计算机毕业设计选题推荐-猫眼电影数据可视化分析-Python爬虫-k-means算法

news2025/1/11 15:07:03

✨作者主页：IT毕设梦工厂✨
个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
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文章目录

一、前言
二、开发环境
三、系统界面展示
四、部分代码设计
五、论文参考
六、系统视频
结语

一、前言

电影产业在全球范围内都是一个庞大的市场，根据国际电影协会的报告，全球票房收入在过去十年中持续增长，2019年达到了创纪录的422亿美元。然而，随着电影数量的增加和观众口味的多样化，如何从海量的电影数据中洞察市场趋势、评估电影表现、预测票房成为电影行业面临的重要问题。尽管市场上存在一些电影数据分析工具，但它们往往功能单一，缺乏直观的数据可视化和深入的用户行为分析。例如，一些工具可能只提供基本的票房统计和评分汇总，而无法深入分析评论内容、识别观众情感倾向或预测市场趋势。

本课题旨在开发一个猫眼电影数据可视化分析系统，该系统将集成电影数据管理、评论数据管理、满意度统计、票房统计、评论统计、评分统计和词云图等功能。现有解决方案存在的问题包括数据展示不直观、分析维度有限、用户交互性差等。本课题的研究目的在于通过构建一个功能齐全、操作便捷、数据可视化丰富的分析平台，帮助电影行业的从业者和研究人员深入理解市场动态，优化决策过程。

从理论角度来看，本课题的研究有助于推动电影市场分析、数据可视化和用户行为研究等领域的理论发展。通过对电影数据的深入分析和可视化展示，可以为理解观众偏好、评估电影成功因素、预测市场趋势提供新的理论视角和分析工具。

实际而言，本课题的研究成果将为电影制作方、发行方、影院经理和政策制定者提供实际价值。对于电影制作方和发行方，系统可以提供观众反馈的实时分析，帮助他们优化宣传策略和发行计划。对于影院经理，系统可以提供票房和观众满意度数据，辅助他们制定排片和营销策略。对于政策制定者，系统可以辅助他们监测电影市场的发展动态，制定和调整相关政策。此外，随着数据可视化技术的应用，本课题还将提高电影数据分析的可访问性和用户友好性，增进数据驱动的决策过程。

二、开发环境

开发语言：Python
数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端：Django、Scrapy
前端：Vue、Echarts

三、系统界面展示

猫眼电影数据可视化分析系统界面展示：
电影数据管理：
电影评论数据管理：
满意度统计、票房统计：
评论统计、评分统计：
词云图：

四、部分代码设计

项目实战-代码参考：

import scrapy

class MovieReviewSpider(scrapy.Spider):
    name = 'movie_reviews'
    allowed_domains = ['maoyan.com'] 
    start_urls = ['https://maoyan.com/movies/123456/comments']

    def parse(self, response):
        # 解析评论数据
        for review in response.css('div.review'):
            yield {
                'movie_id': response.meta['movie_id'],
                'comment': review.css('p.comment-text::text').get(),
                'rating': review.css('span.rating::text').get(),
                # 其他相关字段...
            }

from sklearn.cluster import KMeans
from django_app.models import MovieReview

def perform_cluster_analysis():
    reviews = MovieReview.objects.all().values_list('sentiment_score', flat=True)
    data = [[score] for score in reviews]  # 转换为二维数组形式

    kmeans = KMeans(n_clusters=3)  # 假设我们想要分为3个情感聚类
    kmeans.fit(data)

    # 将聚类结果保存到数据库
    for i, review in enumerate(MovieReview.objects.all()):
        review.emotion_cluster = kmeans.labels_[i]
        review.save()