毕业设计选题推荐-基于Spark技术与机器学习的内向外向型性格行为模式识别与大屏可视化分析系统源码本文介绍了一个基于Sp

注意：该项目只展示部分功能

1.开发环境

发语言：python

采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架

数据库：MySQL

开发环境：PyCharm

2 系统设计

在当今数字化时代，人们的行为数据呈爆炸式增长，其中蕴含着丰富的信息，尤其是与性格类型相关的内向外向行为数据。内向和外向性格的人在社交、独处、数字化社交等多方面表现出不同的行为模式，这些行为模式对于个人的心理健康、社交生活、数字健康等方面都有着深远的影响。然而，以往对于内向外向性格行为的研究往往依赖于小样本的调查或主观的观察，缺乏对大规模数据的深度挖掘和可视化分析。因此，开发一个基于Spark技术与机器学习的内向外向型性格行为模式识别与大屏可视化分析系统，利用先进的大数据技术、数据挖掘算法和可视化工具，对海量的行为数据进行分析和展示，具有重要的现实意义和研究价值。

本研究基于大数据技术，对内向外向型性格行为数据进行全面深入的分析与可视化展示。通过对海量数据的挖掘，从多个维度对内向和外向人群的行为特征进行对比分析，包括基础行为统计、社交恐惧与性格的关联、社交疲惫感与性格的关系、独处时间分布、朋友圈规模层次等，以量化的方式揭示两者在行为上的差异，为性格类型的行为特征画像提供数据支撑。同时，深入研究社交行为模式，分析社交活动参与度等级分布、外出频率与社交模式的关联、综合社交指数构建与分析、社交行为一致性等内容，为社交活动组织、社交平台功能设计等提供依据。在数字化社交行为方面，对社交媒体发帖频率分层、线上线下社交行为对比、数字化社交与独处时间关系、性格类型数字化表达差异等进行分析，探索数字化时代人们的社交行为特点。还通过行为模式聚类与典型群体识别，发现隐藏的行为模式群体、极端行为模式、行为一致性群体、缺失数据模式以及行为特征相关性网络，为精准化服务、心理健康监测、性格测评工具改进等提供支持。例如在性格类型行为特征对比分析中，通过统计内向外向人群在各项基础行为指标上的均值、中位数、标准差等，直观地展示两者的行为差异；在社交行为模式深度分析里，构建综合社交指数，量化评估不同性格人群的社交活跃度；在数字化社交行为分析中，对比线上发帖频率与线下社交活动参与度的关系，揭示线上线下社交行为的内在联系；在行为模式聚类与典型群体识别方面，采用K-means聚类算法识别自然行为群体，为个性化推荐提供更细致的用户画像，基于Spark技术与机器学习的内向外向型性格行为模式识别与大屏可视化分析系统设计的还包含以下内容。

数据采集与预处理模块：负责从各种数据源采集内向外向型性格行为数据，并进行清洗、筛选、格式化等预处理操作，为后续分析提供高质量的数据基础。数据分析模块：运用大数据分析技术和数据挖掘算法，对内向外向人群的行为特征进行多维度的分析，包括基础行为统计对比、社交行为模式分析、数字化社交行为分析、行为模式聚类与典型群体识别等，挖掘出有价值的信息和规律。数据可视化模块：借助Vue、Echarts等可视化工具，将分析结果以直观易懂的图表形式展示出来，如柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图等，使用户能够快速理解和洞察数据背后的含义，提升数据的可读性和可解释性。用户交互模块：提供友好的用户界面，允许用户根据自己的需求选择不同的分析维度、设置参数、查看分析结果和可视化图表，并支持用户对数据进行进一步的探索和交互操作，满足不同用户群体的个性化需求。数据存储与管理模块：利用MySQL等数据库技术，对采集到的原始数据和分析后的结果数据进行存储和管理，确保数据的安全性、完整性和可追溯性，方便后续的数据查询和更新操作。

3 系统展示

3.1 大屏页面

大屏上.png

大屏下.png

3.2 分析页面

社交模式.png

数据概览1.png

数据概览2.png

数据概览3.png

特征分析1.png

行为分析1.png

行为分析2.png

用户聚类1.png

用户聚类2.png

3.3 登录页面

5 部分功能代码

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("CharacterBehaviorAnalysis").getOrCreate()

# 1. 内向外向人群基础行为统计对比
def analyze_basic_behavior(data):
    # 按性格类型分组，计算各项行为指标的均值、中位数、标准差
    result = data.groupBy("Personality").agg(
        avg("Time_spent_Alone").alias("avg_Time_spent_Alone"),
        stddev("Time_spent_Alone").alias("stddev_Time_spent_Alone"),
        avg("Social_event_attendance").alias("avg_Social_event_attendance"),
        stddev("Social_event_attendance").alias("stddev_Social_event_attendance"),
        avg("Going_outside").alias("avg_Going_outside"),
        stddev("Going_outside").alias("stddev_Going_outside"),
        avg("Friends_circle_size").alias("avg_Friends_circle_size"),
        stddev("Friends_circle_size").alias("stddev_Friends_circle_size"),
        avg("Post_frequency").alias("avg_Post_frequency"),
        stddev("Post_frequency").alias("stddev_Post_frequency")
    )
    return result

# 2. 社交恐惧与性格类型关联分析
def analyze_social_fear(data):
    # 使用Stage_fear和Personality字段进行交叉统计
    result = data.groupBy("Personality", "Stage_fear").agg(
        count("*").alias("count")
    ).withColumn("percentage", col("count") / sum("count").over(Window.partitionBy("Personality")) * 100)
    return result

# 3. 综合社交指数构建与分析
def analyze_social_index(data):
    # 构建综合社交指数
    data = data.withColumn("Social_Index", 
                           (col("Social_event_attendance") + col("Going_outside") + col("Friends_circle_size")) / 3)
    # 按性格类型统计综合社交指数的分布
    result = data.groupBy("Personality").agg(
        avg("Social_Index").alias("avg_Social_Index"),
        stddev("Social_Index").alias("stddev_Social_Index")
    )
    return result

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