电影评分关联因素分析报告2222Word下载.docx
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一.问题分析
电影是现代艺术中很重要的一个元素,同时也牵连很大的经济元素,除此之外,电影也是我们大学生活中很重要的娱乐方式。
所以我们也就选择了电影作为我们研究性学习的题目,我们这次的研究性学习主要研究电影评分的影响因素,研究中观影的评价和评分我们主要锁定在豆瓣网,这样也就增加了研究的针对性。
二.数据来源
MetaSeeker分为MetaStudio和DataScraper两个工具包,只能在火狐浏览器里在线使用.
1)首先在MetaStudio里解析网页结构
2、在地址栏输入要解析的网址
结果为:
3、在工作台输入你定义的主题和要抓取的信息属性
4、通过点击网页电影名的位置获取结点,并把此节点的文本内容映射到电影名里
5、同理可以获得导演、主演、类型和评分的信息
6、通过定位后页作为线索继续抓取数据
7、在输出信息里可以看到抓取的信息
2)通过DataScraper提取数据
1、数据情况
2、在本机里就可以得到提取的数据文件
3、整理数据文件
三.使用工具
数据挖掘工具的使用:
WEKA、KNIME、Splunk、SPSSClementine等。
四.思路方法
1、整理后发现导演和主演都太过分散,没有意义,所以对影片类型进展分析。
2、得到这样的布尔矩阵形式
3、在spss里利用apriori算法建立这样的模型进展关联分析
4、把不属于T/F格式的字段过滤掉
5、得到干净数据矩阵
6、生成结果——剧情类电影会更受欢迎
五.结果分析
网状图也清晰地明确了剧情类电影更受好评。
六.小组成员
胡雨灿
肖钰田
乔梓
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