豆瓣电影Top250短评分析项目教程

豆瓣电影Top250短评分析项目教程

TOP250movie_douban TOP250豆瓣电影短评：Scrapy 爬虫+数据清理/分析+构建中文文本情感分析模型 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TOP250movie_douban

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。

TOP250movie_douban TOP250豆瓣电影短评：Scrapy 爬虫+数据清理/分析+构建中文文本情感分析模型 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TOP250movie_douban