💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统介绍
《基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统》是一个综合性的数据处理与展示平台，旨在深度挖掘并直观呈现起点中文网背后隐藏的海量数据价值。本系统在技术架构上，核心数据处理引擎采用了业界主流的Hadoop与Spark大数据框架，通过Hadoop分布式文件系统（HDFS）实现对海量小说、作者及用户行为数据的可靠存储，并利用Spark强大的内存计算能力与Spark SQL组件进行高效、复杂的ETL（提取、转换、加载）与聚合分析。后端服务逻辑提供了双技术栈支持，开发者可选用基于Python的Django框架或基于Java的Spring Boot（整合Spring、SpringMVC、MyBatis）框架进行部署，两种方案均能提供稳定、高效的API接口服务，并通过MySQL数据库存储最终的分析结果与系统管理数据。前端展示层则拥抱了现代化的技术栈，采用Vue.js作为核心渐进式框架，配合ElementUI构建规范美观的用户界面，并深度集成Echarts图表库，将复杂的数据分析结果转化为包括但不限于柱状图、折线图、饼图、词云、关系图等在内的多种动态、交互式可视化图表。系统整体功能覆盖了从基础的用户权限管理到核心的多维度数据分析，包括宏观的平台大屏总览、精细化的作者能力剖析、小说类别的市场分布、作品内容的文本特征提取、小说热度的动态追踪、平台整体的商业价值评估以及读者群体的用户偏好画像等十大模块，构成了一个从数据采集、处理、分析到最终可视化呈现的完整闭环，为理解网络文学平台的生态提供了强有力的技术支撑与数据洞察。
基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, sum, lit, when, rank
from pyspark.sql.window import Window
# 假设已经从HDFS加载了数据到DataFrame: novels_df, popularity_df, user_reading_df
# novels_df: [book_id, author, category, rating, word_count]
# popularity_df: [book_id, clicks, recommendations, comments]
# user_reading_df: [user_id, book_id]
# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("QidianAnalysisSystem").getOrCreate()
# 模拟加载数据（实际应为 spark.read.csv("hdfs://...")）
# novels_df = spark.read.csv(...)
# popularity_df = spark.read.csv(...)
# user_reading_df = spark.read.csv(...)
def analyze_author_ability(novels_df):
"""
核心功能一：作者能力分析
通过聚合计算，分析每位作者的作品数量、总字数、平均评分等指标。
这有助于量化作者的创作活跃度与作品质量。
"""
print("--- 正在执行作者能力分析 ---")
author_stats = novels_df.groupBy("author").agg(
count("book_id").alias("book_count"),
sum("word_count").alias("total_word_count"),
avg("rating").alias("average_rating")
).orderBy(col("book_count").desc())
# 进一步计算作者的平均每本书字数，作为创作体量的参考
author_stats = author_stats.withColumn("avg_words_per_book", col("total_word_count") / col("book_count"))
# 根据作品数量和评分，给作者一个综合等级
author_stats = author_stats.withColumn("author_level",
when((col("book_count") > 10) & (col("average_rating") > 8.5), "顶级大神")
.when((col("book_count") > 5) & (col("average_rating") > 8.0), "知名作家")
.when(col("book_count") > 1, "潜力作者")
.otherwise("新人作者")
)
# 将结果保存到MySQL或返回给API，这里仅做展示
author_stats.show(10, truncate=False)
# 返回处理后的DataFrame，以便后续可能的操作
return author_stats
def analyze_novel_popularity(novels_df, popularity_df):
"""
核心功能二：小说热度分析
综合点击、推荐、评论等数据，计算每本小说的加权热度分。
这个分数可以更客观地反映一本小说的综合市场表现。
"""
print("--- 正在执行小说热度分析 ---")
# 定义不同指标的权重
clicks_weight = 0.4
recommendations_weight = 0.5
comments_weight = 0.1
# 将小说信息和热度信息通过book_id进行连接
full_novel_data = novels_df.join(popularity_df, "book_id", "inner")
# 使用withColumn计算加权热度分
popularity_analysis = full_novel_data.withColumn("popularity_score",
(col("clicks") * lit(clicks_weight)) +
(col("recommendations") * lit(recommendations_weight)) +
(col("comments") * lit(comments_weight))
).select("book_id", "author", "category", "popularity_score")
# 按照热度分进行降序排序，得到热度排行榜
top_novels = popularity_analysis.orderBy(col("popularity_score").desc())
# 将结果保存到MySQL或返回给API，这里仅做展示
top_novels.show(10, truncate=False)
# 返回处理后的DataFrame
return top_novels
def analyze_user_preferences(user_reading_df, novels_df):
"""
核心功能三：用户偏好分析
分析用户的阅读历史，找出每个用户最偏爱的书籍类别。
这对于实现个性化推荐和理解用户画像至关重要。
"""
print("--- 正在执行用户偏好分析 ---")
# 将用户阅读历史和小说信息连接，获取每条阅读记录对应的书籍类别
user_category_df = user_reading_df.join(novels_df.select("book_id", "category"), "book_id", "inner")
# 按用户和书籍类别进行分组计数，统计每个用户阅读各类别的书籍数量
user_pref_counts = user_category_df.groupBy("user_id", "category").agg(
count("book_id").alias("read_count")
)
# 使用窗口函数来为每个用户的偏好类别进行排序
window_spec = Window.partitionBy("user_id").orderBy(col("read_count").desc())
# 计算每个类别在用户阅读历史中的排名
user_pref_ranked = user_pref_counts.withColumn("rank", rank().over(window_spec))
# 筛选出每个用户排名第一的类别，即为其最偏好的类别
top_preferences = user_pref_ranked.filter(col("rank") == 1).select("user_id", "category", "read_count")
# 将结果保存到MySQL或返回给API，这里仅做展示
top_preferences.show(10, truncate=False)
# 返回处理后的DataFrame
return top_preferences
# 假设的DataFrame，在实际项目中这些由HDFS加载
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType, FloatType
schema_novels = StructType([StructField("book_id", IntegerType()), StructField("author", StringType()), StructField("category", StringType()), StructField("rating", FloatType()), StructField("word_count", IntegerType())])
schema_popularity = StructType([StructField("book_id", IntegerType()), StructField("clicks", IntegerType()), StructField("recommendations", IntegerType()), StructField("comments", IntegerType())])
schema_user_reading = StructType([StructField("user_id", IntegerType()), StructField("book_id", IntegerType())])
novels_df_mock = spark.createDataFrame([(1, '作者A', '玄幻', 8.5, 2000000), (2, '作者B', '都市', 9.1, 1500000), (3, '作者A', '玄幻', 7.9, 3000000)], schema_novels)
popularity_df_mock = spark.createDataFrame([(1, 100000, 50000, 2000), (2, 250000, 80000, 5000), (3, 150000, 60000, 3000)], schema_popularity)
user_reading_df_mock = spark.createDataFrame([(101, 1), (101, 3), (102, 2), (102, 1)], schema_user_reading)
# 调用核心处理函数
# analyze_author_ability(novels_df_mock)
# analyze_novel_popularity(novels_df_mock, popularity_df_mock)
# analyze_user_preferences(user_reading_df_mock, novels_df_mock)
基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
