亚马逊电影数据处理与图数据库构建

"项目文档1" 该项目主要涉及的是构建一个基于电影数据的系统，通过数据获取、处理和存储，以支持复杂查询和大数据分析。以下是关键知识点的详细说明： 一、数据获取 1. **开源评论数据集**：项目利用SNAP发布的Amazon Movie Reviews数据集，包含超过800万条跨越10年的电影评论。每条评论包含商品信息、用户信息、评分和评论文本等，可以用于分析用户偏好和电影评价。 2. **亚马逊商品数据**：使用Scrapy爬虫框架抓取了25万个亚马逊商品页面。在爬虫设计中，项目采用了ProxyBroker作为IP代理池，结合fake-useragent库随机更换浏览器User-Agent，以及调整请求速率以应对亚马逊的反爬策略。爬取的数据以jsonlines格式存储。 二、数据处理 1. **评论数据转商品ASIN码列表**：对开源评论数据进行处理，提取出商品的ASIN码，形成商品列表。这一步可能涉及对评论数据的预处理，如清洗、去重和过滤。 2. **原始商品数据转电影数据**：从25万个商品数据中筛选出电影相关数据。通过解析商品的特定属性（如分类、标题等）判断是否为电影，采用进阶方法优化筛选过程。 3. **电影数据转电影节点和关系列表**：对电影数据进一步处理，生成电影节点及其相互关系的列表。这一步可能涉及到电影间的关联性分析，如导演、演员、类型等信息的链接。 三、数据存储 1. **图数据库构建**：将电影节点和关系列表导入neo4j图数据库。图数据库适合存储复杂的关系数据，便于进行图算法计算，如求解弱连通分量，找出电影之间的关联网络。 四、系统设计与应用 1. **电影信息系统**：设计的系统目标是支持复杂的条件查询，能处理大量电影数据。利用neo4j的图算法，可以解决大规模电影数据的查询和分析问题，例如查找特定类型的电影、导演的电影集合等。 五、总结 项目通过爬取和处理大量电影数据，构建了一个包含约12万部电影的图数据库系统，能有效支持对电影的多样化查询。在处理过程中，克服了反爬难题，实现了高效的数据清洗和转化，充分展示了数据获取、处理和存储的关键技术。