B站热门视频评论情感可视化分析系统-简介
本系统是一个基于Hadoop大数据框架的B站热门视频评论情感可视化分析系统，旨在应对海量弹幕评论数据带来的分析挑战。系统后端采用Python语言，结合Django框架进行业务逻辑构建与API接口开发，而核心的数据处理引擎则依托于Spark。原始的B站弹幕评论数据首先被存储在Hadoop的HDFS分布式文件系统中，保证了数据的可靠性和高吞吐量。随后，系统利用Spark的分布式计算能力，对TB级别的评论文本进行高效清洗、预处理和深度分析。核心分析功能包括对弹幕文本的情感极性判断，将其划分为积极、消极与中性三类，并量化各自的占比；同时，系统会结合弹幕发送的时间戳，分析情感强度在一天24小时内的分布波动，挖掘用户的情绪高峰期；此外，系统还能从海量文本中提取高频关键词与话题，精准定位用户的核心关注点。所有分析结果最终通过前端Vue框架与Echarts可视化组件，以动态图表的形式直观呈现，为内容创作者和平台运营者提供关于用户情绪、互动行为和热点趋势的清晰数据洞察。
B站热门视频评论情感可视化分析系统-技术
开发语言：Python或Java 大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis) 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
B站热门视频评论情感可视化分析系统-背景
选题背景 随着视频平台的蓬勃发展，B站以其独特的社区文化和高互动性吸引了大量年轻用户，弹幕和评论已成为用户表达观点、抒发情感的核心渠道。一个热门视频的背后，往往伴随着成千上万甚至上百万条的评论数据，这些数据蕴含着观众对视频内容最直接、最真实的反馈。面对如此海量的非结构化文本数据，传统的抽样阅读或人工统计方法显得力不从心，不仅效率低下，而且难以发现数据背后隐藏的规律和趋势。如何有效地管理和分析这些评论数据，从中提取有价值的情感倾向、用户关注点和互动模式，成为了内容创作者优化作品、平台方提升用户体验所面临的一个实际问题。因此，借助大数据技术，构建一个能够自动化、智能化处理并分析这些评论的系统，显得十分必要和迫切。 选题意义 本课题的实践意义在于，它为理解视频内容与用户反馈之间的关系提供了一个具体的技术方案。对于内容创作者而言，系统分析出的情感分布和关键词，可以帮助他们快速了解观众的整体情绪反应，识别视频中哪些片段最能引发共鸣或争议，从而在未来的创作中更好地把握观众喜好，调整内容方向。对于平台运营者来说，通过分析不同视频的用户互动热点和情感趋势，可以更精准地进行内容推荐，营造良好的社区氛围。从技术学习角度看，这个项目完整地走了一遍从数据采集、存储、清洗、分布式计算分析到最终可视化展示的全流程，是对Hadoop、Spark等大数据技术的一次综合性应用，能够有效提升处理实际问题的工程能力。虽然作为一个毕业设计，其规模和深度有限，但它所展示的分析思路和技术实现路径，具有一定的参考价值和实践意义。
B站热门视频评论情感可视化分析系统-视频展示
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B站热门视频评论情感可视化分析系统-图片展示
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, hour, date_format, count, desc
from pyspark.sql.types import IntegerType
from pyspark.ml.feature import Tokenizer, StopWordsRemover, CountVectorizer
spark = SparkSession.builder.appName("BilibiliCommentAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/bilibili_data", header=True, inferSchema=True)
# 功能1: 评论情感倾向分析
positive_words = ['厉害', '支持', '哈哈', '爱了', '不错', '好看', '绝了']
negative_words = ['难过', '失望', '讨厌', '无聊', '垃圾', '劝退', '尴尬']
def sentiment_analysis(text):
if not text: return 0
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: return 1
elif neg_count > pos_count: return -1
else: return 0
sentiment_udf = udf(sentiment_analysis, IntegerType())
df_with_sentiment = df.withColumn("sentiment", sentiment_udf(col("danmu_text")))
sentiment_result = df_with_sentiment.groupBy("sentiment").agg(count("*").alias("count"))
sentiment_result.show()
# 功能2: 弹幕发送时间分布分析
df_with_hour = df.withColumn("submit_hour", hour(col("submit_time")))
hourly_distribution = df_with_hour.groupBy("submit_hour").agg(count("*").alias("danmu_count")).orderBy("submit_hour")
hourly_distribution.show(24)
# 功能3: 用户关注点热门话题提取
tokenizer = Tokenizer(inputCol="danmu_text", outputCol="words")
words_data = tokenizer.transform(df)
remover = StopWordsRemover(inputCol="words", outputCol="filtered_words")
filtered_data = remover.transform(words_data)
cv = CountVectorizer(inputCol="filtered_words", outputCol="features", vocabSize=100, minDF=2.0)
cv_model = cv.fit(filtered_data)
featurized_data = cv_model.transform(filtered_data)
vocabulary = cv_model.vocabulary
print("Top 20 Hot Keywords:", vocabulary[:20])
B站热门视频评论情感可视化分析系统-结语
这个毕设项目将大数据技术与实际应用场景结合了起来，算是一次比较完整的工程实践。虽然还有很多可以深挖和优化的地方，比如采用更复杂的情感分析模型，但整个做下来，对数据处理的全流程有了更深的体会。希望我的这点经验能给大家带来一些启发，祝各位同学的毕设都能顺顺利利！ 粉丝动态
如果你也在为大数据方向的毕设发愁，那这个视频或许能帮到你！从选题到技术实现，都给你理清楚了。觉得有用的话，别忘了给个一键三连支持一下！也欢迎在评论区留下你的专业和遇到的难题，咱们一起交流讨论，共同进步！
