冯小刚骂盗版。。。

最近网上在炒这个事情,还有人说什么票价贵了云云。。。

其实根本不是票价贵的原因,而是影片质量的问题。

魔戒我就愿意去电影院看,可什么无极,夜宴,黄金甲之流,真不值得去电影院看。夜宴我是在家看的盗版,没看完,中间睡着了,觉得连买盗版盘的5块钱的不值。

疯狂的石头,我就是在电影院看的,完了还买了一张D9的正版。

首先,Apriori算法通常用于关联规则学习(Association Rule Learning),它是市场篮子分析中的一种常用技术,用于发现不同商品之间的频繁购买模式。然而,这个算法不适合直接用来分析演员间的合作关系,因为它主要用于识别购物篮中的频繁项目组合,而不是人际合作。 对于冯小刚导演的合作偏好,我们需要的是社交网络分析或基于演员共演关系的数据挖掘方法,这可能涉及到使用网络图模型、协同过滤或者是简单的文本处理来统计演员之间的共同出现次数。 在这种情况下,我们不能直接应用Apriori算法,但我们可以先读取CSV文件中的数据,然后使用Python库如pandas进行预处理,接着构建演员合作的网络图,计算度中心性(例如,共同出现次数最多的两个演员)或者使用协同过滤的方法推荐演员组合。 以下是一个基本的步骤: 1. 导入必要的库: ```python import pandas as pd import networkx as nx from collections import Counter ``` 2. 读取CSV文件并处理数据: ```python df = pd.read_csv('movies.csv', encoding='utf-8') # 假设csv列名包含'导演'和'演员' df['director'] = df['导演'].str.strip() # 处理可能出现的空格或异常字符 ``` 3. 构建演员合作网络: ```python g = nx.Graph() for _, row in df.iterrows(): if '冯小刚' in row['导演']: actors = [row['演员']] + row['其他演员'] # 假设'其他演员'列存储了除主角之外的演员 g.add_nodes_from(actors) g.add_edges_from([(actor, other_actor) for actor in actors for other_actor in actors if actor != other_actor]) ``` 4. 计算合作频率或度中心性: ```python cooperation_counts = Counter(nx.connected_components(g)) most_common_combination = cooperation_counts.most_common(1)[0][0] # 返回最常见的组合 # 获取合作最多的两位演员 top_two_actors = [node for node in most_common_combination] ``` 5. 结果输出: ```python print("冯小刚最常合作的演员组合是:", top_two_actors) ```
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