【摘 要】
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随着新媒体技术和大数据的发展,多元电影榜单文化生态正在形成。在众多的互联网电影榜单中,豆瓣电影Top 250电影榜单是颇具代表性的。本文通过采集该榜单中的信息,并利用Pyth
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随着新媒体技术和大数据的发展,多元电影榜单文化生态正在形成。在众多的互联网电影榜单中,豆瓣电影Top 250电影榜单是颇具代表性的。本文通过采集该榜单中的信息,并利用Python对这些电影进行数据挖掘,经过探索性分析和数据可视化直观展现出该榜单电影的相关信息,再结合机器学习算法构建电影评分预测模型。预测结果揭示了在豆瓣Top 250电影榜单中,美国电影依然是核心构成,大部分影片评分集中在8.5~9.3分。Gradient Boosting回归模型对于电影评分的预测结果最为理想。
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