电影评分关联因素分析报告2222.docx

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电影评分关联因素分析报告2222

电影评分关联因素分析

——《商业智能方法与应用》课程报告

一．问题分析

电影是现代艺术中很重要的一个元素，同时也牵连很大的经济元素，除此之外，电影也是我们大学生活中很重要的娱乐方式。

所以我们也就选择了电影作为我们研究性学习的题目，我们这次的研究性学习主要研究电影评分的影响因素，研究中观影的评价和评分我们主要锁定在豆瓣网，这样也就增加了研究的针对性。

二．数据来源

MetaSeeker分为MetaStudio和DataScraper两个工具包，只能在火狐浏览器里在线使用.

1）首先在MetaStudio里解析网页结构

2、在地址栏输入要解析的网址

结果为：

3、在工作台输入你定义的主题和要抓取的信息属性

4、通过点击网页电影名的位置获取结点，并把此节点的文本内容映射到电影名里

5、同理可以获得导演、主演、类型和评分的信息

6、通过定位后页作为线索继续抓取数据

7、在输出信息里可以看到抓取的信息

2）通过DataScraper提取数据

1、数据情况

2、在本机里就可以得到提取的数据文件

3、整理数据文件

三．使用工具

数据挖掘工具的使用：

WEKA、KNIME、Splunk、SPSSClementine等。

四．思路方法

1、整理后发现导演和主演都太过分散，没有意义，所以对影片类型进行分析。

2、得到这样的布尔矩阵形式

3、在spss里利用apriori算法建立这样的模型进行关联分析

4、把不属于T/F格式的字段过滤掉

5、得到干净数据矩阵

6、生成结果——剧情类电影会更受欢迎

五．结果分析

网状图也清晰地表明了剧情类电影更受好评。

六．小组成员

胡雨灿

肖钰田

乔梓