计算机毕业设计Hive+Spark视频情感分析可视化 抖音舆情监测 预测算法 抖音
《Hadoop+Spark抖音视频情感分析可视化体系》开题报告一、选题配景与意义
随着移动互联网的迅猛发展，短视频平台如抖音已成为人们日常生存中不可或缺的一部分。抖音平台积累了海量的用户举动数据和视频内容数据，这些数据不但反映了用户的兴趣偏好，还展现了市场趋势和盛行文化。然而，如何从这些数据中发掘出有价值的信息，并以直观的方式呈现出来，成为当前企业和研究机构面临的紧张挑战。
Hadoop作为一个开源的分布式框架，以其高可扩展性、高可靠性和高可用性，在大数据处理领域得到了广泛应用。Spark则以其快速的数据处理本领，成为处理大规模数据的紧张工具。Hive作为Hadoop上的一个数据堆栈工具，提供了雷同SQL的查询语言，使得数据分析变得更加简朴。因此，设计并实现一个基于Hadoop+Spark的抖音视频情感分析可视化体系，对于提升数据处理效率、发掘数据价值、辅助决策制定具有紧张意义。
二、研究目的与内容
2.1 研究目的
本研究旨在设计并实现一个基于Hadoop+Spark的抖音视频情感分析可视化体系。该体系能够高效地存储、处理和分析抖音视频数据，并通过可视化方式展示分析结果，为抖音平台的优化和决策提供支持。
2.2 研究内容
[*] 数据采集与预处理：通过编写Python爬虫，利用Selenium等工具模仿用户举动，抓取抖音上的视频数据、用户评论、点赞等数据。对数据进行洗濯、格式转换、去重等预处理工作，确保数据质量。
[*] Hadoop+Hive存储与处理：利用Hadoop的分布式存储体系HDFS存储海量数据，并利用Hive构建数据堆栈，将预处理后的数据导入Hive表，以便进行后续的数据分析。
[*] Spark复杂数据分析：利用Spark进行大规模数据处理和计算，通过Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等组件对抖音数据进行深入的情感分析。采用自然语言处理技能（NLP）和呆板学习算法（如质朴贝叶斯、神经网络MLP等）对文本数据进行情感分类。
[*] 可视化展示：开发一个可视化体系，将抖音视频情感分析结果以图表、报告等形式呈现出来。使用Echarts、Highcharts等可视化工具，支持丰富的图表类型，以直观展示数据分析结果。
三、研究方法与技能路线
3.1 数据采集
利用Python爬虫技能，联合Selenium工具模仿用户举动，从抖音平台获取视频数据、用户评论、点赞等。在数据采集过程中，需解决反爬机制、数据去重等问题。
3.2 数据预处理
对采集到的数据进行洗濯，包括去除噪声数据、填充缺失值、数据标准化等步骤，以确保数据质量。利用中文分词技能（如jieba）对文本数据进行分词处理，为后续的情感分析奠定基础。
3.3 Hadoop+Hive存储与处理
[*]HDFS存储：利用Hadoop的分布式文件体系HDFS存储海量数据，确保数据的安全性和可扩展性。
[*]Hive数据堆栈：在Hive中构建数据堆栈，将预处理后的数据导入Hive表，利用Hive提供的数据查询语言（HQL）进行数据分析。
3.4 Spark复杂数据分析
[*]情感分析：采用自然语言处理技能（NLP）对文本数据进行情感分类。利用snownlp库或自界说的呆板学习模子（如质朴贝叶斯、神经网络MLP）进行情感倾向评估。
[*]数据分析：利用Spark的批处理、流处理和交互式查询等模式，对抖音视频数据进行深入分析，发现用户举动模式、视频盛行趋势等。
3.5 可视化展示
使用Echarts、Highcharts等可视化工具，将情感分析结果以图表、报告等形式呈现出来。设计友好的用户界面，使用户能够方便地进行数据查询、筛选和分析。
四、预期成果与计划安排
4.1 预期成果
[*]提出并实现一个基于Hadoop+Spark的抖音视频情感分析可视化体系。
[*]体系能够高效地存储、处理和分析抖音视频数据，提供情感分析结果的可视化展示。
[*]撰写具体的毕业论文，总结研究成果与技能实现。
4.2 计划安排
[*]2023年3月-2023年4月：完成选题，编写开题报告。
[*]2023年5月-2023年6月：进行文献阅读，了解Hadoop、Spark、大数据处理和短视频数据分析等相干领域的发展近况。
[*]2023年7月-2023年9月：设计体系架构，开发数据采集与预处理模块、Hadoop+Hive存储与处理模块。
[*]2023年10月-2023年12月：实现Spark复杂数据分析模块和可视化展示模块，编写算法代码，进行体系测试。
[*]2024年1月-2024年2月：撰写
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