理来使系统具有可扩展性,然后将系统托管在Google Cloud上。 使用的技术 火花 齐柏林飞艇 朱皮特 Twitter API Google Cloud Engine 情感分析(文本斑点) Python HTML5 CSS3 JavaScript 数据处理 该模型的第一步是利用IMDB数据集并对其进行处理。 数据预处理通过一系列步骤完成,即: 清洁用品 正常化 转型 特征提取 选拔 对于此模型,使用IMDB数据集,提取所需数据的步骤如下: 读取IMDB数据集。 过滤数据并仅提取电影。 (由于数据包含系列和其他情景喜剧) 现在,根据年份过滤电影。 (这里我们采用2000-2017) 现在读取主管的数据。 仅提取和展平导演,然后与上面提取的电影数据集合并。 现在,为作家读取数据。 仅提取和展平作者,然后与上面提取
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