🍊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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基于大数据的豆瓣电影用户行为与市场趋势分析系统-功能介绍
本系统《基于大数据的豆瓣电影用户行为与市场趋势分析系统》是一个旨在深度挖掘海量电影数据背后价值的综合性分析平台。系统核心构建于Hadoop分布式存储框架与Spark高性能计算引擎之上，专门针对豆瓣电影这一庞大的用户生成内容数据集进行高效处理与智能分析。它不仅能够对电影的基础特征，如类型、制片国家、时长等进行宏观统计，更能深入到用户行为层面，通过对数百万条评分、评论数据的量化分析，揭示用户的评分偏好、情感倾向以及评论热点。系统利用Spark SQL进行快速的数据查询与聚合，结合Pandas等工具进行精细化数据处理，最终通过Echarts将复杂的分析结果以直观的可视化图表形式呈现。整个流程覆盖了从原始数据上传至HDFS、Spark分布式计算、数据清洗转换、多维度分析建模到最终结果展示的完整大数据处理链路，为理解电影市场动态、洞察用户观影习惯提供了一个强有力的数据驱动解决方案。
基于大数据的豆瓣电影用户行为与市场趋势分析系统-选题背景意义
选题背景 随着互联网的飞速发展，在线影评平台已经成为影迷分享观点、获取信息的重要阵地，其中豆瓣电影以其独特的社区氛围和高质量的用户评论积累了海量的数据。这些数据不仅包含了电影的客观信息，更蕴含着广大观众主观的评价和情感，形成了一座亟待开采的数据金矿。然而，数据量的爆炸式增长也带来了前所未有的挑战，传统的数据处理方式在面对如此规模的数据时显得力不从心，无论是处理效率还是分析深度都远远不够。这就导致了一种困境：我们拥有数据，却难以有效地将其转化为有价值的洞察。正是在这样的背景下，利用以Hadoop和Spark为代表的大数据技术来应对这一挑战，显得尤为必要和及时。本课题选择豆瓣电影作为数据源，正是为了探索如何运用现代化的技术工具，系统性地解决海量、异构数据的分析难题。 选题意义 这个课题的实际意义体现在几个方面。对于做毕设的同学来说，它提供了一个非常完整和典型的大数据项目实践机会。从数据采集、环境搭建，到使用Spark进行分布式计算，再到最后的数据可视化，整个流程走下来，能让人对大数据技术栈有一个非常扎实的掌握，这比单纯看书本理论要深刻得多。换个角度看，对于电影爱好者或者市场研究人员，这个系统能提供一些有趣的发现。比如，通过分析可以知道哪些导演的作品口碑最稳定，或者哪种类型的电影更容易获得高分，这些结论虽然不能完全预测未来，但至少能提供一些数据上的参考。说得更实在点，这个系统展示了如何将看似杂乱无章的用户行为数据，通过科学的分析方法，整理成有条理的信息，并最终服务于决策。它证明了数据分析的价值，哪怕只是一个毕业设计的规模，也能为理解一个行业提供新的视角，这种解决问题的思路和方法本身，就是其意义所在。
基于大数据的豆瓣电影用户行为与市场趋势分析系统-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
基于大数据的豆瓣电影用户行为与市场趋势分析系统-视频展示
基于大数据的豆瓣电影用户行为与市场趋势分析系统-图片展示
基于大数据的豆瓣电影用户行为与市场趋势分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import split, explode, col, avg, count, sum, when
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
spark = SparkSession.builder.appName("DoubanMovieAnalysis").getOrCreate()
def analyze_genre_rating_relationship(df):
genre_df = df.select(col("genre"), col("douban_rating")).filter(col("douban_rating") > 0)
exploded_df = genre_df.withColumn("genre", explode(split(col("genre"), " / ")))
result_df = exploded_df.groupBy("genre").agg(
avg(col("douban_rating")).alias("average_rating"),
count("*").alias("movie_count")
).orderBy(col("average_rating").desc())
result_df.show()
return result_df
def analyze_director_influence(df):
director_df = df.select(col("director"), col("douban_rating"), col("rating_count")).filter(
(col("director").isNotNull()) & (col("director") != "") & (col("douban_rating") > 0)
)
influence_df = director_df.groupBy("director").agg(
count("*").alias("movie_count"),
avg(col("douban_rating")).alias("average_rating"),
sum(col("rating_count")).alias("total_rating_people")
).filter(col("movie_count") > 2).orderBy(col("total_rating_people").desc())
influence_df.show()
return influence_df
def cluster_user_behavior(df):
user_genre_df = df.select(col("commenter"), col("genre"), col("user_rating")).filter(
(col("commenter").isNotNull()) & (col("commenter") != "未知") & (col("user_rating") > 0)
)
exploded_df = user_genre_df.withColumn("genre", explode(split(col("genre"), " / ")))
user_genre_avg = exploded_df.groupBy("commenter", "genre").agg(avg(col("user_rating")).alias("avg_rating"))
pivoted_df = user_genre_avg.groupBy("commenter").pivot("genre").avg("avg_rating").fillna(0)
feature_cols = [c for c in pivoted_df.columns if c != "commenter"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
final_df = assembler.transform(pivoted_df)
kmeans = KMeans(featuresCol="features", predictionCol="cluster", k=5, seed=1)
model = kmeans.fit(final_df)
clustered_df = model.transform(final_df)
clustered_df.select("commenter", "cluster").show()
return clustered_df
基于大数据的豆瓣电影用户行为与市场趋势分析系统-结语
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