更新于:08-10 10:58

有关[电影]分类推荐

[推广] 揭秘|朋友圈月入过万的低价电影票出票的秘密

于05-21 01:10 - Fisher1006 -
你以为大家都知道的事,起码有一亿人不知道,分享一下网上动辄 188 所谓的低价电影票出票技术是怎么回事. 起初是我手里有两张万达皮卡丘的电影票,我嫌远就买了别的电影院看了,就想着转卖出去,不知道多少钱合适,就去咸鱼参考一下价格,然后在鱼塘对低价电影票产生了兴趣. 根据我之前薅羊毛的经验,我猜测就是利用信息差,优惠券变现的手段,但是在鱼塘里看到很多免费收代理,188 收徒,传授出票技术,轻松月入过万,我就纳闷了这里面有什么高深的技术.

《复联 4》热潮过后,电影院可能会付出更沉重的代价

于05-11 10:00 - 李超凡 - 公司 万达 复联4 电影票 电影院
截至发稿前,《复联 4》全球票房达到 23 亿美元,超越《阿凡达》登上影史票房冠军宝座只是时间问题. Box Office Pro 预计《复联 4》将会在 5 月 24 日 -27 日达成这一里程碑. ▲《复联 4》全球票房已经超越《泰坦尼克号》. 这两周你走进国内任何一家电影院,几乎过半的排片都给了《复联 4》,拓普智库数据显示,上映至今《复联 4》的平均排片占比达到了 71%,在过去的五一假期《复联 4》独占了 超过八成的票房.

在电影技术方面,美国究竟比中国先进多久?

于04-13 00:00 - - zhihu
既然题主提到了《独立日》,里面最震撼我的就是外星人毁灭地球地标建筑的镜头,所以在这里,我想说一说电影里涉及的 物理特效技术,让我们从发展史的角度看看中美之间的差距. 在90年代甚至之前的美国电影里,我们能够 肉眼可见的差距往往在于 灾难片、 科幻片、 怪兽片等超越现实的题材类型.

“影视行业”存在吗?电影和剧集的区别,就像木鱼和金鱼的区别

于04-07 19:13 - -
“影视行业”,顾名思义就是“电影与电视行业”;一般而言,它包括电影、电视剧、网剧、综艺节目等. 我的问题是:这个行业真的存在吗. 粗略看来,我的问题似乎很无厘头:“影视行业”怎么可能不存在呢. 在资本市场眼中,它是传媒娱乐行业最大的子行业,包括数十家上市公司、数以百计的大中型公司;它为数十万人提供了就业机会,为数亿观众提供了娱乐选择,是互联网巨头最重要的内容供应商之一.

2018 年全球票房前 10 名电影名单出炉,你都看过了哪些

于01-04 19:30 - 吴诗源 - 重点
进入到新的一年,对于 2018 年完整一年的数据统计就可以开始了. 日前老牌票房网站 Box Office Mojo 就公布了 过去一年全球票房前 10 名的电影名单,其实基本上也可以想到其中的大部分片名——超级英雄作品成为毫无疑问的票房收割机,而这当中漫威系足够抢眼, 漫威的“超英”占到 4 部,其中还有无法在大陆上映的《死侍 2》,另外差一丢丢就上榜的第 11 名是《蚁人 2:黄蜂女现身》(6.23 亿美元).

2018 年我认为最好看的 8 部电影 & 电视剧

于12-27 21:08 - 潘誉晗 -
2018 年还有不到一个星期就截止了,各大主流媒体也纷纷亮出了自己的年度十佳电影、英剧、美剧或日剧的榜单. 在这里,我也跟风一下,写一写我心中的几部年度优秀电影和影视剧. 主演:弗兰西斯·麦克多蒙德 / 伍迪·哈里森 / 山姆·洛克威尔 / 艾比·考尼什. 「片子能引进,本身也是一种进步了. 因为住在小地方,所以片子上映的时候,电影院并没有拍片,所以赶到隔壁市去看,看完之后一点也不失望,只有两个字——优秀.

基于电影知识图谱的智能问答系统(八) -- 终极完结篇 - Appleyk的专栏 - CSDN博客

于10-11 22:30 - -
基于电影知识图谱的智能问答系统系列章节传送门:. 基于电影知识图谱的智能问答系统(一) -- Mysql数据准备. 基于电影知识图谱的智能问答系统(二) -- Neo4j导入CSV文件. 基于电影知识图谱的智能问答系统(三) -- Spark环境搭建. 基于电影知识图谱的智能问答系统(四) -- HanLP分词器.

MovieTaster-使用Item2Vec做电影推荐

于08-27 22:00 - -
自从Mikolov在他2013年的论文“. Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”[1]提出词向量的概念后,NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界,Sentence2Vec、Doc2Vec、Everything2Vec.

为什么我们拍电影像拍电视一样儿戏,而别人拍电视像拍电影一样精良?

于06-11 21:40 - 斯嘉丽 -
      这个我们的电视剧拍成这样是为什么我就不说了,因为一般电视人会把原因归结为广电总局. 说这也不让拍那也不让拍,反正有错都是制度的错,他们自己的才华能力一点问题都没有,放他们去好莱坞一定会得终生成就奖.     我今天就说说《摩丝探长前传》这个系列英剧吧,好在哪里,肉眼可见.       说实话,半夜看这剧,我还有点怕.

《寻梦环游记》这段隐藏剧情,发现它才算真正看懂这部电影

于12-02 15:46 - -
这里来探讨下,《寻梦环游记》背后的隐藏剧情. 华纳和吴宇森可能怎么也没想到,一部前期低排片的动画会依靠口碑爆棚,生生杀出一条血路,票房登顶. 仅仅在国内上映四天,《寻梦环游记》的排片就已经与《正义联盟》和《追捕》并驾齐驱——实际上在一线城市,Coco 的排片已经超过正联和《追捕》. 相比正联在国内铺天盖地的宣发,和靠《英雄本色》重映助威的《追捕》,Coco 的成功所依靠的,更多的是电影质量本身.

为什么购物中心一层都不设有卫生间?电影院为什么在顶层?超市为什么在负一层?有什么固定的规划模式吗?

于10-19 21:00 - 某人 -
一、 为什么购物中心一层都不设有卫生间. 这个问题不能一概而论,成都这边我逛过的购物中心设与不设的都有,自己做过的项目也有设和不设的. 自己总结了一下,不一定对,说出来和大家分享一下. 信息收集自自己项目经验+逛街经验,不一定准确,希望知道的各位指正~. 不设卫生间的都是一些比较老、单层建筑面积小、地理位置比较好的,如春熙路伊藤、大业路财富中心、伊势丹、新世界百货.

哪部电影的哪一幕让你直接泪崩了?

于06-21 21:48 - -
如果我伸出手臂,我会触碰到你,. 我甚至可以感受到你泪水的滋味……. 像你现在这样贴近我的脸…… ". ——让·爱波斯坦《你好,电影》. 电影给我们带来了很多重人生的体验,哪一幕,你曾经猝不及防潸然泪下. 我们在微博@WeLens 问过这个问题. 粗略统计了一下,提到次数最多的是《天堂电影院》的结尾,和《忠犬八公》最后八公奔波憔悴的画面.

看电影能止痛,还能增强集体归属感

于11-09 23:00 - 时悦Shadow -
插图by Serena Malyon. 导读:随着《奇异博士》,《神奇动物在哪里》,《我不是潘金莲》,《比利·林恩的中场战事》等好片相继登陆,我们终于迎来了电影史上最强十一月. 探讨完讲故事是有效的沟通方式,玛丽苏的六种套路,以及神经学怎样帮助我们看电影,我们发现,看电影能止痛,还能增强集体归属感.

看电影学英语 ‖ 十部经典电影中的十句经典台词

于11-08 08:00 - - jianshu
永远不要恨你的敌人,那会影响你的判断力. 你知道,有些鸟儿是注定不会被关在牢笼里的,它们的每一片羽毛都闪耀着自由的光辉. 生活就像一盒巧克力,你永远不知道下一块会是什么味道. 事情总是这样的,只有当你真正感受到对死亡的恐惧,你才会学到要珍惜生命. 这样确切的爱,一生只有一次. 发生了就发生了,为什么一定要有意义?.

豆瓣电影2016榜单:有人选择看到这世间的丑恶,有人选择看到美好

于12-29 11:57 - 华记 - 新闻 中国 豆瓣电影
面对近日的“恶评”风波,豆瓣的回应是一份榜单,一份满载好电影的榜单. 28 日晚上,豆瓣电影发布一年一度的榜单. 这份榜单是基于 2016 年豆瓣用户在豆瓣平台对影视作品的评分、标记和访问数据,再结合评价人数和上映时间,综合考虑而成. 今年豆瓣有哪些喜闻乐见的好电影. 2016 评分最高的华语电影:《 驴得水》 8.3.

什么样的电影算是好电影?

于12-22 08:00 - - zhihu
有很多好回答珠玉在前,我谈谈自己的看法. 我自己看待一部电影时主要有两个最重要的方面,技巧和价值:它的技术技艺是否成熟甚至有所突破. 而这两个标准同样也是,我以为,创作者在过程中需考虑的方面. 作为视听艺术的电影,其种类、形式繁多;单单以“好”“烂”来对一部作品一言以蔽,对于表达个人好恶而言是足够的;但任何人的个人喜好都不相同,甩下一句“我就是不喜欢”,固然掷地有声,但是十分无趣.

李安:这六部电影,改变了我的一生

于03-19 13:55 - Cinephilia - People|人物 《晚春》(1949) 2001 : A Space Odyssey(1968) 2001:太空漫游(1968) Federico Fellini
李安|来自网络 李安电影里东方美学与西方表达的贯融,使他成为鲜少的,能同时被世界主流电影观众接受并喜爱的导演之一. 以下这六部电影,是李安选择的对其影响最深的作品,我们可在其中感受他在情感、美、艺术与精神上的平衡;同时他也强调:“ 这些不是我的最爱,但他们改变了我的人生”,分享给读者一窥究竟. 2001太空漫游( 2001 : A Space Odyssey,1968).

Java豆瓣电影爬虫——抓取电影详情和电影短评数据

于01-24 07:58 - liuchi1993 - 行业资讯 爬虫
采集豆瓣电影数据包括电影详情页数据和电影的短评数据. 需要保存这些详情字段如导演、编剧、演员等还有图中右下方的标签. 需要保存的字段有短评所属的电影名称,每条评论的详细信息如评论人名称、评论内容等. 有了如上的需求,需要设计表,其实很简单,只需要一张电影详情表movie和一张电影短评表comments,另外还需要一张存储网页提取的超链接的记录表record.

[原]Spark MLlib系列(二):基于协同过滤的电影推荐系统

于02-14 00:36 - shifenglov -
随着大数据时代的到来,数据当中挖取金子的工作越来越有吸引力. 利用Spark在内存迭代运算、机器学习领域强悍性能的优势,使用spark处理数据挖掘问题就显得很有实际价值. 这篇文章给大家分享一个spark MLlib 的推荐实战例子. 我将会分享怎样用spark MLlib做一个电影评分的推荐系统.

日本电影票房Top10全是二次元

于12-17 16:19 - -
转眼间2016年即将过去,各种盘点又集中出炉. 今天我们注意到一个有些特别的榜单——日本本土电影票房排名. 这份榜单特殊之处在于其所收录的今年日本票房最高的10部电影中全部都是于漫画、动画相关的影片. 其中, 6部剧场版动画,3部漫画改编真人电影,还有1部特摄,而且借助《你的名字》和《新哥斯拉》两部作品的高票房成绩.

基于Spark MLlib平台的协同过滤算法---电影推荐系统

于03-24 10:17 - -
又好一阵子没有写文章了,阿弥陀佛...最近项目中要做理财推荐,所以,回过头来回顾一下协同过滤算法在推荐系统中的应用.     说到推荐系统,大家可能立马会想到协同过滤算法. 本文基于Spark MLlib平台实现一个向用户推荐电影的简单应用. 基于模型的协同过滤应用---电影推荐.     一、协同过滤算法概述.

BBC选出的最伟大的100部美国电影,拯救你的片荒危机!

于08-12 08:00 - - jianshu
正值暑假,美国电影大榜单在此奉上. 此前,BBC邀请来自全球的62位知名影评人,投票选出史上最伟大的100部美国电影. 榜单上大多数都是经典佳片,最年轻的影片是2013年的《为奴十二年》,而最古老的则是1915年的《一个国家的诞生》. 《乱世佳人》都仅排名97位,你能想到第一名是哪部吗. 100 倒扣的王牌(Ace in the Hole,1951).

微服务应用-基于Spring Cloud和Docker构建电影推荐微服务

于07-28 02:46 - zeb_perfect -
使用Spring Cloud和Docker构建电影推荐微服务. 如果你对云应用很了解,可以直接移步下载运行项目(https://github.com/kbastani/spring-cloud-microservice-example),或跳转到部署步骤,. 本博客系列将向你介绍一些使用Spring Cloud和Docker构建微服务平台的基本概念.

万合天宜陈伟泓:中国电影90%以上都亏本,要做原创人才孵化器

于06-29 00:02 - 人人酱 - 深度
6 月 28 日,在 TechCrunch 2016 上海峰会上万合天宜 CFO 陈伟泓参与了文创生态主题的对话,以下是经 36 氪整理后的部分实录: . 做一个剧就会有一个细胞分裂. 陈伟泓:“可以把我们万和天宜想像成原创人才的孵化空间. 我们的公司组织结构跟一般的公司不太一样,有八个大的制片人工作室,下面有 30 多个制片人,这些制片人会根据对市场的认识来组织不同的题材.

为豆瓣电影实现Item-based协同过滤的推荐系统

于12-03 11:00 - - 推荐系统 协同过滤,mahout 大数据
前面的两篇文章分别使用Spark mllib ALS实现了Model-based协同过滤推荐系统和使用Mahout实现了User-based的协同过滤推荐系统. 我们再来回顾一下item-base CF算法的特点:. 物品数明显小于用户数的场合,否则物品相似度矩阵计算代价很大. 适合长尾物品丰富,用户个性化需求强的领域.

为豆瓣电影实现User-based协同过滤的推荐系统

于12-02 13:48 - - 推荐系统 协同过滤,mahout 大数据
协同过滤(Collaborative Filtering),简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐使用者感兴趣的信息,个人透过合作的机制给予信息相当程度的反馈(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息,反馈不一定局限于特别感兴趣的,特别不感兴趣信息的纪录也相当重要,比如浏览信息,收藏,分享,点击等.

使用Spark MLlib给豆瓣用户推荐电影

于11-30 15:10 - - spark mklib recommendation 大数据
推荐算法就是利用用户的一些行为,通过一些数学算法,推测出用户可能喜欢的东西. 随着电子商务规模的不断扩大,商品数量和种类不断增长,用户对于检索和推荐提出了更高的要求. 由于不同用户在兴趣爱好、关注领域、个人经历等方面的不同,以满足不同用户的不同推荐需求为目的、不同人可以获得不同推荐为重要特征的个性化推荐系统应运而生.

21世纪以来最杰出的日本动画电影top15,你错过多少了?

于10-01 08:22 - -
动画已经不只是小孩子的专利了,一部好的动画电影就总能用最诗化的叙事方式,陈述让人产生共鸣的情感或社会的真实百态. 以下这些是最近外国网站tastelfcinema选出在[21世纪以来最杰出的日本动画电影],你错过多少了. 新海诚的作品以精致细腻的作画风格见长,在备受欢迎的《秒速五厘米》便可窥知一二.

阿北:豆瓣电影评分八问

于12-18 22:45 - -
这是一篇豆瓣创始人&CEO 阿北(杨勃)刚刚发表的 长文,始终被认为理想主义的阿北,在文中阐明了豆瓣电影评分的原则和做法,用以保护公众对豆瓣评分的信任. 随着“豆瓣的电影评分在影视行业的影响越来越大”,阿北说豆瓣收到的威逼利诱也多起来……以下为全文. (豆瓣 CEO 阿北,图片来自 Qdaily).

调查显示在校大学生全面占领中国电影市场

于01-31 01:17 - DinK - 生活数据 中国电影市场 在校大学生
        85后占比超过70%. 2013年,中国电影发行放映协会的一项调查数据显示,中国的电影观众平均年龄为21.5岁;2014年估计会略微有所上升,但也就22岁上下. 也就是说,平均下来,中国的电影观众大多出生于1993年左右. 当然,不少业内人士都对这个数据的可靠性持怀疑态度,认为平均年龄还应该往上走两三岁.