🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
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基于大数据的豆瓣读书数据分析与可视化系统-功能介绍
本系统是一个基于Python大数据技术栈的豆瓣读书数据分析与可视化平台，旨在为毕业设计提供一个完整的技术实践案例。系统后端采用强大的Hadoop生态系统进行分布式存储，并利用Spark核心引擎进行高效的数据清洗、转换与分析计算，充分展现了处理海量数据的能力。在业务逻辑层面，系统通过Django框架构建RESTful API，实现了前后端分离的现代化架构。前端则运用Vue框架结合ElementUI组件库，并借助ECharts强大的图表渲染能力，将复杂的分析结果以直观、交互式的图表形式呈现给用户。核心功能涵盖了从宏观的图书市场趋势（如出版年份、价格分布）到微观的个体价值挖掘（如高产作者榜、高口碑出版社排行），并创新性地引入了基于K-Means聚类算法的图书智能分群功能，将书籍划分为“高分热门”、“高分冷门”等不同群体，体现了人工智能技术在数据分析中的应用。整个系统不仅是一个数据展示工具，更是一个集数据工程、算法应用与前端可视化于一体的综合性解决方案，完整复现了大数据项目的全流程。
基于大数据的豆瓣读书数据分析与可视化系统-选题背景意义
选题背景 在当前这个信息爆炸的时代，数字内容以前所未有的速度增长，图书行业也不例外。豆瓣读书作为一个汇聚了海量用户评价与阅读记录的平台，积累了极其丰富的数据资源。这些数据虽然蕴含着巨大的价值，但其格式繁杂、信息分散，传统的分析手段难以有效处理。比如，出版时间的格式五花八门，作者信息里夹杂着国籍，价格和页数字段也充满了非数字字符。面对这样一份“脏”数据集，如何高效地进行清洗、整合并从中挖掘出有价值的规律，就成了一个典型的数据处理难题。因此，本项目应运而生，它瞄准了这一实际需求，旨在运用现代大数据技术，对豆瓣读书的公开数据进行一次系统性的深度剖析，探索隐藏在评论与评分背后的图书市场真相。 选题意义 这个项目的实际意义还是挺实在的。对于我们这些计算机专业的学生来说，它提供了一个完整的大数据项目实战机会，从数据采集、清洗，到用Spark进行分析，再到最后用漂亮的图表展示出来，整个流程走下来，技术能力能得到不小的锻炼。对普通读者或者想研究图书市场的人来说，这个系统就像一个清晰的导航仪。你可以很直观地看到哪些出版社的书质量高口碑好，哪些作者是真正的“高产王”，或者不同年代的图书出版趋势是怎样的。那个K-Means聚类功能也挺有意思，它能帮你把书分成不同的类型，比如那种“叫好又叫座”的，或者“被埋没的好书”，找书的时候就有个参考了。当然，作为一个毕业设计，它肯定还有很多可以完善的地方，但它确实证明了用大数据技术去解读文化产品是完全可行的，提供了一种新的视角来看待我们熟悉的书本世界。
基于大数据的豆瓣读书数据分析与可视化系统-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
基于大数据的豆瓣读书数据分析与可视化系统-视频展示
基于大数据的豆瓣读书数据分析与可视化系统-图片展示
基于大数据的豆瓣读书数据分析与可视化系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, regexp_extract, when, trim, split, avg, count
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
spark = SparkSession.builder.appName("DoubanBookAnalysis").getOrCreate()
def preprocess_data(df):
df_filtered = df.filter(col("书名") != "点击上传封面图片")
df_cleaned = df_filtered.na.fill({"作者": "未知", "出版社": "未知", "页数": "0", "价格": "0.0", "评分": "0.0", "评论数量": "0"})
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("价格", regexp_extract(col("价格"), r"(\d+\.?\d*)", 1).cast("float"))
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("页数", regexp_extract(col("页数"), r"(\d+)", 1).cast("int"))
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("出版年份", regexp_extract(col("出版时间"), r"(\d{4})", 1).cast("int"))
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("评分", when(col("评分").cast("float") > 0, col("评分").cast("float")).otherwise(0.0))
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("评论数量", regexp_extract(col("评论数量"), r"(\d+)", 1).cast("int"))
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("作者", trim(split(col("作者"), " ").getItem(0)))
final_df = df_cleaned.select("书名", "作者", "出版社", "出版年份", "页数", "价格", "评分", "评论数量")
return final_df
def analyze_top_rated_authors(df_processed):
valid_books_df = df_processed.filter((col("评分") > 0) & (col("作者") != "未知"))
author_stats_df = valid_books_df.groupBy("作者").agg(avg("评分").alias("平均评分"), count("书名").alias("作品数量"))
significant_authors_df = author_stats_df.filter(col("作品数量") >= 2)
top_authors_df = significant_authors_df.orderBy(col("平均评分").desc(), col("作品数量").desc())
return top_authors_df
def kmeans_book_clustering(df_processed):
cluster_df = df_processed.filter((col("评分") > 0) & (col("评论数量") > 0))
feature_cols = ["评分", "评论数量"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features_vec")
assembled_df = assembler.transform(cluster_df)
scaler = StandardScaler(inputCol="features_vec", outputCol="scaled_features", withStd=True, withMean=True)
scaler_model = scaler.fit(assembled_df)
scaled_df = scaler_model.transform(assembled_df)
kmeans = KMeans(featuresCol="scaled_features", predictionCol="cluster", k=4, seed=42)
kmeans_model = kmeans.fit(scaled_df)
clustered_df = kmeans_model.transform(scaled_df)
result_df = clustered_df.select("书名", "作者", "评分", "评论数量", "cluster")
return result_df
基于大数据的豆瓣读书数据分析与可视化系统-结语
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