【文件属性】：
文件名称：MovieClassifier:电影分类是学术界和工业界都感兴趣的话题。 大多数分类方案都集中在用户选择未来电影的偏好上。 但是，针对电影未来流行程度的分类方案使制片人、金融家、学者甚至观众能够了解导致电影成功的因素。 这是因为太多不同程度的参数是相关的，找到一种合适的方式在单个实例中表示与电影相关的所有信息是一项繁琐的任务。 即使找到了一种表示电影的方法，生成模型的分类器的最终选择也需要大量研究。 同样，在发行后的电影的情况下，兴趣点集中在财务回报上。 在这种情况下也存在数据表示和分类的问题。 因此，需
文件大小：3.27MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-07-06 10:26:39
Java
电影分类器
MOV 01 E/11/145 —Harshani SKE E/11/343 — Rodrigo ARSP E/11/368 — Selvaluxmiy S.
介绍
背景介绍
电影分类是学术界和工业界都感兴趣的话题。 大多数分类都集中在用户对选择未来电影的偏好上。 但是，针对电影未来流行程度的分类方案使制片人、金融家、学者甚至观众能够了解导致电影成功的因素。 这是因为太多不同程度的参数是相关的，找到一种合适的方式在单个实例中表示与电影相关的所有信息是一项繁琐的任务。 即使找到了一种表示电影的方法，生成模型的分类器的最终选择也需要大量研究。 同样，在发行后的电影的情况下，兴趣点集中在财务回报上。 在这种情况下也存在数据表示和分类的问题。 因此，需要设计一个易于挖掘的数据集以及适当的分类器，可用于生成模型来预测上映前和上映后电影的流行度分类。
动机
创建自动电影分类软件的动机是纯粹
【文件预览】：
MovieClassifier-master
----bin()
--------RemoveStopWords.class(827B)
--------KNN$Result.class(448B)
--------Icon.png(3KB)
--------META-INF()
--------footer.jpg(5KB)
--------CreateMatrices.class(3KB)
--------KNN$DistanceComparator.class(808B)
--------Main.class(1KB)
--------KNN$Movie.class(454B)
--------Logo.png(8KB)
--------KNN.class(3KB)
--------interface.fxml(2KB)
--------MovieTest.class(2KB)
--------Controller.class(2KB)
----plot.txt(2KB)
----jcommon-1.0.15.jar(302KB)
----version.csv(189KB)
----swingx.jar(1.27MB)
----MovieClassifier.iml(1KB)
----src()
--------META-INF()
--------sample()
----.idea()
--------uiDesigner.xml(9KB)
--------scopes()
--------gradle.xml(64B)
--------misc.xml(516B)
--------vcs.xml(166B)
--------description.html(188B)
--------copyright()
--------modules.xml(272B)
--------encodings.xml(166B)
--------compiler.xml(752B)
--------workspace.xml(55KB)
--------libraries()
--------artifacts()
--------ant.xml(64B)
----.project(338B)
----org.tartarus.snowball.jar(95KB)
----MovieClassifier.eml(409B)
----.classpath(485B)
----out()
--------production()
--------artifacts()
----README.md(7KB)