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文档简介

1、电影评分关联因素分析商业智能方法与应用课程报告目录一问题分析1二数据来源11)首先在MetaStudio里解析网页结构22) 通过DataScraper提取数据7三使用工具8四思路方法8五结果分析10六小组成员11一问题分析 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

2、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、SPSS Clementine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

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