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标题: 大数据毕业设计选题推荐-B站热门视频数据分析-Python数据可视化-Hive-Hadoo [打印本页]
作者: 李优秀    时间: 2024-10-10 03:10
标题: 大数据毕业设计选题推荐-B站热门视频数据分析-Python数据可视化-Hive-Hadoo
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个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小步伐、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开辟、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
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一、前言

随着互联网技能的快速发展，视频内容斲丧已经成为当代文化娱乐的重要组成部分。特殊是在年轻一代中，视频平台如B站（哔哩哔哩）的鼓起，极大地丰富了人们的一样平常生活和信息获取方式。B站作为一个涵盖动画、音乐、舞蹈、游戏、科技等多个领域的弹幕视频分享平台，其用户群体巨大，内容创作活跃，已经成为中国互联网文化的重要代表之一。
据相干数据表现，B站的月活跃用户已经凌驾2亿，其中大部分用户是年轻人。在这个巨大的平台上，每天都有大量的视频内容被上传和分享，而这些视频的播放量、弹幕数、点赞量、复兴数等数据，不仅反映了用户对内容的喜好和反馈，也蕴含了丰富的信息和价值。比方，通过对视频数据的分析，可以了解到哪些类型的视频更受接待，哪些UP主拥有更高的人气，以及观众的观看习惯和互动模式等。
然而，面临海量的视频数据，如何有效地进行数据收罗、管理和分析，成为制约平台发展和用户体验提升的瓶颈之一。目前，市场上缺乏一个专门针对B站热门视频的数据分析系统，这限制了内容创作者、平台运营者以及用户对于数据的利用和明白。因此，构建一个B站热门视频数据分析系统，对于提升平台的服务质量、优化内容推荐算法、增强用户体验具有重要的现实意义。
本课题旨在设计并实现一个B站热门视频数据分析系统，通过视频信息管理、公告管理、投诉反馈管理等核心功能，为B站的内容创作者、平台运营者以及用户提供一个全面的数据管理和分析平台。系统将集成数据爬虫技能，自动从B站爬取视频数据，并通过数据清洗、整合，形成高质量的视频数据库。
数据可视化大屏是本系统的一大亮点，通过UP主发布数量统计、类型统计、UP主词云图、发布位置统计、视频时长统计、弹幕数统计、点赞量统计、复兴数统计等可视化形式，直观展示B站视频数据的分布和趋势，为内容创作者提供创作方向的参考，为平台运营者提供运营决策的支持，为用户提供个性化推荐。此外，系统还将支持自定义数据分析陈诉的天生，满足不同用户的数据查询和分析需求。
从长远来看，本系统能够资助B站实现数据驱动的决策，提升平台的服务质量和用户体验。对于内容创作者而言，系统提供的数据分析结果有助于他们了解自身作品的市场体现，调整创作计谋。对于平台运营者，系统能够提供视频内容的热度和用户举动的分析，为内容推荐和运营活动提供数据支持。对于用户，系统能够推荐更符合其爱好的视频内容，提升观看体验。因此，本课题的研究成果对于推动B站乃至整个视频行业的数据分析和应用具有重要的理论和实践价值。
二、开辟环境


三、系统界面展示


四、代码参考


  1. class VideoInfoSpider(scrapy.Spider):
  2.     name = 'video_info'
  3.     allowed_domains = ['bilibili.com']  # 替换为实际的B站域名
  4.     start_urls = ['https://bilibili.com/hot']  # 替换为实际的热门视频页面URL
  6.     def parse(self, response):
  7.         for video in response.css('div.video-item'):  # 根据实际页面结构调整选择器
  8.             yield {
  9.                 'title': video.css('h3.title::text').get(),  # 获取视频标题
  10.                 'up主': video.css('p.up::text').get(),  # 获取UP主名称
  11.                 'view_count': video.css('span.view-count::text').get(),  # 获取观看次数
  12.                 'danmaku_count': video.css('span.danmaku-count::text').get(),  # 获取弹幕数
  13.                 'like_count': video.css('span.like-count::text').get(),  # 获取点赞量
  14.                 'reply_count': video.css('span.reply-count::text').get(),  # 获取回复数
  15.                 'video_duration': video.css('span.duration::text').get(),  # 获取视频时长
  16.                 'publish_location': video.css('span.location::text').get(),  # 获取发布位置
  17.             }
  19.         # 处理翻页
  20.         next_page = response.css('a.next-page::attr(href)').get()
  21.         if next_page:
  22.             yield response.follow(next_page, self.parse)
复制代码
  1. <template>
  2.   <div>
  3.     <h1>UP主发布数量统计</h1>
  4.     <div ref="upMainChart" style="width: 600px;height:400px;"></div>
  5.   </div>
  6. </template>
  8. <script>
  9. import * as echarts from 'echarts';
  10. import axios from 'axios';
  12. export default {
  13.   data() {
  14.     return {
  15.       upMainData: [],  // UP主数据
  16.     };
  17.   },
  18.   mounted() {
  19.     this.fetchUpMainData();
  20.   },
  21.   methods: {
  22.     fetchUpMainData() {
  23.       axios.get('/api/up-main-data/')
  24.         .then(response => {
  25.           this.upMainData = response.data;
  26.           this.drawChart();
  27.         })
  28.         .catch(error => console.error(error));
  29.     },
  30.     drawChart() {
  31.       const myChart = echarts.init(this.$refs.upMainChart);
  32.       const option = {
  33.         title: {
  34.           text: 'UP主发布数量统计',
  35.         },
  36.         tooltip: {},
  37.         xAxis: {
  38.           type: 'category',
  39.           data: this.upMainData.map(data => data.up主),  // UP主名称
  40.         },
  41.         yAxis: {
  42.           type: 'value',
  43.         },
  44.         series: [{
  45.           data: this.upMainData.map(data => data.view_count),  // 观看次数
  46.           type: 'bar',
  47.         }],
  48.       };
  49.       myChart.setOption(option);
  50.     },
  51.   },
  52. };
  53. </script>
复制代码
五、论文参考


六、系统视频

B站热门视频数据分析-Python数据可视化系统项目视频：

     大数据毕业设计选题推荐-B站热门视频数据分析-Python数据可视化-Hive-Hadoop-Spark
  
结语

大数据毕业设计选题推荐-B站热门视频数据分析-Python数据可视化-Hive-Hadoop-Spark
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