japanese_movies_dataset|电影产业数据集|日本电影数据集

该数据集包含了从1978年到2019年的日本电影元数据，包括导演、编剧、演员、上映时间、制作工作室、电影标题、公开年月日等信息，以及电影在多个奖项中的获奖情况。

This dataset comprises metadata of Japanese films from 1978 to 2019, including details such as directors, screenwriters, actors, release dates, production studios, film titles, public release dates, and information on awards won by the films across various ceremonies.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• japanese_movies_dataset

数据集内容

• 电影元数据：包括导演、脚本、演员、上映时间、发行公司、电影标题、公开年月日等信息。
• 其他奖项数据：记录电影在不同奖项中的获奖情况，如nikkan_sports、golden_gross等。

数据结构

• 数据以JSON格式存储，每个电影条目包含多个字段，如导演、脚本、演员等，以及获奖情况。

数据更新方法

• 通过特定脚本从eiga.com网站抓取电影元数据，并根据提供的电影ID更新数据。
• 对于其他奖项数据，可通过脚本自动更新或手动添加到nominate_movie_meta_data.json文件中。

数据处理

• 使用Python脚本将抓取的数据转换为pandas DataFrame，并进行数据标准化处理。

预测模型

• 提供了一个预测模型，用于预测电影获奖情况，输出包括电影标题和预测概率。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建基于对日本电影网站eiga.com的网页抓取技术，通过自动化脚本从1978年至2019年的电影提名ID列表中提取元数据，并存储为JSON格式。每年更新时，新的电影ID会被手动添加到相应的年份文件中，随后通过脚本自动抓取并更新元数据。此外，数据集还整合了其他电影奖项的提名和获奖信息，确保了数据的全面性和时效性。

特点

japanese_movies_dataset数据集涵盖了从1978年至今的日本电影提名信息，包括导演、编剧、演员、上映时间、制作公司等详细元数据。其独特之处在于，数据集不仅记录了每部电影的基本信息，还整合了多个知名电影奖项的提名和获奖情况，如日刊体育电影奖、蓝丝带奖等。这种多维度的数据整合为研究日本电影产业提供了丰富的分析素材。

使用方法

使用该数据集时，用户可以通过提供的Python脚本自动化地抓取和更新电影元数据，并将其转换为Pandas DataFrame格式以便于分析。数据集还支持对电影获奖概率的预测，用户可以通过运行预测脚本，获取某一年度最有可能获奖的电影列表。此外，数据集的正规化脚本能够帮助用户生成标准化的数据格式，便于进一步的数据挖掘和机器学习应用。

背景与挑战

背景概述

japanese_movies_dataset 是一个专注于日本电影的数据集，涵盖了从1978年至2019年的电影元数据，包括导演、编剧、演员、上映时间、制作公司等详细信息。该数据集由日本电影爱好者或相关研究人员构建，旨在为电影研究、奖项预测等提供数据支持。通过从eiga.com等网站爬取数据，数据集不仅记录了电影的基本信息，还包含了多个电影奖项的提名与获奖情况，如日刊体育电影奖、每日电影奖等。该数据集为日本电影的历史研究、市场分析以及机器学习模型的训练提供了宝贵的数据资源。

当前挑战

japanese_movies_dataset 在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，数据爬取依赖于外部网站的结构稳定性，一旦网站结构发生变化，可能导致爬取脚本失效，影响数据的及时更新。其次，数据集中部分字段（如电影ID）的来源不明确，可能导致数据完整性和一致性问题。此外，数据集的时间跨度较大，不同年份的数据格式和质量可能存在差异，增加了数据清洗和标准化的难度。最后，尽管数据集提供了丰富的元数据，但在实际应用中，如何有效利用这些数据进行电影奖项预测或市场分析，仍需克服模型选择、特征工程等机器学习领域的挑战。

常用场景

经典使用场景

在电影研究领域，japanese_movies_dataset数据集被广泛应用于分析日本电影的获奖趋势和电影制作的关键因素。通过该数据集，研究者可以深入探讨不同年份的电影在各大奖项中的表现，以及导演、编剧和演员对电影成功的影响。

解决学术问题

该数据集解决了电影研究中关于奖项预测和电影成功因素分析的难题。通过提供详细的电影元数据和获奖信息，研究者能够构建模型预测电影获奖概率，并分析影响电影成功的多种因素，如导演、编剧和演员的表现。

衍生相关工作

基于japanese_movies_dataset数据集，许多经典研究工作得以展开，包括电影奖项预测模型的开发、电影成功因素的多维度分析，以及电影市场趋势的研究。这些工作不仅推动了电影研究领域的发展，也为电影产业的决策提供了科学依据。