Porn Data Anaylize — 分类数据二次分析

我真的是以欣赏的角度看的,挺好看。很有态度,感觉真的像一个传媒公司,镜头,画面,转场,特写都很专业。艺人也是很敬业,很佩服他们. ..
U1S1演员确实没研究,怎么说也是小电影还是需要演技的。但这些演员都是真刀真枪的干。要是能真的请到传媒学院的或者那些圈里的明星估计会更好。– 糊胡涂

我没有要传播色情的意思,只是对于爬取的数据进行分析的时候,总会有些出乎意料的发现。在国内所有的情色内容都是不合法的,但是违法的事情确并没有因此而销声匿迹。通过最近的分析,我发现色情产业这个规模异常的庞大。原来想写一篇简单的分析文章,现在却发现自己分析的不过是冰山一角。现在的色情行业已经不再仅仅局限于提供色情视频的观看,点播下载。现在基于各种直播平台的在线直播,打赏,网红主播,TS CD,甚至有专门的编剧,导演拍摄,并且喊着口号甚至要超越日本,成为世界第一。

大家好,我是麻豆傳媒P先生。 謝謝大家一直對麻豆的支持,我們想打造屬於華人的中文市場,不讓日本一直走在我們前面,我們持續努力前行,打造華人的驕傲! 最近有許多人不斷的盜取麻豆的原創影片,我想這可能是大家還不習慣屬於華人國產影片的出現。感謝所有的同行跟我們一起努力,為每個人的夜晚去打造歡愉,但是盜取麻豆的影片只會讓歡愉更快的消失,讓華人國產停滯不前。 –麻豆传媒

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Porn Data Anaylize — TS伪娘 分类数据浅析

所谓“伪娘”,即通过女装、化妆等手法让外人认为是女性的男性,我们通常可以在各地的漫展上看到相当数量的“伪娘”,这也是二次元文化中的萌属性之一。
而“药娘”则不同,简单来说就是心理性别为女,生理性别为男的跨性别者,他们通常是依靠激素药物改变内分泌,从而让自己身体特征逐渐接近女性。这个群体的人数非常稀少且又特殊,直至去年(2016年?根据参考链接文章编辑时间推测。)才在网络上出现相关讨论,但目前并没有引起社会的广泛关注。

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Porn Data Anaylize — AI换脸 分类数据浅析(github)

声明:本文中所有数据都是来源于第三方福利网站的数据,本文仅对数据中相关的信息进行解析。本人非常喜欢这些女明星,绝无抹黑之意。

from pyspark.sql.functions import col
import altair as alt
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
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csv.printSchema()
root
 |-- id: string (nullable = true)
 |-- create: string (nullable = true)
 |-- update: string (nullable = true)
 |-- name: string (nullable = true)
 |-- describe: string (nullable = true)
 |-- source_id: string (nullable = true)
 |-- publish_time: string (nullable = true)
 |-- play_count: string (nullable = true)
 |-- good_count: string (nullable = true)
 |-- bad_count: string (nullable = true)
 |-- link_count: string (nullable = true)
 |-- comment_count: string (nullable = true)
 |-- designation: string (nullable = true)
 |-- category_id: string (nullable = true)
 |-- porn_site_id: string (nullable = true)
 |-- uploader_id: string (nullable = true)
 |-- producer: string (nullable = true)
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Porn Data Anaylize — 标签 模特信息分析(github)

from pyspark.sql.functions import col
import altair as alt
 
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
csv = spark.read.option("header",True).csv("hdfs://localhost:9000/data2/porn_data_movie_tags.csv")
tag_csv = spark.read.option("header",True).csv("hdfs://localhost:9000/data2/porn_data_tag.csv")
csv.show()
+---+--------+------+
| id|movie_id|tag_id|
+---+--------+------+
|  1|    9909|     1|
|  2|    9909|     2|
|  3|    9909|     3|
|  4|    9909|     4|
|  5|    9910|     5|
|  6|    9910|     6|
|  7|    9910|     7|
|  8|    9910|     8|
|  9|    9910|     9|
| 10|    9910|    10|
| 11|    9911|    12|
| 12|    9911|     2|
| 13|    9911|     1|
| 14|    9911|    13|
| 15|    9910|    11|
| 16|    9911|    14|
| 17|    9911|    15|
| 18|    9911|     5|
| 19|    9910|    16|
| 20|    9910|    17|
+---+--------+------+
only showing top 20 rows

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Porn Data Anaylize — 视频数据初探

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福利数据解析
基础数据分析,标题分词,词频统计
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by:obaby
email: root@obaby.org.cn
blog:http://www.h4ck.org.cn
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参考链接:https://sparkbyexamples.com/pyspark/select-columns-from-pyspark-dataframe/
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import jieba
# 通过spark read csv格式文件,从csv header解析数据结构
csv = spark.read.option("header",True).csv("hdfs://localhost:9000/data2/porn_data_movie.csv")
# 数据格式
csv.printSchema()
root
 |-- id: string (nullable = true)
 |-- create: string (nullable = true)
 |-- update: string (nullable = true)
 |-- name: string (nullable = true)
 |-- describe: string (nullable = true)
 |-- source_id: string (nullable = true)
 |-- publish_time: string (nullable = true)
 |-- play_count: string (nullable = true)
 |-- good_count: string (nullable = true)
 |-- bad_count: string (nullable = true)
 |-- link_count: string (nullable = true)
 |-- comment_count: string (nullable = true)
 |-- designation: string (nullable = true)
 |-- category_id: string (nullable = true)
 |-- porn_site_id: string (nullable = true)
 |-- uploader_id: string (nullable = true)
 |-- producer: string (nullable = true)
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