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标题:
【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐体系 b站（完备体系源码+
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作者:
自由的羽毛
时间:
2024-10-2 01:34
标题:
【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐体系 b站（完备体系源码+
文章目录
【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐体系 b站（完备体系源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+捏造机分布式启动教程）✅
一、项目概述
二、研究意义
三、背景
四、国表里研究现状
五、开发技能先容
六、算法先容
七、数据库计划
八、体系启动
九、项目展示
十、开发笔记
十一、权威讲授视频链接
【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐体系 b站（完备体系源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+捏造机分布式启动教程）✅
源码获取方式在文章末尾
一、项目概述
该项目旨在基于Spark大数据处置处罚框架，对哔哩哔哩平台的数据举行舆情分析和推荐体系的计划与实现。通过对海量视频、弹幕、批评、点赞等数据的采集和处置处罚，项目将运用自然语言处置处罚（NLP）、情感分析、推荐算法等技能，分析用户对热点事件、话题或视频的态度和情感倾向，并联合用户行为和兴趣，提供个性化的内容推荐。利用爬虫技能获取哔哩哔哩的相干数据，并利用Spark举行数据洗濯、转换和存储。通过NLP技能对用户批评和弹幕举行情感分析，识别热点事件和用户情感倾向。通太过析用户的观看记载、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效果，构建个性化的推荐体系，向用户推荐相干内容。利用Spark Streaming对实现弹幕和批评举行分析，实现实时舆情监控与推荐。
二、研究意义
哔哩哔哩作为中国领先的二次元文化社区和视频平台，汇聚了大量的用户天生内容（UGC），如弹幕、批评、点赞等。通过对这些数据的舆情分析，能够更好地掌握公众对热门话题、事件的态度和意见，有助于平台及相干机构实时应对潜在的舆论危急，同时提拔平台内容运营和用户体验的能力。传统的推荐体系主要基于用户的历史行为举行推荐，而舆情推荐体系则联合用户的行为与当前舆情态势，能够更加精准地推送符合用户当前兴趣和情感需求的内容。通过情感分析、热点话题分析等技能，推荐的内容不但能满足用户的恒久兴趣，还能根据热点实时调解，提高内容的相干性和吸引力。通过Spark等大数据处置处罚工具的应用，项目展示了如安在大规模数据环境中举行高效的数据处置处罚、分析和实时盘算。此体系联合了分布式盘算、实时数据处置处罚与推荐算法，展示了大数据技能在社交平台中的详细应用场景，为其他雷同平台的技能开发提供了参考和借鉴。
三、背景
哔哩哔哩（Bilibili）是中国领先的二次元文化社区和综合性视频平台，聚集了大量年轻用户，拥有丰富的用户天生内容（UGC），如视频、弹幕、批评、点赞等。随着平台用户量和数据规模的持续增长，怎样通过对这些庞大的数据举行分析，以深入了解用户需求、优化内容推荐和提拔用户体验，成为一个告急的研究课题。随着互联网和社交媒体的发展，舆情分析逐渐成为商业、政治、公共关系等领域的告急工具。舆情分析通过对公众在社交平台上发布的信息（如批评、帖子、新闻、弹幕等）举行分析，能够敏捷捕捉热点话题、了解公众情感和态度变化。这种技能被广泛应用于当局监控、企业品牌管理、危急应对等领域。而在哔哩哔哩平台上，舆情分析能够帮助平台运营者实时掌握用户对特定内容的态度和情绪，为内容推荐和用户互动提供数据支持。随着数据规模的指数级增长，传统的数据处置处罚方法已经无法满足海量数据的分析需求。Spark等大数据处置处罚框架的出现，提供了高效的分布式盘算能力，能够快速处置处罚海量的实时和历史数据，成为处置处罚社交媒体平台数据的理想选择。通过Spark对哔哩哔哩平台海量用户数据举行分析，可以实现高效的数据洗濯、存储和处置处罚，为舆情分析和推荐体系提供可靠的数据支持。
四、国表里研究现状
国外研究现状
：
国外在大数据处置处罚框架方面，Spark、Hadoop等技能体系已经被广泛应用于各类平台的数据分析工作中。Spark由于其强大的内存盘算和分布式处置处罚能力，在处置处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置处罚的焦点技能平台，来举行实时的用户行为分析和内容推荐。
国内研究现状
：
国内在大数据技能的应用方面，与国外的差距在渐渐缩小，尤其是在处置处罚海量数据、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置处罚体系。以阿里巴巴为代表的企业推出了自研的分布式盘算平台（如MaxCompute、Flink等），它们在处置处罚电商平台、社交媒体平台上的用户数据时体现精彩。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，并通太过布式盘算框架举行高效分析。
五、开发技能先容
前端框架：HTML，CSS，JAVASCRIPT，Echats
后端：Django
大数据处置处罚框架：Spark
数据存储：HDFS、Hive
编程语言：Python/Scala
自然语言处置处罚：NLP、情感分析
数据可视化：Echarts
六、算法先容
1.
NLP舆情分析算法
主要用于分析和理解社交媒体、新闻批评等文本数据中的情感倾向和公众情绪，以便帮助企业、当局或研究机构识别和监控舆情动向。以下是常用的NLP舆情分析算法的先容：基于规则的情感分析方法通过构建情感词典，依据词语的情感极性来判断文本的情感倾向。常用的情感词典包括正面情感词和负面情感词。此方法简单高效，但必要对情感词典举行精心计划和维护。
情感词典法
：
基于情感词典的算法利用预定义的情感词汇和规则，通过词典匹配来判断文本的情感倾向。典型的中文情感词典如“知网情感词典”或“复旦大学情感词典库”等。
流程
：
分词：将输入的文本举行中文分词。
词性标注：识别出情感词、水平副词、否定词等。
通过预定义的规则，盘算情感得分（正向/负向）。
优点
：实现简单，不必要大量训练数据。
缺点
：依赖于词典的全面性和准确性，对复杂句子处置处罚能力有限。
2.
基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）
是一种推荐体系方法，通过找出与目标用户兴趣相似的其他用户，来推荐这些相似用户喜欢的物品。以下是基于用户的协同过滤的焦点概念、盘算方法和公式：
1.
基本原理
基于用户的协同过滤假设：如果用户A和用户B在过去对一组物品的评分相似，那么用户A可能会喜欢用户B喜欢的其他物品。
2.
相似用户的盘算
起首，必要盘算用户之间的相似度。常用的相似度度量包括：
皮尔逊相干系数（Pearson Correlation Coefficient）
：
其中：
rikr_{ik}rik 和 rjkr_{jk}rjk 分别是用户 uiu_iui 和用户 uju_juj 对物品 kkk 的评分。
rˉi\bar{r}_irˉi 和 rˉj\bar{r}_jrˉj 分别是用户 uiu_iui 和用户 uju_juj 的平均评分。
IiI_iIi 和 IjI_jIj 分别是用户 uiu_iui 和用户 uju_juj 评分过的物品集合。
余弦相似度（Cosine Similarity）
：
其中：
公式中的分子是用户 uiu_iui 和用户 uju_juj 在共同物品上的评分的点积。
分母是这两个用户在评分空间中的模长（即评分的平方和的平方根）。
七、数据库计划
DROP TABLE IF EXISTS `history`;
CREATE TABLE `history` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`videoId` varchar(255) NOT NULL,
`count` int NOT NULL,
`user_id` int NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `history_user_id_6457e0b2_fk_user_id` (`user_id`),
CONSTRAINT `history_user_id_6457e0b2_fk_user_id` FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user` (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=12 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
复制代码
DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` varchar(255) NOT NULL,
`password` varchar(255) NOT NULL,
`createTime` date NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
复制代码
八、体系启动
捏造机分布式启动指令
捏造机初始化
网络配置
编辑——捏造网络编辑器
点击VM8修改子网IP与掩码
点击NAT设置 修改IP
进入当地windows C:\Windows\System32\drivers\etc 打开hosts
加上末了三行
导入捏造机
文件-打开
打开相应的.ovf文件
取好node1名字 与 存放地址 点击确定导入 node2、3同理 只导入node1也可
启动hdfs与spark
进入node1 hadoop用户 暗码123456
右键打开terminal
输入文件中的 捏造机启动语句
一步步输入语句 启动spark
启动文件总览
九、项目展示
分布式服务器配置
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