二、通过URL获取内容的标题和正文 对于一篇文章来说，标题和正文是最有价值的，对于提取标签这个事来说，也是需要标题和正文的。...提取的方式有很多，比如可以单独写针对不同平台的爬虫进行提取信息，但是这样的成本很大。...为了保证提取的内容确实是正文，也不能简单的使用driver.find_element_by_xpath('//body').text的方式，因为这样取出来的数据有很多干扰信息，会把整个页面的所有信息都获取出来当作正文...获取到文章的标题和正文之后，就是需要提取这篇文章的标签以及标签的权重。...我们为这个内容打的标签为：恐怖 0.6，电影 0.8 时间：因为是昨天的行为，假设衰减因子为：r=0.95 行为类型：浏览行为记为权重1 地点：在发现频道为 0.6（相比在我的－我创建的主题中的0.9
接下来我利用 Python 从网页中抓取电影海报数据并将其储存到本地电脑中，最终我得到四种电影类型(惊悚片、喜剧、动画片和动作片)的112张海报数据。 ? 其中部分海报数据如下图所示： ?...4、3D 散点图 对每一类型的电影，我根据海报的 RGB 数据绘制三维散点图，其中每个点代表海报的一个颜色。...我们可以将颜色信息转换到 Lab 色彩空间中，然后利用Python中的 Delta E equations和colormath包来计算海报中的颜色和基础颜色之间的视觉差异程度。...我通过最小距离法将这些颜色分成 17 类。下表是喜剧电影海报数据的部分数据： ? 6、电影类型对比 转换数据后，我计算出每个电影类型中所包含的基本色数量。 ?...从上图中我们可以发现黑色、灰色和白色是电影海报中最常见的三种颜色。这是因为基本色的数量太少了，而大多数电影海报都有黑色的标题和边框。
我们已经学习了使用单括号进行简单的列提取，并且使用fillna()在列中输入null值。下面是您需要经常使用的其他切片、选择和提取方法。...具有不同的属性，因此您需要确保知道使用的是哪种类型，否则将收到属性错误的结果。...对于行，我们有两个选项: .loc -按名称定位 .iloc-通过数值索引定位 请记住，我们仍然是通过电影标题索引的，所以为了使用.loc，我们需要给它一个电影的标题（普罗米修斯）: prom =...例如，如果我们想要过滤我们的movies DataFrame来只显示Ridley Scott导演的电影或评分大于或等于8.0的电影，该怎么办?...与isnull()类似，它返回Series真值和假值:对于雷德利·斯科特导演的电影为真，对于非雷德利·斯科特导演的电影为假。 我们想过滤掉所有不是雷德利·斯科特导演的电影，换句话说，我们不想要假电影。
接下来我利用 Python 从网页中抓取电影海报数据并将其储存到本地电脑中，最终我得到四种电影类型(惊悚片、喜剧、动画片和动作片)的112张海报数据。...3D 散点图 对每一类型的电影，我根据海报的 RGB 数据绘制三维散点图，其中每个点代表海报的一个颜色。...我们可以将颜色信息转换到 Lab 色彩空间中，然后利用Python中的 Delta E equations和colormath包来计算海报中的颜色和基础颜色之间的视觉差异程度。...我通过最小距离法将这些颜色分成 17 类。下表是喜剧电影海报数据的部分数据： ? 电影类型对比 转换数据后，我计算出每个电影类型中所包含的基本色数量。 ?...从上图中我们可以发现黑色、灰色和白色是电影海报中最常见的三种颜色。这是因为基本色的数量太少了，而大多数电影海报都有黑色的标题和边框。
在捕捉新电影的海报（动作，戏剧，喜剧等）时，会利用直觉和印象来猜测新电影的内容。可能曾经在地铁站中遇到过这种情况，想从墙上的海报中猜测电影的类型。...如何建立可预测电影类型的深度学习模型？看看可以在TensorFlow 2.0中使用的一些技术！ ?...MovieGenre.csv可以下载一个csv文件。它包含每个电影的以下信息：IMDB ID，IMDB链接，标题，IMDB得分，类型和下载电影海报的链接。...MobileNet中的2.2M参数已冻结，但在密集层中有1.3K可训练的参数。需要在最终的神经元中应用S型激活函数，以计算出每种流派的概率得分。这样就可以依靠多个逻辑回归在同一模型中同时进行训练。...显示预测 看看将模型用于验证集中某些已知电影的海报时的预测结果。 ? 注意到该模型可以正确实现“浪漫”。是因为“爱的事”海报上的红色标题吗？ 该模型建议使用“泰坦之战”的新标签怎么办？
内容数据 这个很好理解，内容指的是推荐系统要推荐的item。电商就是商品，电影网站就是电影，我搭建的是新闻推荐系统，所以内容就是新闻。...首先，需要考虑业务侧需要展现哪些属性（如标题、缩略图、摘要）；其次，还需要考虑算法侧提取内容特征需要哪些属性（如正文、发布时间）。...我在系统搭建的过程中，遇到最头疼的问题就是在NLP时需要依据某个内容属性而源数据没有抓取该属性，因此做抓取前尽量考虑周全，预留好一些字段是很有必要的。 以从腾讯网抓取的新闻部分属性为例： ?...在分类之前，我们首先要制定统一的分类体系，根据业务需求按颗粒度区分一/二级分类。这一步可以人工标注，也可通过无监督聚类的方法。总之，这对于融合多来源、多类型的内容数据至关重要。...总之，这类算法最终计算出的是文档集合中存在的“隐分类”，表征文档语义中存在的一些潜在关联。主题的维度我们一般设置为较大的数字，这样我们便拥有了一个颗粒度介于分类与关键词之间的特征。
Array[(mid: Int, score: Double)] 该电影最相似的电影集合 无 9、UserRecs【用户电影推荐矩阵】 字段名 字段类型 字段描述 字段备注 uid Int 用户的...，所以每个电影 mid 的最相似的 K 个电影很容易获取：从 MongoDB 中读取 MovieRecs 数据， 从 mid 在 simHash 对应的子哈希表中获取相似度前 K 大的那些电影。...第七章 基于内容的推荐服务建设 7.1 基于内容的推荐服务 原始数据中的 tag 文件，是用户给电影打上的标签，这部分内容想要直接转成评分并不容易，不过我们可以将标签内容进行提取，得到电影的内容特征向量...这部分可以与实时推荐系统直接对接，计算出与用户当前评分电影的相似电影，实现基于内容的实时推荐。...可以看出，基于内容和基于隐语义模型，目的都是为了提取出物品的特征向量，从而可以计算出相似度矩阵。而我们的实时推荐系统算法正是基于相似度来定义的。 第8章 程序部署与运行 注意：本章节没有实操过！！！
我在之前的一些项目中用过 React。虽然我不是 React 专家，但我至少了解一些它的基本知识。所以，我决定使用 React Native。...数据库：MongoDB 我以前只用过 SQL 数据库，所以我想也应该尝试一下面向文档的数据库。编写模型非常简单，但是我很难理解 MongoDB 的查询和聚合流。...我认为，查询还可以优化，但是，我能让它工作就不错了。 Blob 存储：Azure Storage 我选择用它的唯一原因是，每月可以获得 100 美元的 Azure 免费信贷。...你知道世界上只有大约 50 万部电影吗？我可以在数据库中添加进所有电影。 2TimeLine 构建 App 开发应用花费的时间最少，这让我很沮丧。...Fuchsia OS正式公开可用，谷歌迈出了五年来最关键的一步 库克亲自出庭回应“苹果税”质疑：收取30%佣金是应该的 “数据中台”死而不僵 Data Mesh，数据架构的下一个变革！
它针对本地存储文档和其他类型的数据进行了优化。 为什么使用MongoDB？...我想指出MongoDB最引人注目的特性： · 动态模式：你不需要在创建集合时预先定义模式；你可以随时更改字段的类型、文档的数量和大小。因此，提供了动态数据模型的创建。...尽管如此，Compass还提供免费试用，在此期间我成功完成了对该应用程序的测试。我发现它适用于MongoDB数据及其集合模式的可视化，编辑，添加和删除数据。...它支持连接到JSON数据源，因此我创建了一个Node.js应用程序，并设置了到MongoDB的连接，然后将数据加载到数据透视表中。然后，我通过UI分析了应用排序、过滤和聚合的数据。...我希望你能尝试这两种工具来实现最复杂的MongoDB数据分析目标。可以自由地尝试使用Compass和FlexmontePivotTable，看看它们的功能是如何相互补充的。
这样做的好处是，用户不必下载、安装和架设本地的 MongoDB 服务器。对于初学者而言，这个方式要更简单，可以最大程度地避免安装过程中的各种坑。 简单步骤如下： 1....我们需要创建一个数据库，来存储每部电影的信息，电影的信息包括： 电影名字 导演 主演(可能多个) 类型标签(可能多个) 上映日期 喜欢人数 不喜欢人数 用户评论(可能多个) 显然我们需要先创建一个叫电影的集合...把上面的例子复制进命令行应该可以顺利运行，但我强烈建议你手动打一下，或者输入一部你自己喜欢的电影。insert 操作有几点需要注意： 1....同样地，该命令只删除满足条件的第一条记录。如果要删除满足条件的所有记录，则使用 deleteMany 10. 索引和排序 为文档中的一些 key 加上索引（index）可以加快搜索速度。...这里你也可以看到 MongoDB 的强大之处：可以动态地后续添加各种新项目。 我们先通过聚合来找出总共有几种级别。
构建微服务 好吧，让我们模拟一下如何在最喜爱的电影院预订电影首映票。 首先，我们想看看电影院目前有哪些电影可看。下图向我们展示了如何成为通过REST与微服务进行通讯。...尽管我们使用的是mongodb语法，但我们可以通过应用依赖倒置原则来抽象数据库功能，从mongo语法到转为其他的语法，通过调用数据库操作的接口（例如使用猫鼬模型）。...有一个测试这个模块的文件，我稍后会在文章中讨论，但是如果需要使用它，你可以在github repo branch step-1上找到它。...如何使用Docker部署MongoDB副本集 这里是我们需要从NodeJS连接到MongoDB数据库的配置。 有其他的方式实现，但我们通过副本集连接到mongoDB。...现在是时候把它放在一个Docker容器中，就像我们在文章的标题中提到它一样。
使用频率最高的一般有12个小招: 首行作标题、修改数据类型、删除(重复、错误、空项目)、拆分、提取、合并、替换、填充、移动、排序、格式、逆透视。 ? ?...1 首行作标题 我们把数据获取到查询器中往往首行的标题是未识别的状态，只需单击将第一行作为标题。 ?...5 提取 在2.3中的案例我埋了个小伏笔，利用了Excel的LEN函数来计算长度，其实在提取功能中也有个长度的选项，选择它即可计算出字符长度，只不过在转换选项卡中直接选的话会破坏现有的列，你需要利用取消步骤退回再去提取范围...我们从他人那里获得数据往往格式多样，有时还是二维表，然而我们只有它转变成一维表才能进一步利用和分析。 ? Power Query的逆透视功能可以让我们一键搞定。 ?...本节的内容有点散，具体的招数也需要大家在实践中熟悉。掌握了这12招，我相信你又上升了一个新高度。
我既不能在建模中使用这个特性，也不能删除NA，但它也会减小数据帧的大小。...我决定先保留这个特性，然后用中间值来填充缺失的值（分布是非常倾斜的） 否则，buildingType和communityAverage（pop.）中只有几个缺少的值，我决定简单地删除这些值。...BeijingLoc <- data.frame('Long'=116.4075,'Lat' = 39.904) 建筑结构 makeEDA('buildingStructure' ) 砖木结构的房屋是最昂贵的...，几乎是其他类型房屋的两倍 ---- 点击标题查阅往期内容 R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 01 02 03 04 建筑类型 makeEDA('buildingType' ) 平房是最昂贵的...训练和测试样本的预测与时间的关系 基本上与上述相同，但我将重复预测所有月份的训练数据 我的目标指标是平均房价。 训练是在10多年的训练样本中完成的，因此逐月查看预测将非常有趣。
但是爱情片中的亲吻镜头更多，动作片中 的打斗场景也更频繁，基于此类场景在某部电影中出现的次数可以用来进行电影分类。 本章介绍第一个机器学习算法：K-近邻算法，它非常有效而且易于掌握。...缺点（k值有限制） k值不能选择样本的所有数量 样本的数量必须相等 k值不能等于类别的倍数 时间复杂度高（程序运算的次数）、空间复杂度高（计算耗费的内存，先将测试的点与模型的点之间的距离计算出来再排序，...输人没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。...一般来说，我们 只选择样本数据集中前K个最相似的数据，这就是K-近邻算法中K的出处,通常*K是不大于20的整数。 最后 ，选择K个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类*。.../knn_image/2.PNG) 即使不知道未知电影属于哪种类型，我们也可以通过某种方法计算出来。首先计算未知电影与样本集中其他电影的距离，如图所示。
我既不能在建模中使用这个特性，也不能删除NA，但它也会减小数据帧的大小。...我决定先保留这个特性，然后用中间值来填充缺失的值（分布是非常倾斜的） 否则，buildingType和communityAverage（pop.）中只有几个缺少的值，我决定简单地删除这些值。...BeijingLoc <- data.frame('Long'=116.4075,'Lat' = 39.904) 建筑结构 makeEDA('buildingStructure' ) 砖木结构的房屋是最昂贵的...，几乎是其他类型房屋的两倍 点击标题查阅往期内容 R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 01 02 03 04 建筑类型 makeEDA('buildingType' ) 平房是最昂贵的...训练和测试样本的预测与时间的关系 基本上与上述相同，但我将重复预测所有月份的训练数据 我的目标指标是平均房价。 训练是在10多年的训练样本中完成的，因此逐月查看预测将非常有趣。
一个图形数据库可以很容易地回答一个问题，“给定五个分离度，我的社交网络中未看过的流行的五部电影是什么？” 这些问题在推荐软件中很常见，图形数据库非常适合解决它们。...我从本书的第一章Neo4j in Action中提取了本节中的所有测试。...节点的标签定义了它的类型 - 用户，电影或书籍。 关系定义节点之间的关联，并且是特定类型。...在该字段中输入以下Cypher查询（我以我的家人为例，但如果您愿意，可以随意更改细节以建模您自己的家庭）： CREATE (person:Person {name: "Steven", age: 45}...最后，因为有些孩子看过同一部电影（蝙蝠侠），我们只想要回归DISTINCT电影片头。在这种情况下，我们不返回电影节点，而是返回电影的标题属性，这就是输出显示在表格中的原因。
我们将在这里探索来自华盛顿州西雅图的数据集，但您也可以选择探索你自己的其他数据。我们需要从Atlas Cluster获取具有我们数据的连接字符串，并在Charts中连接到它。 ?...接下来会询问我们要从该群集中使用哪个数据源，我将从此示例中的数据库中选择 seattleListingAndReviewsairbnb。...对于权限，我只想将所有内容保密，因此我将接受默认值并选择发布数据源。发布后，我可以为数据源添加别名。我会叫它Airbnb Seattle。 注意：上面的URI包含示例URI。...MongoDB图表自动确定哪些字段可用于探索。在本练习中，我想看看西雅图哪些街区拥有最多Airbnb房产并按房产类型拆分。我们将使用Stacked Bar图表作为类型。...请注意，这address是一个子文档，MongoDB Charts本身知道如何处理这种类型的数据。我想suburb按降序对聚合值进行排序，并将结果限制在前20个郊区。 ?
26.如果用户移除对象的属性，该属性是否从存储层中删除? 27.什么是聚合 28.在MongoDB中什么是副本集（避免单点故障） 29.什么是NoSQL数据库？NoSQL和RDBMS有什么区别？...4.什么是集合(表) 集合就是一组 MongoDB 文档。它相当于关系型数据库（RDBMS）中的表这种概念。集合位于单独的一个数据库中。 一个集合内的多个文档可以有多个不同的字段。...27.什么是聚合 聚合操作能够处理数据记录并返回计算结果。聚合操作能将多个文档中的值组合起来，对成组数据执行各种操作，返回单一的结果。它相当于 SQL 中的 count(*) 组合 group by。...但是，由于我的用户服务类型似乎不受支持，所以我不能这样做。...在MongoDB中，我知道这样denormalize and embed做很好，但是我不想让embed人们看电影，从逻辑上讲这没有任何意义。因为人们不一定只属于电影。
图片导语网页数据抓取是一种从网页中提取有用信息的技术，它可以用于各种目的，如数据分析、竞争情报、内容聚合等。...);这样，我们就可以同时从三个网站中提取新闻标题了。...我们的目标是从豆瓣电影网站中提取最新上映的电影的名称、评分、类型和简介，并保存到一个CSV文件中。...console.log('数据已保存到movies.csv文件中');最后，我们可以运行以下命令，来执行我们的代码：node index.js这样，我们就可以从豆瓣电影网站中提取最新上映的电影的数据，并保存到一个...我们还以一个具体的案例来进行演示，从豆瓣电影网站中提取最新上映的电影的数据，并保存到一个CSV文件中。
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