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标题: 计算机毕设选题推荐【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐体系 [打印本页]

作者: 星球的眼睛 时间: 2025-2-16 00:54
标题: 计算机毕设选题推荐【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐体系
【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐体系 b站（完整体系源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+假造机分布式启动教程）✅

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目录
【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐体系 b站（完整体系源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+假造机分布式启动教程）✅
一、项目概述
二、研究意义
三、背景
四、国内外研究现状国外研究现状：
五、开发技术介绍
六、算法介绍
七、项目展示
八、开发笔记

一、项目概述

该项目旨在基于Spark大数据处理惩罚框架，对哔哩哔哩平台的数据进行舆情分析和推荐体系的设计与实现。通过对海量视频、弹幕、品评、点赞等数据的采集和处理惩罚，项目将运用自然语言处理惩罚（NLP）、情感分析、推荐算法等技术，分析用户对热点事件、话题或视频的态度和情感倾向，并联适用户行为和兴趣，提供个性化的内容推荐。利用爬虫技术获取哔哩哔哩的相关数据，并使用Spark进行数据清洗、转换和存储。通过NLP技术对用户品评和弹幕进行情感分析，辨认热点事件和用户情感倾向。通过分析用户的观看记录、点赞、收藏等行为，提取用户偏好和兴趣。基于用户的兴趣和舆情分析结果，构建个性化的推荐体系，向用户推荐相关内容。利用Spark Streaming对实现弹幕和品评进行分析，实现实时舆情监控与推荐。
二、研究意义

基于 Spark 的哔哩哔哩数据分析舆情推荐体系有多方面研究意义。对 B 站平台，能精准把握用户兴趣与行为，通过个性化推荐提升用户体验、增强粘性，借助舆情分析优化内容管理、维护社区生态；对内容创作者，可依据舆情分析结果相识热门话题，创作贴合需求的内容，借个性化推荐触达目的受众；对广告商，能借助数据分析精准定位目的消耗群体，实现广告精准投放，提高投放结果；从学术研究看，体系融合多种前沿技术，为大数据在社交媒体分析领域提供实践案例，推动学术研究与技术创新，探索高效数据处理惩罚与分析方法应对海量数据挑战。
三、背景

在互联网快速发展的当下，视频平台成为信息流传与社交互动的关键阵地，哔哩哔哩（B 站）凭借独特的社区文化与海量多元内容，深受年轻人喜爱，月均生动用户数达 3 亿以上，逐日产生海量数据。这些数据涵盖视频、弹幕、品评等，蕴藏着用户兴趣、行为模式及舆论倾向等重要信息。然而，B 站数据具有体量大、类型多、增速快的特点，传统分析方法难以应对。因此，借助 Spark 强盛的大数据处理惩罚能力，搭建 B 站数据分析舆情推荐体系，深度发掘数据价值，对提升平台运营、内容创作及用户体验具有重要意义。
四、国内外研究现状
国外研究现状：

国外在大数据处理惩罚框架方面，Spark、Hadoop等技术体系已经被广泛应用于各类平台的数据分析工作中。Spark由于其强盛的内存计算和分布式处理惩罚能力，在处理惩罚大规模社交媒体数据方面具有显著优势。像Netflix和LinkedIn等企业已将Spark作为其推荐体系和数据处理惩罚的焦点技术平台，来进行实时的用户行为分析和内容推荐。
国内研究现状：
国内在大数据技术的应用方面，与国外的差距在逐步缩小，尤其是在处理惩罚海量数据、实时数据分析方面，国内的企业和研究机构已经能够独立研发出适应本土需求的大数据处理惩罚体系。以阿里巴巴为代表的企业推出了自研的分布式计算平台（如MaxCompute、Flink等），它们在处理惩罚电商平台、社交媒体平台上的用户数据时表现精彩。与此同时，国内高校也在积极研究如安在社交媒体数据中发掘用户行为模式，并通过分布式计算框架进行高效分析。
五、开发技术介绍

前端框架：HTML，CSS，JAVASCRIPT，Echats
后端：Django
大数据处理惩罚框架：Spark
数据存储：HDFS、Hive
编程语言：Python/Scala
自然语言处理惩罚：NLP、情感分析
数据可视化：Echarts
六、算法介绍

1.NLP舆情分析算法：NLP（自然语言处理惩罚）舆情分析算法在从文本数据中提取有价值的舆情信息，判断公众对特定事件、话题的态度、情绪和观点倾向。基于辞书的方法通过构建标注有情感极性和强度的情感辞书，对文天职词后依据辞书计算整体情感倾向，简单直观、易于实现，但辞书覆盖有限，难以处理惩罚一词多义等复杂环境。呆板学习分类算法将舆情分析作为分类任务，用标注数据训练质朴贝叶斯、SVM、随机森林等分类模型，通过学习文本特征与情感标签的关系进行预测，能处理惩罚复杂特征，但依靠大量高质量标注数据与特征工程。深度学习算法利用神经网络自动学习文本特征，如 RNN 及其变体 LSTM、GRU 可捕捉上下文，CNN 提取局部特征，预训练语言模型 BERT 微调后实用，能处理惩罚复杂语言现象，但模型复杂，训练耗时且可表明性差。
流程：