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1、研究背景
随着电影行业的蓬勃发展，观众对电影的评价和人气数据呈现出爆炸式增长，传统的数据分析方法已无法满足市场对快速、准确分析的需求。利用大数据技术对电影评分和人气进行可视化分析，可以帮助电影制作方、发行方以及观众更好地理解市场动态和观众喜好。系统通过整合Python、大数据、Spark、Hadoop等先进技术，结合Vue、Echarts等前端可视化工具，实现对海量电影数据的高效处理和直观展示，为电影行业的决策提供科学依据。
2、研究目的和意义
开发此系统旨在提供一个全面、直观的电影评分和人气数据分析平台，通过数据挖掘和机器学习技术，深入分析电影的受欢迎程度、评分分布、年代电影数量占比等关键指标。系统能够帮助电影行业从业者洞察市场趋势，优化电影制作和营销策略，同时为观众提供更加个性化的电影推荐。通过可视化界面，用户可以轻松访问和分析数据，从而做出更加明智的决策。
该系统的开发对于电影行业具有重要意义，它不仅能够提高电影数据分析的效率和准确性，还能够促进电影市场的健康发展。通过对电影评分和人气的深入分析，可以帮助制作方更好地理解观众需求，制作出更符合市场需求的电影作品。同时，系统为观众提供了丰富的电影信息，有助于提升观影体验，系统的应用还有助于电影行业的资源优化配置，推动电影产业的创新和发展。
3、系统研究内容
系统开发内容包括数据的收集、处理、分析和可视化展示等多个方面。具体功能模块涵盖电影评分分布分析、年代电影数量占比分析、电影人气度分布分析、描述文本长度分布分析等。系统通过大数据技术对电影数据进行深入挖掘，利用机器学习算法对电影的受欢迎程度进行预测，并通过Echarts等工具将分析结果以图表形式直观展示。系统还提供了用户管理、电影评分人气数据管理、大屏可视化等功能，以满足不同用户的需求。
4、系统页面设计
5、参考文献
[1]洪继炜.基于用户行为数据的推荐系统研究与实现[D].华侨大学,2023.DOI:10.27155/d.cnki.ghqiu.2023.001139. [2]姚南.基于图神经网络的推荐算法研究[D].沈阳工业大学,2022.DOI:10.27322/d.cnki.gsgyu.2022.001181. [3]刘伟友.基于聚类和深度学习的混合推荐算法研究[D].江苏科技大学,2022.DOI:10.27171/d.cnki.ghdcc.2022.000579. [4]俞佩.基于深度因子网络的电影推荐算法研究[D].华中科技大学,2020.DOI:10.27157/d.cnki.ghzku.2020.004973. [5]曾英杰.基于Spark和用户偏好的电影推荐系统设计与实现[D].浙江工业大学,2020.DOI:10.27463/d.cnki.gzgyu.2020.000825. [6]王家华.基于深度学习的电影个性化推荐算法研究[D].华中师范大学,2020.DOI:10.27159/d.cnki.ghzsu.2020.003053. [7]张潇圣.基于隐马尔可夫模型的推荐方案研究[D].西安电子科技大学,2020.DOI:10.27389/d.cnki.gxadu.2020.000657. [8]金丹,张娇娇,李依玲,等. 一种改进的协同过滤算法研究——以电影推荐系统为例[J].国际商务(对外经济贸易大学学报),2020,(01):128-141.DOI:10.13509/j.cnki.ib.2020.01.010. [9]张杰.基于深度学习的推荐系统算法研究[D].太原理工大学,2019. [10]郭路路.基于稀疏数据的协同过滤推荐算法研究及实现[D].重庆邮电大学,2019.DOI:10.27675/d.cnki.gcydx.2019.000467. [11]张久伶.非完备多源结构化知识迁移的跨域推荐方法研究[D].北京工业大学,2019.DOI:10.26935/d.cnki.gbjgu.2019.000197. [12]徐宜臻.基于组合策略的电影推荐系统的研究[D].天津商业大学,2019. [13]牛奉高,王恩慧,徐倩丽. 基于CLSVSM的电影评分预测及其推荐应用研究[J].山西大学学报(自然科学版),2020,43(02):261-266.DOI:10.13451/j.sxu.ns.2019030. [14]李帆.电商大数据平台的设计与应用[D].陕西科技大学,2018. [15]韩皎.基于分布式平台的个性化推荐算法研究[D].长安大学,2017. [16]冯辉.基于电影评分数据的动态用户行为预测系统设计与实现[D].云南大学,2017. [17]吉庆荣.基于混合方式的电影个性化推荐研究[D].云南大学,2016. [18]胡淼元.电影评分数据分析及用户行为偏好建模[D].云南大学,2016. [19]汤四见.基于用户行为的内容加速系统的设计与实现[D].电子科技大学,2016. [20]牛抗抗.流行度对用户兴趣的影响机制分析及其在推荐算法中的应用研究[D].上海大学,2015.
6、核心代码
# 核心模块一：电影评分分布分析模块
# 使用Python的pandas库来处理数据，matplotlib库来进行数据可视化
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设df是包含电影评分数据的DataFrame，'score'列包含评分信息
# 读取电影评分数据
# df = pd.read_csv('movie_ratings.csv')
# 对评分进行分组统计
score_distribution = df['score'].value_counts().sort_index()
# 绘制评分分布柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
score_distribution.plot(kind='bar')
plt.title('电影评分分布')
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('电影数量')
plt.xticks(range(len(score_distribution.index)), score_distribution.index) # 设置x轴标签为评分
plt.show()
# 核心模块二：年代电影数量占比分析模块
# 使用Python的pandas库来处理数据，matplotlib库来进行数据可视化
# 假设df是包含电影年代数据的DataFrame，'year'列包含年代信息
# 读取电影年代数据
# df = pd.read_csv('movie_years.csv')
# 对年代进行分组统计
year_distribution = df['year'].value_counts().sort_index()
# 绘制年代电影数量占比饼图
plt.figure(figsize=(8, 8))
year_distribution.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')
plt.title('年代电影数量占比')
plt.ylabel('') # 隐藏y轴标签
plt.show()
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