🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
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基于大数据的哔哩哔哩热门视频数据可视化分析系统-功能介绍
本系统是一个基于Python大数据技术栈构建的哔哩哔哩热门视频数据可视化分析系统，采用Hadoop+Spark大数据框架作为核心处理引擎，结合Django后端框架和Vue+ElementUI+Echarts前端技术栈，实现对B站热门视频数据的深度挖掘与可视化展示。系统通过Spark SQL和Pandas、NumPy等数据科学库对海量视频数据进行多维度统计分析，包括综合数据统计、分区数量统计、平均指标对比、时间趋势分析、创作者影响力排名、互动数据相关性分析、视频时长分布、地域创作分析、标题词云生成、用户参与度聚类等16项核心功能模块。系统利用HDFS分布式文件系统存储大规模数据集，通过Spark的分布式计算能力处理复杂的数据分析任务，最终以直观的图表形式展现分析结果，为内容创作者、平台运营方以及研究人员提供有价值的数据洞察，帮助理解B站热门视频的传播规律、用户行为特征和内容生态分布。
基于大数据的哔哩哔哩热门视频数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 随着移动互联网技术的快速发展和用户媒体消费习惯的转变，以哔哩哔哩为代表的视频分享平台已经成为年轻用户获取信息、娱乐休闲的重要渠道。B站作为国内领先的年轻人文化社区，其独特的弹幕文化、UP主生态和多元化内容分区吸引了大量用户参与创作和互动，每日产生的视频数据量呈现爆炸式增长态势。这些海量的用户行为数据、视频属性数据和互动数据蕴含着丰富的价值信息，传统的数据处理方法已经难以应对如此规模的数据分析需求。当前内容创作者在选择创作方向、发布时机等方面往往依靠经验判断，缺乏数据支撑的科学决策依据，而平台运营方也需要更深入地理解用户偏好和内容传播规律来优化推荐算法和运营策略。基于大数据技术的视频数据分析系统应运而生，通过运用Hadoop、Spark等分布式计算框架，能够高效处理和分析这些大规模数据，为相关利益方提供有价值的数据洞察。 选题意义 本课题的实际意义主要体现在为内容创作生态提供数据驱动的决策支持和为大数据技术应用提供实践案例两个层面。从内容创作角度来看，系统通过分析热门视频的分区分布、发布时间规律、互动数据相关性等维度，能够为UP主提供相对客观的创作指导建议，比如哪些内容类型更容易获得用户认可，什么时间发布视频可能获得更好的初始曝光，这些分析结果虽然不能保证成功但至少可以减少一些盲目性。从技术实践角度来看，本系统将Hadoop+Spark大数据处理技术与实际业务场景结合，展示了如何运用分布式计算框架处理真实的海量数据，为大数据技术在内容分析领域的应用提供了一个相对完整的实现案例。同时系统采用的数据可视化技术也有助于将复杂的分析结果以更直观的方式呈现给使用者，降低了数据理解的门槛。当然作为一个毕业设计项目，其影响范围和实际应用价值相对有限，主要还是起到技术学习和实践探索的作用，但这种将理论知识与实际问题相结合的尝试本身就具有一定的教育和启发意义。
基于大数据的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
基于大数据的哔哩哔哩热门视频数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的哔哩哔哩热门视频数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的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
import numpy as np
spark = SparkSession.builder.appName("BilibiliHotVideoAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def comprehensive_data_analysis():
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("/hdfs/data/elr12v47_hotvideo.csv")
df_cleaned = df.withColumn("playcount", col("playcount").cast("long")).withColumn("likes", col("likes").cast("long")).withColumn("danmaku", col("danmaku").cast("long")).withColumn("commentcount", col("commentcount").cast("long")).withColumn("favorite", col("favorite").cast("long")).withColumn("share", col("share").cast("long")).withColumn("coin", col("coin").cast("long")).withColumn("duration", col("duration").cast("double"))
numeric_columns = ["playcount", "likes", "danmaku", "commentcount", "favorite", "share", "coin", "duration"]
stats_list = []
for column in numeric_columns:
stats = df_cleaned.select(column).describe().collect()
max_val = df_cleaned.agg(max(column).alias("max")).collect()[0]["max"]
min_val = df_cleaned.agg(min(column).alias("min")).collect()[0]["min"]
mean_val = df_cleaned.agg(avg(column).alias("mean")).collect()[0]["mean"]
median_val = df_cleaned.stat.approxQuantile(column, [0.5], 0.25)[0]
stats_list.append((column, min_val, max_val, round(mean_val, 2), round(median_val, 2)))
result_df = spark.createDataFrame(stats_list, ["指标名称", "最小值", "最大值", "平均值", "中位数"])
return result_df.toPandas()
def interaction_correlation_analysis():
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("/hdfs/data/elr12v47_hotvideo.csv")
df_cleaned = df.withColumn("playcount", col("playcount").cast("double")).withColumn("likes", col("likes").cast("double")).withColumn("danmaku", col("danmaku").cast("double")).withColumn("commentcount", col("commentcount").cast("double")).withColumn("favorite", col("favorite").cast("double")).withColumn("share", col("share").cast("double")).withColumn("coin", col("coin").cast("double")).filter(col("playcount").isNotNull() & col("likes").isNotNull() & col("danmaku").isNotNull())
feature_columns = ["playcount", "likes", "danmaku", "commentcount", "favorite", "share", "coin"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")
df_vector = assembler.transform(df_cleaned).select("features")
correlation_matrix = Correlation.corr(df_vector, "features").head()[0].toArray()
correlation_data = []
for i, col1 in enumerate(feature_columns):
for j, col2 in enumerate(feature_columns):
correlation_data.append((col1, col2, round(float(correlation_matrix[i][j]), 3)))
result_df = spark.createDataFrame(correlation_data, ["指标1", "指标2", "相关系数"])
return result_df.toPandas()
def user_engagement_clustering_analysis():
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("/hdfs/data/elr12v47_hotvideo.csv")
df_cleaned = df.withColumn("playcount", col("playcount").cast("double")).withColumn("likes", col("likes").cast("double")).withColumn("commentcount", col("commentcount").cast("double")).withColumn("danmaku", col("danmaku").cast("double")).filter(col("playcount").isNotNull() & col("likes").isNotNull() & col("commentcount").isNotNull() & col("danmaku").isNotNull()).filter(col("playcount") > 0)
df_normalized = df_cleaned.withColumn("like_rate", col("likes") / col("playcount")).withColumn("comment_rate", col("commentcount") / col("playcount")).withColumn("danmaku_rate", col("danmaku") / col("playcount"))
feature_columns = ["like_rate", "comment_rate", "danmaku_rate"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")
df_vector = assembler.transform(df_normalized)
kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
model = kmeans.fit(df_vector)
df_clustered = model.transform(df_vector)
cluster_stats = df_clustered.groupBy("cluster").agg(avg("like_rate").alias("avg_like_rate"), avg("comment_rate").alias("avg_comment_rate"), avg("danmaku_rate").alias("avg_danmaku_rate"), count("*").alias("video_count"))
cluster_descriptions = {0: "低互动普通型", 1: "高点赞活跃型", 2: "高评论讨论型", 3: "高弹幕娱乐型"}
result_data = []
for row in cluster_stats.collect():
cluster_id = row["cluster"]
description = cluster_descriptions.get(cluster_id, f"聚类{cluster_id}")
result_data.append((cluster_id, description, round(row["avg_like_rate"], 4), round(row["avg_comment_rate"], 4), round(row["avg_danmaku_rate"], 4), row["video_count"]))
result_df = spark.createDataFrame(result_data, ["聚类编号", "类型描述", "平均点赞率", "平均评论率", "平均弹幕率", "视频数量"])
return result_df.toPandas()
基于大数据的哔哩哔哩热门视频数据可视化分析系统-结语
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