90%通过率！基于Spark的B站评论情感分析系统，Python+Django完整实现方案毕业设计选题推荐毕设选题数据分析机器学习

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Spark的B站热门视频评论情感可视化分析系统，旨在利用大数据技术处理和解析海量弹幕数据背后隐藏的用户情感与行为模式。系统后端采用Python语言进行开发，并整合了强大的大数据技术栈，其中Hadoop HDFS负责海量评论数据的分布式存储，而Apache Spark作为核心计算引擎，通过其高效的内存计算能力和Spark SQL模块，实现对TB级弹幕数据的快速清洗、转换和复杂分析。在数据处理流程中，我们运用了Pandas和NumPy库进行辅助的数据整理与数值计算，并将分析结果持久化存储于MySQL数据库中，以便前端快速查询。前端界面则基于Vue框架和ElementUI组件库构建，为用户提供了清晰美观的交互体验，并借助Echarts强大的图表渲染能力，将复杂的分析结果以情感极性分布图、时间趋势折线图、关键词云图等多种可视化形式直观地呈现出来，从而帮助内容创作者和运营者深入洞察观众反馈，优化内容策略。

B站热门视频评论情感可视化分析系统-技术

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 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Bilibili等视频平台的蓬勃发展，弹幕已从简单的评论功能演变为一种独特的实时互动文化现象和用户情绪的集中宣泄口。一条热门视频的弹幕数量动辄成千上万，这些数据蕴含着观众对视频内容最直接、最真实的情感反馈、关注点和互动行为。对于内容创作者而言，仅仅依靠观看量和点赞数已经难以全面把握观众的喜好，更无法精准定位视频中的高光时刻或争议片段。面对如此庞大且非结构化的弹幕数据流，传统的分析方法显得力不从心，人工筛选和分析不仅效率低下，而且容易遗漏关键信息。因此，如何利用自动化和智能化的技术手段，从海量弹幕中高效地提取有价值的洞察，成为了一个亟待解决的实际问题，这也为本系统的开发提供了现实需求和应用场景。

选题意义本课题的意义在于将前沿的大数据技术应用于具体的社交媒体分析场景，具有一定的实践价值和学习价值。从实际应用角度看，系统通过对弹幕情感、时间分布、用户关注点等多维度的分析，可以为视频创作者提供一份详尽的“观众体检报告”。创作者可以清晰地了解到哪个片段最能引发观众共鸣，大家在讨论哪些话题，以及整体的舆论情绪是积极还是消极，这些都能为后续的内容创作和风格调整提供数据支持，帮助其更好地与观众互动。从技术学习角度看，本项目完整地实践了从数据采集、存储、清洗、分析计算到最终可视化展示的全过程，是运用Hadoop、Spark等主流大数据框架解决实际问题的综合性案例。对于即将毕业的计算机专业学生来说，完成这样一个项目不仅能加深对大数据生态的理解，还能锻炼工程实践能力和问题解决能力，为未来的学习和工作打下坚实的基础。

B站热门视频评论情感可视化分析系统-视频展示

[video(video-gklaJskk-1764769539920)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/504… 毕业设计)]

B站热门视频评论情感可视化分析系统-图片展示

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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, explode, split, regexp_replace, lower, count, hour
from pyspark.sql.types import StringType, IntegerType

spark = SparkSession.builder.appName("BilibiliDanmuAnalysis").getOrCreate()

# 假设df是一个已加载的DataFrame，包含danmu_text, submit_hour, submit_date等字段
# df = spark.read.csv("hdfs://path/to/danmu_data.csv", header=True)

# 1. 弹幕情感极性分布分析
# 定义一个简单的情感分析UDF (实际项目中会使用更复杂的模型或第三方库)
sentiment_words = {"开心": 1, "喜欢": 1, "666": 1, "哈哈": 1, "难过": -1, "生气": -1, "垃圾": -1, "劝退": -1}
def analyze_sentiment(text):
    score = 0
    for word in sentiment_words:
        if word in text:
            score += sentiment_words[word]
    if score > 0: return "积极"
    if score < 0: return "消极"
    return "中性"
sentiment_udf = udf(analyze_sentiment, StringType())
df_with_sentiment = df.withColumn("sentiment", sentiment_udf(col("danmu_text")))
sentiment_distribution = df_with_sentiment.groupBy("sentiment").agg(count("*").alias("count"))
# sentiment_distribution.show()

# 2. 情感强度时间分布分析
# 结合情感和发送时间，分析一天内各时段的情感变化
df_with_hour = df_with_sentiment.withColumn("submit_hour_int", hour(col("submit_hour").cast("timestamp")))
sentiment_time_distribution = df_with_hour.groupBy("submit_hour_int", "sentiment").agg(count("*").alias("count")).orderBy("submit_hour_int")
# sentiment_time_distribution.show()

# 3. 热门话题提取 (高频词统计)
# 清洗文本，分词，并统计词频
df_cleaned = df.withColumn("clean_text", regexp_replace(lower(col("danmu_text")), r"[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]", " "))
words_df = df_cleaned.withColumn("word", explode(split(col("clean_text"), " "))).filter(col("word") != "")
# 停用词列表
stopwords = ["的", "了", "是", "在", "我", "你", "他", "她", "它", "们", "这", "那", "就", "都", "也", "还", "啊", "吗", "哦", "哈哈"]
# 过滤停用词并统计词频
word_counts = words_df.filter(~col("word").isin(stopwords)).groupBy("word").agg(count("*").alias("frequency")).orderBy(col("frequency").desc())
# word_counts.show()

B站热门视频评论情感可视化分析系统-结语

这个毕设项目对你有帮助吗？从选题、技术选型到核心功能实现，希望能给你一些启发。如果觉得内容不错，别忘了点赞、投币、收藏一键三连支持一下！你的鼓励是我更新的最大动力。有什么关于毕设的问题，或者想交流的技术难点，都欢迎在评论区留言，我们一起讨论，共同进步！

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