🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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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
本系统是一个基于大数据技术的B站热门视频评论情感可视化分析平台，旨在深度挖掘海量弹幕评论数据背后的价值。系统整体采用先进的大数据架构与前后端分离的设计模式。在数据处理层，我们运用Hadoop的HDFS进行海量评论数据的分布式存储，并利用Spark核心计算引擎进行高效、并行化的数据清洗、转换与分析，充分发挥了大数据框架在处理非结构化文本数据时的优势。后端服务采用Python语言与Django框架进行开发，负责业务逻辑处理、数据分析任务的调度以及向前端提供API接口。前端界面则基于Vue.js框架，结合ElementUI组件库与强大的Echarts可视化图表库，将复杂的分析结果以直观、动态的图表形式呈现给用户。核心功能模块涵盖了评论情感倾向分析，能够精确识别并统计积极、消极与中性情绪的分布；时间特征维度分析，揭示了用户互动的时间规律与视频内容的热点片段；用户关注点维度分析，通过高频词提取与主题分类，洞察观众的核心兴趣与讨论焦点；以及互动特征维度分析，量化了用户的参与深度与互动模式。整个系统从数据采集、处理、分析到可视化展示，形成了一个完整且高效的闭环，为理解视频内容与用户情绪提供了强有力的数据支持。
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B站这类视频平台的蓬勃发展，它早已不再是一个单纯的视频播放网站，而是演变成了一个充满活力的青年文化社区。在这个社区里，弹幕和评论构成了用户与内容、用户与用户之间互动的核心纽带，它们是观众最真实、最即时的情绪与观点的集合。面对一个热门视频动辄成千上万甚至上百万条的评论数据，内容创作者和平台运营者想要准确把握观众的反馈，光靠人眼看根本看不过来，更别提从中提炼出有价值的信息了。传统的抽样阅读方法不仅效率低下，而且容易遗漏关键信息，无法形成全局性的认知。因此，如何利用技术手段自动化、智能化地处理和分析这些海量的文本数据，从中洞察用户的情感波动、关注热点和行为模式，就成了一个亟待解决的现实问题，这也为本系统的开发提供了明确的需求导向。 选题意义 本课题的实际意义，主要体现在它为视频内容创作和社区运营提供了一种数据驱动的参考思路。对于内容创作者来说，系统通过情感分析，能清晰地告诉他们视频的哪个片段让观众“燃”起来了，哪个部分又可能引起了争议，帮助他们更精准地理解观众喜好，优化后续的创作方向。对于平台运营而言，通过分析用户关注点和互动高峰，可以更好地了解社区氛围，发现潜在的热点话题，甚至为内容推荐算法提供一些特征维度。当然，咱们也得实事求是，这毕竟只是一个毕业设计，它的分析深度和广度还有很大的提升空间，不可能直接解决所有商业问题。但它算是一个小小的尝试，证明了利用大数据技术对用户生成内容进行深度分析是可行的，能够为相关领域的研究和应用提供一个基础的实践案例和一套可供参考的技术实现方案。
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.functions import udf, col, count, hour, split, explode, regexp_replace, lower
from pyspark.sql.types import StringType, IntegerType
spark = SparkSession.builder.appName("BilibiliCommentAnalysis").getOrCreate()
# 核心功能1: 弹幕情感极性分布分析
def analyze_sentiment_distribution(df):
positive_words = ['好', '赞', '爱', '笑死', '牛逼', '支持', '喜欢', '优秀', '可以', '棒']
negative_words = ['差', '烂', '吐了', '无语', '讨厌', '恶心', '垃圾', '不行', '失望', '劝退']
def classify_sentiment(text):
if not text:
return "中性"
text_lower = text.lower()
pos_count = sum(1 for word in positive_words if word in text_lower)
neg_count = sum(1 for word in negative_words if word in text_lower)
if pos_count > neg_count:
return "积极"
elif neg_count > pos_count:
return "消极"
else:
return "中性"
sentiment_udf = udf(classify_sentiment, StringType())
df_with_sentiment = df.withColumn("sentiment", sentiment_udf(col("danmu_text")))
sentiment_counts = df_with_sentiment.groupBy("sentiment").agg(count("*").alias("count"))
return sentiment_counts.collect()
# 核心功能2: 弹幕高峰期分析
def find_peak_interaction_hours(df):
df_with_hour = df.withColumn("submit_hour_int", hour(col("submit_hour").cast("timestamp")))
hourly_counts = df_with_hour.groupBy("submit_hour_int").agg(count("*").alias("danmu_count"))
peak_hours = hourly_counts.orderBy(col("danmu_count").desc())
return peak_hours.collect()
# 核心功能3: 热门话题与关键词提取
def extract_hot_topics(df):
stop_words = ['的', '了', '是', '在', '我', '你', '他', '她', '它', '们', '这', '那', '有', '就', '不', '和', '也', '都', '一个', '啊', '吧', '吗', '呢', '哈哈', '哈哈哈']
cleaned_df = df.withColumn("cleaned_text", regexp_replace(col("danmu_text"), "[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]", ""))
words_df = cleaned_df.withColumn("word", explode(split(lower(col("cleaned_text")), " ")))
filtered_words_df = words_df.filter((col("word") != "") & (~col("word").isin(stop_words)))
word_counts = filtered_words_df.groupBy("word").agg(count("*").alias("frequency"))
hot_topics = word_counts.orderBy(col("frequency").desc())
return hot_topics.limit(20).collect()
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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