🍊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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基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统-功能介绍
本系统《基于Spark的起点小说网数据可视化分析系统》是一个专注于网络文学领域的数据分析平台，旨在利用大数据技术深度挖掘起点小说网海量小说数据背后的价值。系统技术核心构建于Hadoop与Spark大数据框架之上，通过Python的Pandas和NumPy库进行数据预处理，并利用Spark SQL进行高效、分布式的大规模数据查询与分析。后端服务采用成熟的Django框架，负责处理业务逻辑、调度Spark分析任务并通过API向前端提供数据。前端界面则基于Vue.js和ElementUI构建，配合强大的ECharts图表库，将复杂的分析结果以直观、动态的可视化图表形式呈现给用户。系统围绕起点小说网的bookInfo.csv数据集，实现了从数据清洗、转换到多维度分析的完整流程。核心功能模块包括：小说类别分布与热度分析，帮助洞察平台内容生态；作者创作能力评估，用于识别高潜力作者；小说热度与质量关联性分析，探索成功作品的内在规律；以及内容文本特征挖掘，揭示流行题材趋势。最终，系统将这些分析结果整合进一个交互式的Web仪表盘中，为用户提供了从宏观市场格局到微观作品特征的全方位数据洞察视角。
基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 随着互联网技术的飞速发展，网络文学已经从一个小众的创作领域，成长为一个拥有庞大用户群体和巨大市场价值的数字内容产业。以起点小说网为代表的在线阅读平台，每日都会产生海量的作品数据，涵盖了小说的类别、作者、字数、推荐数、签约状态等多个维度。这些数据不仅是平台运营的宝贵资产，也深刻地反映了读者的阅读偏好、市场的流行趋势以及作者的生态状况。然而，面对如此规模的数据，传统的、依赖人工经验的分析方法显得力不从心，难以高效、准确地从数据中提炼出有价值的洞见。因此，如何利用现代大数据技术，对这些海量文学数据进行自动化、系统化的深度分析，挖掘数据背后隐藏的规律，从而为平台运营、作者创作和读者选择提供数据支持，成为了一个具有现实意义和研究价值的课题。本课题正是在这样的背景下提出的，旨在构建一个基于大数据技术的可视化分析系统，以应对网络文学领域的数据分析挑战。 选题意义 本课题的意义主要体现在其提供的实际应用价值和技术实践价值上。从实际应用层面来看，本系统能够为网络文学行业的不同参与者提供决策参考。对于平台方，通过分析小说类别分布、热度趋势以及VIP作品表现，可以优化内容推荐策略、调整资源扶持方向，从而提升用户粘性和平台收益。对于作者而言，系统能够揭示不同题材的热度、分析字数与推荐量的关系，帮助他们更好地把握市场脉搏，选择创作方向，提升作品的成功率。对于读者，虽然不直接面向他们，但平台基于本系统分析结果做出的优化，最终会为他们带来更精准的内容推荐和更优质的阅读体验。从技术实践层面看，本课题完整地应用了Hadoop、Spark等主流大数据技术栈，处理了真实世界的数据集，覆盖了从数据采集、清洗、存储、计算分析到最终可视化展示的全过程。这不仅是对理论知识的一次有效检验，也为解决类似领域的大数据分析问题提供了一个可行的技术方案和实现思路，具有一定的借鉴意义。
基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统-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
基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统-图片展示
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, desc, regexp_extract
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.stat import Correlation
# 初始化SparkSession，这是所有Spark功能的入口点
spark = SparkSession.builder \
.appName("QidianDataAnalysis") \
.getOrCreate()
# 假设df是通过spark.read.csv("hdfs://path/to/bookInfo.csv", header=True, inferSchema=True)加载的DataFrame
# df = spark.read.csv(...)
# 核心功能1: 小说类别热度排行分析
# 业务逻辑：按大类别（class_type）进行分组，计算每个类别的小说总数和平均推荐数，以此评估类别热度。
def analyze_category_popularity(df):
# 按class_type分组，并聚合计算每个类别的小说数量和平均总推荐数
category_analysis_df = df.groupBy("class_type").agg(
count("book_id").alias("novel_count"),
avg("total_recommend").alias("avg_recommend")
)
# 按平均推荐数降序排序，以找出最受欢迎的类别
sorted_category_df = category_analysis_df.orderBy(desc("avg_recommend"))
# 将结果转换为Pandas DataFrame以便于后续处理或输出为单个CSV文件
sorted_category_pd = sorted_category_df.toPandas()
# sorted_category_pd.to_csv("/path/to/result_category_analysis.csv", index=False)
return sorted_category_pd
# 核心功能2: 高质量作者识别分析
# 业务逻辑：综合评估作者的作品数量、平均推荐数和签约状态，识别出平台的核心高质量作者。
def analyze_high_quality_authors(df):
# 过滤掉作者名为"未知"的记录
author_df = df.filter(col("author_name") != "未知")
# 按作者名分组，聚合计算作品数量、平均推荐数，并计算签约作品的比例
author_stats_df = author_df.groupBy("author_name").agg(
count("book_id").alias("book_count"),
avg("total_recommend").alias("avg_recommend"),
# 使用一个条件表达式来计算签约率，is_qianyue为"签约"的计为1，否则为0，然后求平均
avg((col("is_qianyue") == "签约").cast("int")).alias("signing_rate")
)
# 筛选出作品数量大于等于3的作者，以保证一定的样本量
quality_authors_df = author_stats_df.filter(col("book_count") >= 3)
# 定义一个综合质量分，这里简单地将三个指标加权求和
quality_authors_df = quality_authors_df.withColumn("quality_score", col("avg_recommend") * 0.6 + col("book_count") * 1000 * 0.2 + col("signing_rate") * 10000 * 0.2)
# 按综合质量分降序排序
top_authors_df = quality_authors_df.orderBy(desc("quality_score"))
top_authors_pd = top_authors_df.toPandas()
# top_authors_pd.to_csv("/path/to/result_author_analysis.csv", index=False)
return top_authors_pd
# 核心功能3: 字数与推荐数相关性分析
# 业务逻辑：分析小说的字数和其获得的总推荐数之间是否存在线性相关关系，探究篇幅对作品受欢迎程度的影响。
def analyze_word_count_recommend_correlation(df):
# 数据清洗：将"count"字段（如"62.97万"）转换为数值型
# 使用正则表达式提取数字部分，转换为浮点数，然后乘以10000
cleaned_df = df.withColumn("word_count_num",
regexp_extract(col("count"), r"(\d+\.\d+)", 1).cast("float") * 10000
).filter(col("word_count_num").isNotNull() & (col("word_count_num") > 0))
# 选择用于相关性分析的两列
correlation_df = cleaned_df.select("word_count_num", "total_recommend")
# 使用VectorAssembler将特征列合并为一个向量列，这是Spark MLlib计算相关性所要求的格式
assembler = VectorAssembler(inputCols=["word_count_num", "total_recommend"], outputCol="features")
data_for_corr = assembler.transform(correlation_df)
# 计算皮尔逊相关系数矩阵
corr_matrix = Correlation.corr(data_for_corr, "features", "pearson").collect()[0][0]
# 从矩阵中提取出我们需要的单个相关系数值
correlation_coefficient = corr_matrix[0, 1]
# print(f"The correlation coefficient between word count and total recommendation is: {correlation_coefficient}")
return correlation_coefficient
基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统-结语
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