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(大)数据分析：豆瓣电影分析报告【1】Python2.7IDEPycharm5.0.3PyExcelerator0.6.4a可视化Plotly前言在上次爬完豆瓣的东西后，感觉锻(zhuang)炼(yi)能(xia)力(bi)之外，貌似并没有实际用处，说实话，我宁可去网页一页页浏览电影…
电影产业酝酿高质量发展2019年中国电影票房突破640亿元，达642.66亿元，创历史新高。尽管同比增速有所放缓，但电影年票房仍在相对高位的增长区间中。行业分析认为，我国电影消费需求持续旺盛，特别在精神文化领域，电影的休闲娱乐功能和全产业链辐射效应明显。
大数据应用分析毕业论文.doc,毕业设计(论文)大数据应用分析毕业论文毕业设计（论文）任务书-PAGEI-毕业设计(论文)任务书Ⅰ、毕业设计（论文）题目软件测试方法与测试过程的分析与研究Ⅱ、毕业设计（论文）选题意义及要求软件开发中出现错误或缺陷的机会越来越多，市场对软件质量重要...
从电影选角，到甚至是营销中使用的配色，电影的每个方面都会影响票房。使用数据科学技术，我们可以预测观众的偏好，并确定如何优化内容以实现其最大潜力。预测观众对电影的期望，几乎可以说是票房的保证了。2018年，被迪士尼公司收购的福克斯发布了
（1）电影院数据分析数据影院万达26%43%橙天嘉禾37%1.12013年各院线公司银幕数量增长率预测从上述图表的分析可知，中国电影院线数字荧幕数量在稳步增长，一方面，这为广大影迷观影提供更多选择、得到更好的服务；另一方面，大型影院具备自主
泰迪华南杯数据挖掘竞赛论文报告-5-站等系统中[8]。各种适用于推荐系统的技术应运而生，如协同过滤技(CF)、bayesian网技术、聚类分析技术、关联规则技术、神经网络技术和图模型技术等[9]，其中，协同过滤是应用最为广泛的个性化推荐技术[10]。
课题研究的主要内容：本系统采用架构，集合电影信息展示、影院信息展示、电影票查询、购买等前台系统模块以及用户管理、电影电影院信息管理、数据统计分析等后台模块。系统的开发工具为ASP、mysql数据库等。
在推荐系统方面，选取了三个得到广泛使用的数据集：MovieLens20M[3]、LFM-1b[4]、Amazonbook[5]，分别对应电影、音乐和书籍三个领域；在知识图谱方面，选取了研究者常用的Freebase[6]。KB4Recv1.0数据集由链接的ID对组成，包括推荐系统的物品ID
中国影视翻译研究十四年发展及现状分析[摘要]我国影视翻译研究比西方国家起步晚，基础薄弱。本文通过分析学术刊物相关论文数据和国内影视翻译研究的六大方向，探讨中国影视翻译研究十四年（1995~2008）的发展及现状，总结研究的共同点和热点，指出研究的不足之处和有待深入的领域，为...
摘要：越南战争(1967-1975)是二战后产生了较大国际影响力的局部战争之一,给越南造成了巨大的物质损失以及精神创伤,同时对美国社会也产生了也深刻的影响了,尤其是给参加越南的士兵与家庭带来巨大的精神创伤.美国民众对越南战争怀有一种复杂而矛盾的情感与认识.直到战争结束,美国大多数民众...