毕业设计：基于大数据的豆瓣电影数据挖掘与评分预测 python

前言

📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

** 🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!**

** 大家好,这里是海浪学长大数据毕设专题,本次分享的课题是**

   🎯基于大数据的豆瓣电影数据挖掘与评分预测

项目背景

   豆瓣电影作为中国最大的电影评论和推荐平台之一，积累了大量的用户评分和评论数据。这些数据不仅反映了观众对电影的喜好和评价，还蕴含了丰富的信息和知识，对于电影产业、学术研究以及技术应用等方面都具有重要的价值。基于大数据的豆瓣电影数据挖掘与评分预测课题，旨在利用先进的数据分析和机器学习技术，深入挖掘豆瓣电影数据中的潜在信息和模式，预测电影的评分和票房表现，为电影产业的发展提供有力支持。

设计思路

   基于大数据的豆瓣电影数据挖掘与评分预测的主要设计思路如下：

• 数据收集：从豆瓣网站或其他可用的数据源中收集豆瓣Top 250电影的数据。可以使用网络爬虫技术获取电影的标题、导演、演员、类型、上映日期、评分等信息。

• 数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复值、处理缺失值、转换数据类型等。确保数据的完整性和一致性。

• 特征工程：从电影数据中提取有意义的特征，例如导演的指标（例如导演的作品数量、平均评分等）、演员的指标（例如演员的知名度、参演电影数量等）、电影类型的指标（例如不同类型电影的数量、平均评分等）等。这些特征将成为评分预测模型的输入。

• 数据探索和可视化：对数据进行探索性分析，使用统计图表和可视化工具展示不同特征之间的关系和趋势。这有助于理解数据的分布、发现规律和洞察。

• 评分预测模型建立：基于收集到的数据和特征工程的结果，使用机器学习或深度学习技术建立评分预测模型。可以选择回归模型（如线性回归、决策树回归、随机森林回归等）或其他适合的模型。拟合模型并进行训练。

• 模型评估和优化：对建立的评分预测模型进行评估，使用合适的评估指标（如均方误差、平均绝对误差等）来衡量模型的性能。如果模型性能不够理想，可以尝试优化模型参数、改进特征工程或尝试其他模型算法。

• 评分预测应用：使用建立好的评分预测模型，对新的电影数据进行评分预测。可以根据电影的特征输入模型，预测电影的评分，并提供相应的推荐或建议。

• 结果展示：将评分预测的结果进行展示和可视化，例如制作评分预测的热图、绘制模型预测评分与实际评分的对比图等。这有助于展示模型的准确性和有效性。

   随机森林回归算法是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并将它们的预测结果结合起来，以提高模型的预测性能并降低过拟合的风险。随机森林回归算法在构建每棵决策树时，采用了随机抽样的方法生成训练子集，并在每个节点分裂时随机选择一部分特征进行考虑，以增加模型的多样性。最终预测结果是由所有决策树预测结果的平均值得到的。随机森林回归算法能够处理高维特征、非线性关系以及存在噪声的数据，并且对于缺失值和异常值具有一定的鲁棒性。
  

   回归树算法是一种基于树结构的回归模型，它将输入空间划分为多个区域，并为每个区域拟合一个简单的模型（如常数或线性模型）。回归树算法通过递归地将数据划分为越来越小的子集来构建树结构，直到满足停止条件（如达到最大深度或节点中的样本数过少）。在每个节点分裂时，回归树算法会选择一个最优特征进行划分，使得划分后的两个子集在目标变量上的差异最大。回归树算法易于理解和实现，能够捕捉非线性关系，并且对缺失值和异常值具有一定的容忍度。然而，回归树算法容易过拟合，可能需要通过剪枝等技术来防止过拟合。

   梯度提升回归算法是一种基于梯度下降的集成学习方法，通过迭代地训练多个弱回归模型来构建一个强回归模型。在每次迭代中，梯度提升回归算法计算当前模型的残差（即真实值与预测值之间的差异），并使用一个新的弱回归模型来拟合这些残差。最终预测结果是由所有弱回归模型预测结果的加权和得到的。梯度提升回归算法能够自动处理特征之间的交互作用、适应不同类型的数据分布，并在处理异常值和噪声方面表现出色。然而，梯度提升回归算法的计算复杂度较高，需要仔细调整参数以避免过拟合或欠拟合的问题。同时，梯度提升回归算法对于高维特征和数据不平衡的情况可能不太稳定。

   Gradient Boosting（梯度提升）算法是一种强大的机器学习技术，主要用于回归和分类问题。其核心思想是通过组合多个弱学习器（通常是决策树）来创建一个强学习器。这种方法通过迭代地添加新的模型来修正之前模型的错误，从而逐步改进预测性能。通过迭代地构建回归树来逐步优化模型的预测性能，每次迭代都基于之前模型的残差进行训练，并通过加权组合所有树来形成最终的强学习器。

数据集

   由于现有的豆瓣电影数据集无法满足课题的需求，我决定自行收集并制作一个全新的数据集。首先，我通过爬虫技术从豆瓣电影网站爬取了大量的用户评分和评论数据，涵盖了不同类型、年代和地区的电影。然后，对这些数据进行清洗和预处理，包括去除重复、异常值和无效数据，确保数据的质量和准确性。接下来，我根据研究需要，对数据进行了适当的特征提取和表示学习，以便进行后续的模型训练和预测。为了增强数据集的多样性和泛化能力，我还从其他电影数据源获取了额外的标注数据，并对部分数据进行重采样和扩充。最终，我得到了一个包含数百万条记录、涵盖多个维度的豆瓣电影数据集。

def scrape_douban_movies(url):
    response = requests.get(url)
    html = response.text
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    movies = soup.select(".item")

    data = []
    for movie in movies:
        title = movie.select(".title")[0].get_text()
        director = movie.select(".info .bd")[0].select("p")[0].get_text().split("\n")[1].strip().split(" ")[1]
        actors = movie.select(".info .bd")[0].select("p")[0].get_text().split("\n")[2].strip().split(" ")[1:]
        genre = movie.select(".info .bd")[0].select(".genre")[0].get_text().strip().split("\n")
        release_date = movie.select(".info .bd")[0].select(".bd2")[0].get_text().strip().split("\n")[0].split(" ")[0]
        rating = movie.select(".rating_num")[0].get_text()

        data.append({"标题": title, "导演": director, "演员": actors, "类型": genre, "上映日期": release_date, "评分": rating})

    return data

# 设置爬取页数和URL
num_pages = 5  # 爬取的页数
base_url = "https://movie.douban.com/top250"

# 爬取数据
all_data = []
for page in range(num_pages):
    url = f"{base_url}?start={page * 25}"
    data = scrape_douban_movies(url)
    all_data.extend(data)

系统实验

   柱状图在数据分析可视化中占据重要地位，它主要用于表示不同类别数据之间的对比关系。通过柱形的高低，观察者可以直观地了解各个类别的数值大小，进而快速识别出数据中的最大值、最小值以及各值之间的差异。柱状图特别适用于展示定类尺度或定序尺度的数据，如销售额的季度对比、不同产品的市场份额等。在柱状图中，还可以通过颜色、纹理等视觉元素来区分不同的数据系列，使图表信息更加丰富且易于理解。

   词云图是一种用于展示文本数据中词汇重要性的可视化工具。在词云图中，词汇的大小通常代表其在文本中的出现频率或重要性，而颜色、形状等视觉元素也可以用来传达额外的信息。词云图能够快速地将大量文本数据中的关键信息提炼出来，并以直观的方式呈现给观察者。这种图表类型特别适用于内容分析、舆情监测、产品评论分析等领域，帮助分析者迅速把握文本数据的主旨和热点。

相关代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取清洗后的数据
df = pd.read_csv("cleaned_data.csv")  # 替换为实际的数据文件路径

# 特征选择
features = ["导演", "演员", "类型", "上映日期"]  # 选择合适的特征列

# 处理分类变量
df_encoded = pd.get_dummies(df[features])

# 划分训练集和测试集
X = df_encoded.values
y = df["评分"].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 建立梯度提升回归模型
model = GradientBoostingRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差（MSE）：", mse)

更多帮助