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计算机毕业分享(含算法) 大数据电影数据分析与可视化系统

10月前 作者：faalasou 分类：Toy博客 阅读(58) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了计算机毕业分享(含算法) 大数据电影数据分析与可视化系统。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

0 简介

今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目

🚩基于大数据的电影数据分析与可视化系统

项目运行效果(视频)：

毕业设计 大数据电影评论情感分析

项目获取：

https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-820040.html

1 课题背景

研究中国用户电影数据,有助于窥探中国电影市场发展背后的规律,理解其来龙去脉,获知未来走向。如今互联网上中国用户的电影数据集缺失,缺少如MovieLens、Kaggle等独立机构完成长期收集电影数据工作,研究人员只能自行收集或下载来自国外的公共电影数据集,不具有本地属性。
本项目爬取豆瓣网相关电影信息，建立数据库。并根据此数据库进行了可视化分析,从中提取出大量数据背后信息,多维度分析了电影在公映时间、观众分布、类别占比、各国市场情况的关系,从评论词云、文本情感角度挖掘单部电影呈现的规律。

2 效果实现

评论情感得分随时间变化情况如下

计算机毕业分享(含算法) 大数据电影数据分析与可视化系统,python

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热门评论列表情况如下
计算机毕业分享(含算法) 大数据电影数据分析与可视化系统,python

3 爬虫及实现

简介
网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。爬虫对某一站点访问，如果可以访问就下载其中的网页内容，并且通过爬虫解析模块解析得到的网页链接，把这些链接作为之后的抓取目标，并且在整个过程中完全不依赖用户，自动运行。若不能访问则根据爬虫预先设定的策略进行下一个 URL的访问。在整个过程中爬虫会自动进行异步处理数据请求，返回网页的抓取数据。在整个的爬虫运行之前，用户都可以自定义的添加代理，伪 装 请求头以便更好地获取网页数据。
爬虫流程图如下：
计算机毕业分享(含算法) 大数据电影数据分析与可视化系统,python
部分代码实现

import re
import requests
import json
import time
from openpyxl import load_workbook, Workbook
from requests import RequestException


def get_detail_page(html):
    try:
        headers = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36"
        }
        cookies = {}
        response = requests.get(url=html, headers=headers, cookies=cookies)
        response.encoding = 'utf-8'
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except RequestException:
        print('获取详情页错误')
        time.sleep(3)
        return get_detail_page(html)

def parse_index_page(html):
    html = get_detail_page(html)
    html = html[12:-1]
    data = json.loads(html)
    id_list = []
    if data:
        for item in data:
            id_list.append(item['url'])
    return id_list

def parse_detail_page(data):
    html = get_detail_page(data)
    info = []
    # 获取电影名称
    name_pattern = re.compile('<span property="v:itemreviewed">(.*?)</span>')
    name = re.findall(name_pattern, html)
    info.append(name[0])
    # 获取评分
    score_pattern = re.compile('rating_num" property="v:average">(.*?)</strong>')
    score = re.findall(score_pattern, html)
    info.append(score[0])
    # 获取导演
    director_pattern = re.compile('rel="v:directedBy">(.*?)</a>')
    director = re.findall(director_pattern, html)
    print(director)
    info.append(str(director[0]))
    # 获取演员
    actor_pattern = re.compile('rel="v:starring">(.*?)</a>')
    actor = re.findall(actor_pattern, html)
    info.append(str(actor[0]))
    # 获取年份
    year_pattern = re.compile('<span class="year">\((.*?)\)</span>')
    year = re.findall(year_pattern, html)
    info.append(year[0])
    # 获取类型
    type_pattern = re.compile('property="v:genre">(.*?)</span>')
    type = re.findall(type_pattern, html)
    info.append(type[0].split(' /')[0])
    # 获取时长
    try:
        time_pattern = re.compile('property="v:runtime" content="(.*?)"')
        time = re.findall(time_pattern, html)
        info.append(time[0])
    except:
        info.append('1')
    # 获取语言
    language_pattern = re.compile('pl">语言:</span>(.*?)<br/>')
    language = re.findall(language_pattern, html)
    info.append(language[0].split(' /')[0])
    # 获取评价人数
    comment_pattern = re.compile('property="v:votes">(.*?)</span>')
    comment = re.findall(comment_pattern, html)
    info.append(comment[0])
    # 获取地区
    area_pattern = re.compile(' class="pl">制片国家/地区:</span>(.*?)<br/>')
    area = re.findall(area_pattern, html)
    info.append(area[0].split(' /')[0])
    return info


html = 'https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=movie&tag=%E5%86%B7%E9%97%A8%E4%BD%B3%E7%89%87&sort=rank&page_limit=20&page_start='


wc = Workbook()
sheet = wc.active
sheet.title = "New"
ws = wc['New']
sheet['A1'] = 'name'
sheet['B1'] = 'score'
sheet['C1'] = 'director'
sheet['D1'] = 'actor'
sheet['E1'] = 'year'
sheet['F1'] = 'type'
sheet['G1'] = 'time'
sheet['H1'] = 'language'
sheet['I1'] = 'comment'
sheet['J1'] = 'area'
ws = wc[wc.sheetnames[0]]
wc.save('豆瓣电影.xlsx')

ti = 1
for i in range(20, 50):
    print(i)
    html1 = html+str(i*20)
    u = parse_index_page(html1)
    print(u)
    for t in u:
        time.sleep(0.5)
        b = parse_detail_page(t)
        print(b)
        ws.append(b)
        wc.save('豆瓣电影.xlsx')
        ti += 1

4 Flask框架

简介
Flask是一个基于Werkzeug和Jinja2的轻量级Web应用程序框架。与其他同类型框架相比，Flask的灵活性、轻便性和安全性更高，而且容易上手，它可以与MVC模式很好地结合进行开发。Flask也有强大的定制性，开发者可以依据实际需要增加相应的功能，在实现丰富的功能和扩展的同时能够保证核心功能的简单。Flask丰富的插件库能够让用户实现网站定制的个性化，从而开发出功能强大的网站。

Flask项目结构图
计算机毕业分享(含算法) 大数据电影数据分析与可视化系统,python
部分相关代码

from flask import Flask, render_template, jsonify
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from snownlp import SnowNLP
import jieba
import numpy as np

app = Flask(__name__)
app.config.from_object('config')

# 中文停用词
STOPWORDS = set(map(lambda x: x.strip(), open(r'./stopwords.txt', encoding='utf8').readlines()))

headers = {
    'accept': "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9",
    'accept-language': "en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh;q=0.6",
    'cookie': 'll="108296"; bid=ieDyF9S_Pvo; __utma=30149280.1219785301.1576592769.1576592769.1576592769.1; __utmc=30149280; __utmz=30149280.1576592769.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd=(none); _vwo_uuid_v2=DF618B52A6E9245858190AA370A98D7E4|0b4d39fcf413bf2c3e364ddad81e6a76; ct=y; dbcl2="40219042:K/CjqllYI3Y"; ck=FsDX; push_noty_num=0; push_doumail_num=0; douban-fav-remind=1; ap_v=0,6.0',
    'host': "search.douban.com",
    'referer': "https://movie.douban.com/",
    'sec-fetch-mode': "navigate",
    'sec-fetch-site': "same-site",
    'sec-fetch-user': "?1",
    'upgrade-insecure-requests': "1",
    'user-agent': "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.88 Safari/537.36 Edg/79.0.309.56"
}

login_name = None


# --------------------- html render ---------------------
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')


@app.route('/search')
def search():
    return render_template('search.html')


@app.route('/search/<movie_name>')
def search2(movie_name):
    return render_template('search.html')


@app.route('/hot_movie')
def hot_movie():
    return render_template('hot_movie.html')


@app.route('/movie_category')
def movie_category():
    return render_template('movie_category.html')


# ------------------ ajax restful api -------------------
@app.route('/check_login')
def check_login():
    """判断用户是否登录"""
    return jsonify({'username': login_name, 'login': login_name is not None})


@app.route('/register/<name>/<pasw>')
def register(name, pasw):
    conn = sqlite3.connect('user_info.db')
    cursor = conn.cursor()

    check_sql = "SELECT * FROM sqlite_master where type='table' and name='user'"
    cursor.execute(check_sql)
    results = cursor.fetchall()
    # 数据库表不存在
    if len(results) == 0:
        # 创建数据库表
        sql = """
                CREATE TABLE user(
                    name CHAR(256),
                    pasw CHAR(256)
                );
                """
        cursor.execute(sql)
        conn.commit()
        print('创建数据库表成功！')

    sql = "INSERT INTO user (name, pasw) VALUES (?,?);"
    cursor.executemany(sql, [(name, pasw)])
    conn.commit()
    return jsonify({'info': '用户注册成功！', 'status': 'ok'})


@app.route('/login/<name>/<pasw>')
def login(name, pasw):
    global login_name
    conn = sqlite3.connect('user_info.db')
    cursor = conn.cursor()

    check_sql = "SELECT * FROM sqlite_master where type='table' and name='user'"
    cursor.execute(check_sql)
    results = cursor.fetchall()
    # 数据库表不存在
    if len(results) == 0:
        # 创建数据库表
        sql = """
                CREATE TABLE user(
                    name CHAR(256),
                    pasw CHAR(256)
                );
                """
        cursor.execute(sql)
        conn.commit()
        print('创建数据库表成功！')

    sql = "select * from user where name='{}' and pasw='{}'".format(name, pasw)
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()

    login_name = name
    if len(results) > 0:
        return jsonify({'info': name + '用户登录成功！', 'status': 'ok'})
    else:
        return jsonify({'info': '当前用户不存在！', 'status': 'error'})

5 Ajax技术

Ajax 是一种独立于 Web 服务器软件的浏览器技术。

Ajax使用 JavaScript 向服务器提出请求并处理响应而不阻塞的用户核心对象XMLHttpRequest。通过这个对象，您的 JavaScript 可在不重载页面的情况与 Web 服务器交换数据，即在不需要刷新页面的情况下，就可以产生局部刷新的效果。

前端将需要的参数转化为JSON字符串，再通过get/post方式向服务器发送一个请并将参数直接传递给后台，后台对前端请求做出反应，接收数据，将数据作为条件查询，但会j’son字符串格式的查询结果集给前端，前端接收到后台返回的数据进行条件判断并作出相应的页面展示。

$.ajax({
			    url: 'http://127.0.0.1:5000/updatePass',
				type: "POST",
				data:JSON.stringify(data.field),
				contentType: "application/json; charset=utf-8",
				dataType: "json",
				success: function(res) {
					if (res.code == 200) {
                        layer.msg(res.msg, {icon: 1});
                    } else {
                        layer.msg(res.msg, {icon: 2});
				    }
				}
			})

6 Echarts

ECharts（Enterprise Charts）是百度开源的数据可视化工具，底层依赖轻量级Canvas库ZRender。兼容了几乎全部常用浏览器的特点，使它可广泛用于PC客户端和手机客户端。ECharts能辅助开发者整合用户数据，创新性的完成个性化设置可视化图表。支持折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K线图、饼图（环形图）等，通过导入 js 库在 Java Web 项目上运行。

7 最后

项目分享：

https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing

到了这里，关于计算机毕业分享(含算法) 大数据电影数据分析与可视化系统的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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