💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！
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💕💕文末获取源码
哔哩哔哩热门视频数据可视化分析系统-系统功能
基于大数据的哔哩哔哩热门视频数据可视化分析系统是一个面向B站海量视频数据的综合性分析平台，采用Hadoop分布式存储架构和Spark大数据计算引擎作为核心技术底座，实现对哔哩哔哩平台热门视频数据的深度挖掘与智能分析。系统通过Django后端框架构建稳定的数据处理服务，结合MySQL数据库进行结构化数据存储，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈打造直观友好的可视化界面。系统涵盖16项核心分析功能，包括综合数据统计、分区热度分析、时间趋势挖掘、创作者影响力评估、用户互动行为相关性分析以及智能聚类等模块，能够从播放量、点赞数、弹幕量、评论数、收藏数、分享数、投币数等多维度指标出发，深入解析B站热门视频的传播规律和用户参与模式。通过Spark SQL进行大规模数据查询优化，利用Pandas和NumPy进行精确的数学统计计算，最终以动态图表、热力图、词云图、地理分布图等丰富的可视化形式呈现分析结果，为内容创作者、平台运营者以及相关研究人员提供科学的数据参考依据。
哔哩哔哩热门视频数据可视化分析系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL
哔哩哔哩热门视频数据可视化分析系统-背景意义
选题背景 随着移动互联网技术的快速发展和智能设备的广泛普及，短视频和中视频平台迎来了爆发式增长的黄金时代。哔哩哔哩作为国内领先的年轻人文化社区和视频平台，凭借其独特的弹幕文化、丰富的内容生态以及活跃的用户群体，已经成为了解国内网络视频消费趋势和青年文化发展脉络的重要窗口。平台每日产生的海量视频数据包含了用户观看偏好、内容传播规律、创作者生态分布等珍贵信息，这些数据背后蕴藏着深刻的用户行为模式和内容价值规律。然而，面对如此庞大且复杂的数据集合，传统的数据分析方法已经难以胜任高效处理和深度挖掘的任务。大数据技术的成熟为解决这一挑战提供了可行的技术路径，Hadoop生态系统的分布式存储能力和Spark引擎的内存计算优势，使得对B站视频数据进行大规模并行分析成为现实，这为深入理解网络视频平台的运营规律和用户需求特征创造了良好的技术条件。 选题意义 本课题的研究具有多方面的实际价值和应用意义。从技术层面来看，通过构建基于Hadoop+Spark的大数据分析系统，能够验证分布式计算技术在实际视频数据处理场景中的可行性和有效性，为后续类似项目的开发提供技术参考和实践经验。从应用价值角度来说，系统生成的数据分析报告可以帮助内容创作者更好地了解不同类型视频的传播特点和用户偏好，为他们的创作方向选择和发布时间安排提供一定的数据支撑。对于研究网络文化和媒体传播的学者而言，系统提供的可视化分析结果能够作为观察青年群体文化消费习惯和内容偏好变化的有效工具。另外，系统的地域分析功能可以展现不同地区在内容创作方面的活跃程度差异，这对了解区域文化特色和数字经济发展状况也有一定的参考价值。当然，作为一个毕业设计项目，本系统主要还是希望能够在学习和掌握大数据相关技术的过程中，通过一个具体的应用场景来加深对分布式计算、数据可视化以及全栈开发的理解和实践能力。
哔哩哔哩热门视频数据可视化分析系统-演示视频
哔哩哔哩热门视频数据可视化分析系统-演示图片
哔哩哔哩热门视频数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.stat import Correlation
import pandas as pd
spark = SparkSession.builder.appName("BilibiliVideoAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_video_category_statistics():
df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/bilibili/elr12v47_hotvideo.csv", header=True, inferSchema=True)
df_cleaned = df.filter(df.typename.isNotNull() & (df.typename != ""))
category_stats = df_cleaned.groupBy("typename").agg(
count("*").alias("video_count"),
avg(col("playcount").cast("double")).alias("avg_playcount"),
sum(col("playcount").cast("double")).alias("total_playcount"),
avg(col("likes").cast("double")).alias("avg_likes"),
avg(col("coin").cast("double")).alias("avg_coin")
)
category_stats = category_stats.withColumn("avg_playcount", round(col("avg_playcount"), 2))
category_stats = category_stats.withColumn("avg_likes", round(col("avg_likes"), 2))
category_stats = category_stats.withColumn("avg_coin", round(col("avg_coin"), 2))
category_ranked = category_stats.orderBy(col("video_count").desc())
category_ranked = category_ranked.withColumn("rank", row_number().over(Window.orderBy(col("video_count").desc())))
category_ranked.show(20)
result_pd = category_ranked.toPandas()
result_pd.to_csv("category_statistics_analysis.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')
return result_pd
def analyze_video_interaction_correlation():
df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/bilibili/elr12v47_hotvideo.csv", header=True, inferSchema=True)
numeric_cols = ["playcount", "likes", "danmaku", "commentcount", "favorite", "share", "coin"]
df_numeric = df.select([col(c).cast("double").alias(c) for c in numeric_cols])
df_cleaned = df_numeric.na.drop()
assembler = VectorAssembler(inputCols=numeric_cols, outputCol="features")
df_vector = assembler.transform(df_cleaned)
correlation_matrix = Correlation.corr(df_vector, "features").head()
corr_array = correlation_matrix[0].toArray()
correlation_data = []
for i in range(len(numeric_cols)):
for j in range(len(numeric_cols)):
correlation_data.append({
"metric1": numeric_cols[i],
"metric2": numeric_cols[j],
"correlation": round(float(corr_array[i][j]), 3)
})
result_df = spark.createDataFrame(correlation_data)
result_df.show(50)
result_pd = result_df.toPandas()
result_pd.to_csv("interaction_correlation_analysis.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')
return result_pd
def analyze_user_engagement_clustering():
df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/bilibili/elr12v47_hotvideo.csv", header=True, inferSchema=True)
feature_cols = ["playcount", "likes", "commentcount", "danmaku"]
df_features = df.select("title", "author", *[col(c).cast("double").alias(c) for c in feature_cols])
df_cleaned = df_features.na.drop()
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
df_vector = assembler.transform(df_cleaned)
kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
model = kmeans.fit(df_vector)
predictions = model.transform(df_vector)
cluster_summary = predictions.groupBy("cluster").agg(
count("*").alias("video_count"),
avg("playcount").alias("avg_playcount"),
avg("likes").alias("avg_likes"),
avg("commentcount").alias("avg_comments"),
avg("danmaku").alias("avg_danmaku")
)
cluster_summary = cluster_summary.withColumn("avg_playcount", round(col("avg_playcount"), 2))
cluster_summary = cluster_summary.withColumn("avg_likes", round(col("avg_likes"), 2))
cluster_summary = cluster_summary.withColumn("avg_comments", round(col("avg_comments"), 2))
cluster_summary = cluster_summary.withColumn("avg_danmaku", round(col("avg_danmaku"), 2))
cluster_descriptions = {
0: "高播放低互动型视频",
1: "超高人气全面优质型视频",
2: "中等热度稳定型视频",
3: "高互动深度参与型视频"
}
description_df = spark.createDataFrame([(k, v) for k, v in cluster_descriptions.items()], ["cluster", "description"])
final_result = cluster_summary.join(description_df, "cluster")
final_result = final_result.orderBy("cluster")
final_result.show()
result_pd = final_result.toPandas()
result_pd.to_csv("user_engagement_clustering_analysis.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')
return result_pd
哔哩哔哩热门视频数据可视化分析系统-结语
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