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基于大数据的B站热门视频评论情感可视化分析系统-功能介绍
本系统是一个名为“【Python大数据+AI毕设实战】B站热门视频评论情感可视化分析系统”的综合数据分析平台，旨在深度挖掘B站海量弹幕数据背后隐藏的价值。系统核心架构基于Python语言，并深度融合了大数据处理框架Apache Spark，以应对海量评论数据带来的计算挑战。在技术实现上，系统利用Spark的分布式计算能力对原始弹幕数据进行高效清洗与预处理，随后集成自然语言处理（NLP）与情感分析模型，对弹幕文本进行情感极性（积极、消极、中性）的智能判断与强度量化。分析维度覆盖了情感倾向分布、情感随时间的演变规律、用户关注的热点话题提取以及高互动视频片段识别等多个层面。最终，所有分析结果将通过Echarts等可视化组件，以直观、动态的图表形式呈现在前端界面上，将复杂枯燥的数据转化为易于理解的洞察，为内容创作者、平台运营者及研究人员提供强有力的数据支持与决策参考。
基于大数据的B站热门视频评论情感可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 随着Bilibili（B站）从一个二次元社区发展成为中国年轻一代高度聚集的主流视频平台，其独特的弹幕文化已经演变成一种极具价值的实时反馈机制。用户在观看视频时发送的弹幕，不仅仅是简单的文字评论，更是一种即时、集体性的情绪表达和观点碰撞。一个热门视频的弹幕数量动辄成千上万，这些数据构成了一个庞大且非结构化的信息金矿，蕴含着观众对视频内容最直接、最真实的情感反应和关注焦点。然而，面对如此海量、高并发的文本数据流，传统的手动抽样分析方法显得力不从心，不仅效率低下，而且极易遗漏关键信息，难以全面、客观地把握整体舆论走向。因此，如何利用现代大数据与人工智能技术，自动化、智能化地解析这些弹幕数据，从中提炼出有价值的模式和洞见，便成了一个极具现实意义和研究价值的课题。 选题意义 本课题的实际意义体现在几个方面。对于视频内容创作者而言，这套系统好比一面“观众情绪镜子”，能够清晰地展示出视频的哪些片段最能引发共鸣，哪些话题讨论度最高，以及观众的整体情感基调是赞扬还是批评。这些直观的反馈可以帮助创作者精准定位内容亮点与不足，从而优化未来的创作方向和叙事节奏。换个角度看，对于平台运营者，系统提供的宏观情感趋势和用户关注点分析，有助于他们了解社区文化动态，为内容推荐算法优化和社区氛围引导提供数据依据。在技术实践层面，本项目完整地走通了从大数据采集、处理、分析到可视化展示的全链路，它将Spark大数据处理框架与AI情感分析技术进行了有机结合，为处理类似海量文本数据场景提供了一个可行的技术范例。可以说，这既是一个贴近实际应用的毕业设计，也是一次对前沿技术综合运用能力的有效探索。
基于大数据的B站热门视频评论情感可视化分析系统-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B站热门视频评论情感可视化分析系统-图片展示
基于大数据的B站热门视频评论情感可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.types import StringType, IntegerType
spark = SparkSession.builder.appName("BilibiliCommentAnalysis").getOrCreate()
# 核心功能1: 评论情感倾向分析
def analyze_sentiment_polarity(df):
positive_words = ["厉害", "支持", "喜欢", "哈哈", "哭了", "好看", "绝了", "aws1", "前方高能"]
negative_words = ["无聊", "差评", "劝退", "烂", "尴尬", "不好看", "睡了", "pass"]
def judge_sentiment(text):
if not text:
return "neutral"
pos_count = sum(1 for word in positive_words if word in text)
neg_count = sum(1 for word in negative_words if word in text)
if pos_count > neg_count and pos_count > 0:
return "positive"
elif neg_count > pos_count and neg_count > 0:
return "negative"
else:
return "neutral"
sentiment_udf = F.udf(judge_sentiment, StringType())
df_with_sentiment = df.withColumn("sentiment", sentiment_udf(F.col("danmu_text")))
result_df = df_with_sentiment.groupBy("sentiment").count().orderBy(F.desc("count"))
result_df.show()
return result_df
# 核心功能2: 情感强度时间分布
def analyze_sentiment_by_hour(df):
def judge_sentiment_score(text):
if not text:
return 0
positive_words = ["爱了爱了", "泪目", "太强了", "名场面", "经典"]
negative_words = ["快进", "扯淡", "什么鬼", "离谱", "尬"]
score = 0
for word in positive_words:
if word in text:
score += 2
for word in negative_words:
if word in text:
score -= 2
return score
sentiment_score_udf = F.udf(judge_sentiment_score, IntegerType())
df_with_score = df.withColumn("sentiment_score", sentiment_score_udf(F.col("danmu_text")))
hourly_sentiment = df_with_score.groupBy("submit_hour").agg(F.avg("sentiment_score").alias("avg_sentiment_intensity"), F.count("*").alias("danmu_count"))
ordered_result = hourly_sentiment.orderBy("submit_hour")
ordered_result.show(24)
return ordered_result
# 核心功能3: 热门话题提取
def extract_hot_topics(df):
def split_and_filter(text):
if not text:
return []
stop_words = {"的", "了", "是", "在", "我", "你", "他", "她", "它", "们", "这", "那", "个", "就", "都", "也"}
words = [word for word in text.replace(" ", "") if len(word) > 1 and word not in stop_words]
return words
split_udf = F.udf(split_and_filter, StringType())
df_exploded = df.withColumn("word", F.explode(F.split(split_udf(F.col("danmu_text")), "")))
filtered_words_df = df_exploded.filter(F.col("word").rlike(r'^[\u4e00-\u9fa5]+$'))
word_counts_df = filtered_words_df.groupBy("word").count().filter(F.col("count") > 10)
final_topics = word_counts_df.orderBy(F.desc("count")).limit(50)
final_topics.show()
return final_topics
基于大数据的B站热门视频评论情感可视化分析系统-结语
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