豆瓣电影Top250短评分析项目教程
1. 项目介绍
本项目是基于豆瓣电影Top250的短评数据进行分析的开源项目。项目使用Scrapy爬虫进行数据抓取,包括电影详情信息、短评内容和点评人个人信息。通过对这些数据的统计分析,我们可以了解到电影的评分分布、类型偏好、导演和演员受欢迎程度等信息,并构建情感分析模型,预测用户可以根据短评预测电影的类型。
2. 项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保您的系统中已经安装了以下依赖:
- Python 3.x
- Scrapy
- Pandas
- Numpy
- Jupyter Notebook (可选,用于数据分析)
克隆项目
首先,您需要克隆项目到本地:
git clone https://github.com/iphysresearch/TOP250movie_douban.git
cd TOP250movie_douban
安装依赖
安装项目所需的Python依赖:
pip install -r requirements.txt
运行爬虫
运行Scrapy爬虫,抓取数据:
scrapy crawl douban_movie
数据处理
数据抓取完成后,您需要对数据进行处理和清洗。处理代码可以在data_cleaning&feature_engineering
目录中找到。
3. 应用案例和最佳实践
数据分析
在项目目录中,您可以使用Jupyter Notebook进行数据分析。以下是一个简单的数据分析示例:
import pandas as pd
# 载入电影数据
data_item = pd.read_json('./data/movie_item.json', lines=True)
# 打印电影数目
print('电影数目:', data_item.shape[0])
# 分析评分分布
rating_distribution = data_item['rating_num'].value_counts()
print(rating_distribution)
构建情感分析模型
您可以使用本项目提供的代码构建情感分析模型,预测用户对电影的喜好。
4. 典型生态项目
本项目可以作为数据挖掘和情感分析领域的典型生态项目,可以进一步扩展以下功能:
- 增加更多电影数据源
- 对短评数据进行更深入的情感分析
- 构建电影推荐系统
- 集成更多数据分析工具和库
通过以上步骤,您可以快速启动并使用本项目进行豆瓣电影Top250短评数据的分析和情感分析模型的构建。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考