🍊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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python基于大数据对B站热门视频的数据分析与数据研究系统-功能介绍
本系统“Python基于大数据对B站热门视频的数据分析与数据研究系统”是一个旨在深度挖掘B站海量视频内容背后规律的综合性分析平台。系统整体采用B/S架构，后端核心以Python语言驱动，并深度集成Apache Spark大数据处理框架，以应对海量视频数据的清洗、转换与复杂计算任务。数据持久化层选用稳定可靠的MySQL数据库。前端界面则基于Vue.js与ElementUI组件库构建，为用户提供了直观、美观且交互性强的数据可视化体验。系统的核心工作流程始于对B站公开热门视频信息的定向采集，涵盖视频标题、UP主、播放量、点赞数、投币数、弹幕数及评论等关键维度。随后，利用Spark强大的分布式计算能力，对原始数据进行预处理与多维度分析，包括但不限于视频热度趋势预测、用户评论情感倾向分析、视频类别关联性挖掘以及爆款视频特征提炼等。最终，所有分析结果将通过动态图表、排行榜单等形式在前端界面进行可视化呈现，为内容创作者、平台运营者及视频生态研究者提供一个强有力的数据决策支持工具，实现了从数据采集到价值洞察的全链路闭环。
python基于大数据对B站热门视频的数据分析与数据研究系统-背景意义
选题背景 如今，B站已经从一个二次元社区发展成拥有数亿用户的综合性视频平台，每天产生的视频内容和互动数据量级十分庞大。大家都能看到，热门视频的诞生似乎总带着一些神秘的规律，有的视频一夜爆火，有的精心制作却反响平平。对于平台运营者和内容创作者来说，想要从这片数据海洋中手动寻找规律，几乎是不可能完成的任务。这就好比在没有地图和指南针的情况下探索一片未知的森林，效率低下且容易迷失方向。传统的抽样调查或小范围分析早已无法适应当前数据规模和实时变化的需求，因此，引入能够处理海量数据的自动化分析工具变得尤为迫切。本课题正是在这样的背景下提出的，希望通过构建一个基于大数据技术的分析系统，能够系统性地、自动化地洞察B站热门视频的内在逻辑与动态趋势，将复杂无序的数据转化为清晰可见的洞察。
选题意义 这个系统的意义嘛，其实挺实在的，主要体现实用性和学习价值上。从学习角度看，它完整地走了一遍大数据项目的全流程，从数据怎么来，到怎么用Spark去处理，再到怎么把结果展示出来，对于计算机专业的同学来说，这是一个很好的练手项目，能把课堂上学到的Python、数据库、大数据这些零散的知识点串联起来，形成一个整体的认识。换个角度想，对于内容创作者，这个系统也能提供一些参考。比如，通过分析不同类别视频的热度趋势和用户评论情感，可以帮助他们了解当前观众的兴趣点在哪里，什么样的标题和内容更容易获得正面反馈，从而在创作时更有方向感。虽然它只是一个毕业设计，不可能做到商业级产品那么精准，但它提供的数据分析思路和可视化结果，确实能为理解B站的内容生态提供一个全新的、数据驱动的视角，这比单纯凭感觉去猜测要靠谱得多。总的来说，它的意义在于提供了一个将大数据技术应用于实际社交媒体场景的范例，兼具了教学示范和初步实践探索的双重价值。
python基于大数据对B站热门视频的数据分析与数据研究系统-技术选型
开发语言：Java+Python（两个版本都支持） 后端框架：Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+HTML 数据库：MySQL 系统架构：B/S 开发工具：IDEA（Java的）或者PyCharm（Python的）
python基于大数据对B站热门视频的数据分析与数据研究系统-视频展示
python基于大数据对B站热门视频的数据分析与数据研究系统-视频展示
python基于大数据对B站热门视频的数据分析与数据研究系统-图片展示
python基于大数据对B站热门视频的数据分析与数据研究系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, udf, lit, when, count, sum, avg, corr
from pyspark.sql.types import StringType, IntegerType, FloatType
import requests
import json
import re
spark = SparkSession.builder.appName("BilibiliAnalysis").getOrCreate()
# 核心功能1：模拟热门视频数据采集与初步处理
def fetch_and_process_hot_videos(category_keyword):
print(f"开始采集分类 '{category_keyword}' 的热门视频数据...")
# 模拟API请求获取原始JSON数据
mock_api_response = requests.get("https://api.mocki.io/v1/b043df5a").json()
raw_video_list = mock_api_response.get('data', {}).get('list', [])
# 提取并清洗关键字段
processed_data = []
for video in raw_video_list:
if category_keyword.lower() in video.get('title', '').lower():
processed_data.append({
'video_id': video.get('bvid'),
'title': re.sub(r'[^\w\s]', '', video.get('title', '')),
'author': video.get('owner', {}).get('name'),
'view_count': int(video.get('stat', {}).get('view', 0)),
'like_count': int(video.get('stat', {}).get('like', 0)),
'coin_count': int(video.get('stat', {}).get('coin', 0)),
'danmaku_count': int(video.get('stat', {}).get('danmaku', 0)),
'category': category_keyword
})
# 转换为Spark DataFrame进行后续处理
df_videos = spark.createDataFrame(processed_data)
df_videos = df_videos.withColumn("interaction_rate", (col("like_count") + col("coin_count") + col("danmaku_count")) / col("view_count"))
print("数据采集与初步处理完成，已生成Spark DataFrame。")
return df_videos
# 核心功能2：视频热度与关联性分析
def analyze_video_correlation(df_videos):
print("执行视频热度指标关联性分析...")
# 计算各指标间的相关系数，以探究热度驱动因素
view_like_corr = df_videos.stat.corr("view_count", "like_count")
view_danmaku_corr = df_videos.stat.corr("view_count", "danmaku_count")
like_coin_corr = df_videos.stat.corr("like_count", "coin_count")
# 聚合分析不同类别的平均热度
category_stats = df_videos.groupBy("category").agg(
avg("view_count").alias("avg_view"),
avg("interaction_rate").alias("avg_interaction_rate"),
count("video_id").alias("video_count")
).orderBy(col("avg_view").desc())
# 标记高互动率视频
df_analyzed = df_videos.withColumn("is_high_interaction", when(col("interaction_rate") > 0.05, lit("是")).otherwise(lit("否")))
print("关联性分析完成，已生成分析结果DataFrame。")
return df_analyzed, {"view_like_corr": view_like_corr, "view_danmaku_corr": view_danmaku_corr, "like_coin_corr": like_coin_corr}, category_stats
# 核心功能3：基于评论的情感倾向分析
def analyze_comment_sentiment(video_id_list):
print(f"开始对指定视频列表进行评论情感分析...")
# 模拟评论数据
mock_comments = [{'video_id': vid, 'comment': f"这个视频太棒了！up主辛苦了！内容很有深度" if i % 2 == 0 else "感觉一般般，有点水，浪费时间"} for i, vid in enumerate(video_id_list) for _ in range(20)]
df_comments = spark.createDataFrame(mock_comments)
# 定义简单的情感词典
positive_words = ['棒', '厉害', '深度', '喜欢', '支持', '优秀', '赞']
negative_words = ['水', '差', '无聊', '浪费时间', '一般', '失望', '烂']
# 定义UDF进行情感判断
def sentiment_analysis(text):
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 "正面"
elif neg_count > pos_count:
return "负面"
else:
return "中性"
sentiment_udf = udf(sentiment_analysis, StringType())
# 应用UDF并聚合结果
df_sentiment = df_comments.withColumn("sentiment", sentiment_udf(col("comment")))
sentiment_summary = df_sentiment.groupBy("video_id", "sentiment").count().groupBy("video_id").pivot("sentiment").sum("count").fillna(0)
print("评论情感分析完成。")
return sentiment_summary
python基于大数据对B站热门视频的数据分析与数据研究系统-结语
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