使用jupyter写出影评数据分析与电影推荐并实现图形

在Jupyter Notebook中进行电影评论数据分析和推荐系统通常涉及几个步骤：

1. 数据收集：首先，你需要获取电影评论数据集，比如从IMDb、豆瓣等网站下载评论文本及其对应评分。

2. 数据预处理：清洗数据，去除无关信息（如HTML标签），将评论转化为可用于分析的格式，并对情感进行标注（积极、消极或中立）。

3. 文本分析：利用自然语言处理技术，如词频统计、TF-IDF向量化、分词和停用词移除，以便提取评论的关键特征。

4. 情感分析：通过机器学习模型（如朴素贝叶斯、支持向量机或深度学习模型）对评论进行情感分类。

5. 电影推荐：基于用户的历史评分和喜好，可以采用协同过滤、基于内容的推荐或者混合推荐算法来预测用户可能感兴趣的电影。

6. 可视化展示：使用Matplotlib或Seaborn绘制图表，展示评论的情感分布、热门评论摘录、推荐结果的热度排行以及用户评分的相关性等。

# 示例代码片段

import pandas as pd
import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 加载数据
data = pd.read_csv('movie_reviews.csv')

# 数据预处理
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(nltk.corpus.stopwords.words('english'))
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stop_words)
X = vectorizer.fit_transform(data['review'])
y = data['sentiment']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练情感分析模型
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)

# 推荐部分示例略去

# 可视化
sns.countplot(y, palette='coolwarm')  # 分析情感分布
plt.figure(figsize=(8, 6))
cm = confusion_matrix(y_test, model.predict(X_test))  # 真实值与预测值对比矩阵
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues')  # 混淆矩阵热力图

# 用户评分相关性分析
sns.jointplot(x='rating', y='predicted_rating', data=data, kind='hex')  # 用户评分与推荐评级散点图