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Dataset results
22 results for “IMDb”
Extended datasets from MM-IMDB and Ads-Parallelity dataset with the features from Google Cloud Vision API
<p>This is extended datasets from MM-IMDB [<a href="https://openreview.net/forum?id=S12_nquOe">Arevalo+ ICLRW'17</a>], Ads-Parallelity [<a href="https://arxiv.org/abs/1807.08205">Zhang+ BMVC'18</a>] dataset with the features from Google Cloud Vision API. These datasets are stored in jsonl (JSON Lines) format.</p> <p><strong>Abstract (from our paper):</strong></p> <p>There is increasing interest in the use of multimodal data in various web applications, such as digital advertising and e-commerce. Typical methods for extracting important information from multimodal data rely on a mid-fusion architecture that combines the feature representations from multiple encoders. However, as the number of modalities increases, several potential problems with the mid-fusion model structure arise, such as an increase in the dimensionality of the concatenated multimodal features and missing modalities. To address these problems, we propose a new concept that considers multimodal inputs as a set of sequences, namely, deep multimodal sequence sets (DM<sup>2</sup>S<sup>2</sup>). Our set-aware concept consists of three components that capture the relationships among multiple modalities: (a) a BERT-based encoder to handle the inter- and intra-order of elements in the sequences, (b) intra-modality residual attention (IntraMRA) to capture the importance of the elements in a modality, and (c) inter-modality residual attention (InterMRA) to enhance the importance of elements with modality-level granularity further. Our concept exhibits performance that is comparable to or better than the previous set-aware models. Furthermore, we demonstrate that the visualization of the learned InterMRA and IntraMRA weights can provide an interpretation of the prediction results.</p> <p><strong>Dataset (MM-IMDB and Ads-Parallelity):</strong></p> <p>We extended two multimodal datasets, namely, MM-IMDB [<a href="https://openreview.net/forum?id=S12_nquOe">Arevalo+ ICLRW'17</a>], Ads-Parallelity [<a href="https://arxiv.org/abs/1807.08205">Zhang+ BMVC'18</a>] for the empirical experiments. The MM-IMDB dataset contains 25,925 movies with multiple labels (genres). We used the original split provided in the dataset and reported the F1 scores (micro, macro, and samples) of the test set. The Ads-Parallelity dataset contains 670 images and slogans from persuasive advertisements to understand the implicit relationship (parallel and non-parallel) between these two modalities. A binary classification task is used to predict whether the text and image in the same ad convey the same message.</p> <p>We transformed the following multimodal information (i.e., visual, textual, and categorical data) into textual tokens and fed these into our proposed model. We used the <a href="https://cloud.google.com/vision">Google Cloud Vision API</a> for the visual features to obtain the following four pieces of information as tokens: (1) text from the OCR, (2) category labels from the label detection, (3) object tags from the object detection, and (4) the number of faces from the facial detection. We input the labels and object detection results as a sequence in order of confidence, as obtained from the API. We describe the visual, textual, and categorical features of each dataset below.</p> <p><em><strong>MM-IMDB</strong></em>: We used the title and plot of movies as the textual features, and the aforementioned API results based on poster images as visual features.</p> <p><em><strong>Ads-Parallelity</strong></em>: We used the same API-based visual features as in MM-IMDB. Furthermore, we used textual and categorical features consisting of textual inputs of transcriptions and messages, and categorical inputs of natural and text concrete images.</p>
Sentiment analysis in Galaxy with IMDB movie review dataset
<p>IMDB movie review sentiment classification dataset (Andrew L. Maas, Raymond E. Daly, Peter T. Pham, Dan Huang, Andrew Y. Ng, and Christopher Potts. (2011). Learning Word Vectors for Sentiment Analysis. The 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2011)). For more information please refer to: https://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/<br> <br> The IMDB dataset was modified as follows to prepare it for use in a Galaxy Training Tutorial (https://training.galaxyproject.org/):<br> <br> The top 50 words are excluded (mostly stop words). Included the next 10,000 top words. Reviews are limited to 500 words max (Longer reviews trimmed and shorter reviews are padded). 25,000 reviews are used for training and testing each. Files are in tsv (tab separated value) format to be consumed by Galaxy (www.usegalaxy.org). </p>
IMDB Selection Database
<p>Selection of top 1000 entries of each gender in IMDB..</p> <p>Contains information of:</p> <ul> <li>title -> title of the entry</li> <li>genres -> list genres of the entry</li> <li>score -> mean rating from the viewers</li> <li>people_votin -> number of votes</li> <li>normal_number_of_reviews -> number of reviews from normal userss</li> <li>prof_number_of_reviews -> number of reviews from professionals</li> <li>type_filmed -> type of content ( e.g. TV Series / original )</li> <li>year -> release year</li> <li>year_certification -> Age restriction certification</li> <li>runtime -> length of chapter / movie</li> <li>country -> Country where it was produced</li> <li>creators -> List of name of the directors</li> <li>cast -> List of names of the actors </li> <li>plot -> brief summary of the plot</li> <li>JPEG_link -> link to JPEG promotional image </li> </ul> <p>This is a sumulated dataset.</p>
IMDB Reviews
<p>IMDB Reviews: contains 348,415 user reviews about 50,000 movies. The scores for the movies, in a range [0,10], were discretized so that 10 classes are considered for classification. This is a highly imbalanced dataset.</p> <p>The files:<br> texts.txt: Document set (text). One per line.<br> score.txt: Document class whose index is associated with texts.txt<br> split_<k>.pkl: pandas DataFrame with k-cross validation partition.</p>
IMDb Film & Series Data Analysis
<p><span>El conjunto de datos para este proyecto contendrá los siguientes descriptivos sobre películas y series de IMDb, lo que permitirá analizar las distintas tendencias en la industria: <em>Title, Year, Genres, Directors, Actors, Rating, Reviews, Duration, Type, Episode, Season, Budget, Revenue</em>. Estos campos creo que son lo suficientemente descriptivos como para permitirnos un análisis en profundidad de las películas, series, actores, directores, etc. a lo largo del tiempo.</span></p> <p><span><span>·<span> </span></span></span><strong><em><span>Title:</span></em></strong><span> El título de la película o serie.</span></p> <p><span><span>·<span> </span></span></span><strong><em><span>Year:</span></em></strong><span> El año en que se lanzó la película o serie.</span></p> <p><span><span>·<span> </span></span></span><strong><em><span>Genres:</span></em></strong><span> El género de la película o serie (por ejemplo, drama, comedia, acción, etc.).</span></p> <p><span><span>·<span> </span></span></span><strong><em><span>Directors:</span></em></strong><span> El director de la película o serie.</span></p> <p><span><span>·<span> </span></span></span><strong><em><span>Actors:</span></em></strong><span> Los actores principales de la película o serie.</span></p> <p><span><span>·<span> </span></span></span><strong><em><span>Rating:</span></em></strong><span> La calificación de la película o serie en IMDb.</span></p> <p><span><span>·<span> </span></span></span><strong><em><span>Reviews:</span></em></strong><span> El número de reseñas de usuarios para la película o serie.</span></p> <p><span><span>·<span> </span></span></span><strong><em><span>Duration:</span></em></strong><span> La duración de la película o serie en minutos.</span></p> <p><span><span>·<span> </span></span></span><strong><em><span>Type:</span></em></strong><span> Si es una película o serie.</span></p> <p><span><span>·<span> </span></span></span><strong><em><span>Episode:</span></em></strong><span> El número de episodios si es una serie.</span></p> <p><span><span>·<span> </span></span></span><strong><em><span>Season:</span></em></strong><span> El número de temporadas si es una serie.</span></p> <p><span><span>·<span> </span></span></span><strong><em><span>Budget:</span></em></strong><span> El presupuesto de la película o serie.</span></p> <p><span><span>·<span> </span></span></span><strong><em><span>Revenue:</span></em></strong><span> La recaudación de la película o serie.</span></p> <p><span>Los datos del conjunto abarcan un periodo de tiempo que se extiende desde el lanzamiento de IMDb en octubre de 1990 hasta el presente mes de abril de 2024.</span></p>
Top 1000 movies according to IMDb
<p>This dataset contains information about the top 1000 movies, as rated by IMDb users. Source code can be found in the following github repository: https://github.com/mruizmarc/top-1000-movies-according-to-imdb.</p> <p> </p> <p>This task is an assignment from a Master's degree from Universitat Oberta de Catalunya (UOC).</p>
Características de películas y programas de televisión más populares en la base de datos de Imdb
<p>Se ha realizado una extracción de datos a través de técnicas de web scraping en la web Imdb, con las películas y programas de televisión más populares distribuidos por género.</p> <p>El dataset cuenta con información referente a las películas y programas de televisión más populares según la comunidad cinéfila de Imdb. Esta información se puede utilizar para clasificar estas películas entre las más votadas, las mejores valoradas, las que más actores aparecen, las se pueden enmarcar en más tipos de géneros o incluso saber el género que presenta las películas peor valoradas. Además, el dataset se ha construido con solo las primeras cincuenta películas más populares de cada género ya que la web contiene más de 2 millones de títulos y no nos interesa tener un dataset tan grande para su posterior tratamiento.</p> <p>Toda la información que se ha recogido se presenta en un fichero CSV para facilitar su posterior limpieza y análisis en la siguiente práctica.</p>
G-DeGo, Integración listado Disney+, Netflix, IMDB
<p>Proyecto final de Integración de Datos, 2022. Facultad de Ingeniería, UdelaR.</p> <p>Integración de cuatro datasets obtenidos de la plataforma Kaggle:</p> <p>- titles.csv, dataset que incluye información sobre títulos encontrados en la plataforma de streaming Netflix. Autor: Victor Soeiro. Link: <a href="https://www.kaggle.com/datasets/victorsoeiro/netflix-tv-shows-and-movies?select=titles.csv">Netflix TV Shows and Movies | Kaggle</a></p> <p>- disney_plus_titles.csv, dataset que incluye información sobre títulos encontrados en la plataforma de streaming Disney+. Autor: Shivam Bansal. Link: <a href="https://www.kaggle.com/datasets/shivamb/disney-movies-and-tv-shows">Disney+ Movies and TV Shows | Kaggle</a></p> <p>- imdb_top_1000.csv, dataset que incluye información sobre las top 1000 películas listadas en IMDB, junto con su respectivo rating. Autor: Harshit Shankhdhar. Link: <a href="https://www.kaggle.com/datasets/harshitshankhdhar/tv-series-dataset">IMDB TV Series Dataset | Kaggle</a></p> <p>- series_data.csv, dataset que incluye información series de televisión listadas en IMDB, junto con su respectivo rating. Autor: Harshit Shankhdhar. Link: <a href="https://www.kaggle.com/datasets/harshitshankhdhar/imdb-dataset-of-top-1000-movies-and-tv-shows">IMDB Movies Dataset | Kaggle</a></p> <p>Resultados de la integración:<br> En el dataset TvShowsAndMoviesWithRating se encuentra el listado de películas y series de Netlix y Disney+, con la información correspondiente a en qué plataforma se encuentra cada una, y su respectivo rating en imdb (si lo tiene), además de su título, descripción, tipo, paises de producción, año de producción, certificación de edad y duración.</p> <p>El dataset provenance ilustra la procedencia de los datos en el dataset integrado.</p> <p> </p>
IMDB Shows data with scenes and locations ontology
<p>We proudly present you the IMDB show ontology. This is an ontology based on IMDB data and geocoded locations data for many scenes for shows which previously was not available in a single dataset. The present ontology is extensively documented in our GitHub repository: https://github.com/AlexHoorn/group51-kdd Relations are aligned with foaf and schema ontologies and every show is explicitly aligned with wikidata via a Owl:sameAs predicate.</p> <p>For the contents and structure of this ontology we would kindly refer you here: https://github.com/AlexHoorn/MovieLocationsOntology</p> <p>For the creation and data in this ontology we would kindly refer you here: https://github.com/AlexHoorn/MovieLocationsOntology/tree/main/data</p> <p>We highly recommended you to visit our movie location app to explore this data. </p>
Personal movie reviews from IMDB platform
<p>The dataset contains basic information about movies and reviews published on IMDB platform. The dataset contains the following information.</p> <ul> <li>Basic information about movies.</li> <li>Genres from the previous movies.</li> <li>A list of user reviews containing 1000 reviews per movie.</li> <li>Metadata about the extraction process.</li> </ul> <p>The dataset consists of a series of csv files. The semicolon is used as a separator.</p> <p>The exact data is restricted to three specific movies.</p> <ol> <li>The Godfather</li> <li>The Godfather: Part II.</li> <li>The Godfather. Part III.</li> </ol> <p>The data is owned by IDMB and it is published under the CC BY-NC-SA 4.0 license. You may not share or modify this date without giving credit to the original owners. The data cannot be used under any commercial purposes. This dataset can only be used with academic purposes.</p>
Películas Populares de IMDb en abril 2024
<p>El dataset proporciona las 100 películas más populares de la web IMDb.com extraído en Abril 2024</p> <p><strong>Variables Categóricas:</strong></p> <ol> <li><strong>Título Original de la Película (original_title):</strong> El título original de la película en su idioma original.</li> <li><strong>Título en Español (title):</strong> El título de la película traducido al español, si está disponible.</li> <li><strong>Géneros (genre1, genre2, genre3):</strong> Los géneros a los que pertenece la película, divididos en hasta tres variables distintas.</li> <li><strong>Director (director):</strong> El nombre del director de la película.</li> <li><strong>Clasificación de Edad (classification):</strong> La clasificación de edad recomendada para la película, que también podría ser una variable numérica discreta.</li> </ol> <p><strong>Variables Numéricas:</strong></p> <ol> <li><strong>Orden de Popularidad (ranking):</strong> El orden de las películas según su popularidad.</li> <li><strong>Rating (rating):</strong> La calificación o puntuación asignada a la película.</li> <li><strong>Año de Estreno (year):</strong> El año en que la película fue estrenada.</li> <li><strong>Duración (duration):</strong> La duración de la película en minutos.</li> </ol>
Informació de sèries de televisió a IMDb
<p>El conjunt del dataset recull sèries de IMDb amb la informació considera d’interès de la seva fitxa tècnica. </p> <p>L’objectiu del dataset és agrupar la informació d’interès de cada sèrie de manera que sigui més accessible.</p> <p> </p>
IMDB TOP 10000 FILMS COMEDY
<p>This dataset contain the top 10000 films of comedy provided by IMDB.</p>
IMDB Top 250 Films
<p>IMDB Top 250 Films</p>
IMDb dataset: Característiques de les 250 pel·lícules més valorades en abril 2024
<p>Recopilació d’informació detallada de les 250 pel·lícules més valorades d’IMDb en abril 2024.</p> <p>Aquest dataset inclou atributs com el títol, l’any de llançament, la classificació, el gènere o gèneres, la duració, el rating, el nombre les ressenyes, el director o directora, el pressupost i els ingressos per taquillatge totals.</p>
IMDb Popularity Video Games Dataset
<p>This dataset, extracted on April 15, 2024, is presented in JSON format and contains detailed information about video games obtained by <em>web scraping </em>the top 100 of IMDb's popularity ranking on April 16, 2024. </p> <p>The dataset consists of 92 tuples and 15 fields, detailing various aspects of each video game. Included fields cover the game's title, its position in the popularity ranking, release date, countries of origin, official website URLs, primary languages, genres, production companies, main cast, nominations and awards received, parental guidance indicating content level, weighted average rating, user voting distribution, and a link to the corresponding IMDb page.</p>
IMDB Top 250 Movies
Open the record for dataset details and reuse information.
Top 250 IMDb Movies Dataset for Recommendation Systems
<p>Dataset obtenido en la práctica 1 de la asignatura "Tipología y ciclo de vida de los datos", del Máster en ciencia de datos de la UOC. Ha sido obtenido por Ignacio Gimeno Alonso y Morad Kharraz Senhaji.</p> <p>Los datos de este dataset han sido extraídos de la lista de las 250 películas mejor valoradas presente en la web de IMDb (https://www.imdb.com/chart/top/?ref_=nv_mv_250)</p> <p>El dataset contiene los siguientes campos:</p> <p>· ranking: Puesto de la película en la lista de las 250 mejor valoradas.</p> <p>· nombre: Título de la versión española de la película.</p> <p>· enlace: Página web de la película en <a href="http://www.imdb.com">www.imdb.com</a>.</p> <p>· ano_lanz: Año de estreno de la película.</p> <p>· duración: Duración de la película, en horas y minutos.</p> <p>· edad: Clasificación de edad. Puede estar en distintos formatos, según el año de estreno y el país de producción (18, A, apta para mayores,...).</p> <p>· rating: Puntuación media dada por los usuarios de IMDb, de 0 a 10.</p> <p>· num_votos: Cantidad de valoraciones que ha recibido la película.</p> <p>· titulo_original: Título original de la película. Si está vacío, significa que el título original coincide con el título en la versión española.</p> <p>· sinopsis: Resumen de la película en español. Es un resumen corto, de unas pocas frases.</p> <p>· genero: géneros en los que se engloba la película, en inglés.</p> <p>· direccion: Director o directores de la película.</p> <p>· guionistas: Guionistas de la película.</p> <p>· elenco: Actores / actrices principales de la película.</p> <p>Los datos contenidos en el dataset están referidos a películas desde 1921 hasta 2024, pero las valoraciones están referidas al momento de recolección de los datos (octubre-noviembre de 2024).</p> <p> </p>
Top 250 IMDB movies with details
<div> <p>El dataset contiene información detallada sobre las 250 películas mejor calificadas por los votantes habituales de IMDb. Los datos del dataset incluyen la siguiente información:</p> </div> <p><span> </span></p> <p><span><span>-<span> </span></span></span>Nombre de la película en español.</p> <p><span><span>-<span> </span></span></span>Año de lanzamiento.</p> <p><span><span>-<span> </span></span></span>Duración de la película en minutos.</p> <p><span><span>-<span> </span></span></span>Edad recomendada de visualización (puede ser un número o caracteres).</p> <p><span><span>-<span> </span></span></span>Clasificación de los usuarios de IMDb.</p> <p><span><span>-<span> </span></span></span>Enlace a la página web de la película.</p> <p><span><span>-<span> </span></span></span>Titulo original (en su idioma original).</p> <p><span><span>-<span> </span></span></span>Popularidad basada en el uso de los usuarios de IMDb.</p> <p><span><span>-<span> </span></span></span>Descripción (resumen) de la película.</p> <p><span><span>-<span> </span></span></span>Director.</p> <p><span><span>-<span> </span></span></span>Guionista.</p> <p><span><span>-<span> </span></span></span>Géneros a los que pertenece</p> <p><span><span>-<span> </span></span></span>Reparto principal.</p>
Dataset Peliculas IMDb 2022-1914
<p>Dataset de películas extraido en el contexto de la PRAC1 de la UOC.</p>
ScienceDex guides
Understand access before you commit
These curated guides explain access requirements, typical timelines, costs, and reuse considerations for widely used research datasets.
Allen Brain Atlas
Allen Brain Atlas is an Allen Institute collection of brain map atlases, datasets, APIs, and analysis tools covering mouse, human, and non-human primate brain resources.
Annotated Behaviour and Observability Dataset (ABODe)
ABODe is a University of Edinburgh DataShare dataset for behavior classification in group-housed mice using home-cage video, identities, bounding boxes, ground-plate positions, and annotator labels.
DANDI Archive for NWB datasets
DANDI is a BRAIN Initiative archive for publishing and sharing neurophysiology data, including electrophysiology, optophysiology, and behavioral data packaged as NWB and related standards.
International Brain Laboratory public data
The International Brain Laboratory public data releases expose standardized mouse decision-making experiments, including Neuropixels recordings, widefield calcium imaging, behavior, and session metadata accessed through the ONE API.
OpenNeuro
OpenNeuro is a free, open platform for sharing neuroimaging datasets, with public search, dataset pages, and download paths for web, S3, DataLad, and the OpenNeuro CLI.