计算机毕设选题推荐【大数据分析】基于Spark比利比利数据分析舆情推荐系统 b站(完整的系统源代码 数据库 开发笔记 详细部署教程 虚拟机分布式启动教程)✅

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文末获取源码的方法。

目录。

【大数据分析】基于Spark比利数据分析舆情推荐系统 b站（完整的系统源代码+数据库+开发笔记+详细部署教程Ʊ虚拟机分布式启动教程#xff09;✅。

一、项目概述。

二、研究意义。

三、背景。

四、国内外研究现状：

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。

本项目旨在基于Spark大数据处理框架󿀌舆论分析和实现哔哩哔哩平台数据推荐系统的设计与实现。通过收集和处理大量视频、弹幕、评论、拇指等数据，项目将采用自然语言处理（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，结合用户行为和兴趣，提供个性化的内容推荐。利用爬虫技术获取相关数据，并且使用Spark进行数据清理、转换和存储。通过NLP技术对用户评论和弹幕进行情感分析c;识别热点事件和用户情感倾向。通过分析用户的观看记录、喜欢、收藏等行为，提取用户偏好和兴趣。基于用户兴趣和舆论分析结果，构建个性化推荐系统，向用户推荐相关内容。使用Spark Streaming分析实现弹幕和评论，实现实时舆情监控和推荐。

二、研究意义。

基于 Spark 比利比利数据分析舆情推荐系统具有多种研究意义。对 B 平台，能够准确把握用户的兴趣和行为，通过个性化推荐提升用户体验，增强粘性，利用舆论分析优化内容管理，维护社区生态；内容创作者󿀌可以根据舆情分析结果了解热门话题󿀌创作符合要求的内容，通过个性化推荐达到目标受众；对广告商�能够通过数据分析准确定位目标消费群体󿀌准确的广告投放，提高投放效果；从学术研究的角度来看，#xff0c;系统集成多种前沿技术󿀌为社交媒体分析领域的大数据提供实际案例，促进学术研究和技术创新c;探索应对海量数据挑战的高效数据处理和分析方法。   。

三、背景。

随着互联网的快速发展，视频平台已成为信息传播和社交互动的关键位置，比利比利（#;B 站）凭借独特的社区文化和大量的多元化内容，深受年轻人喜爱，#xff00c;月均活跃用户数达到 3 超过1亿，每天生成大量数据。这些数据包括视频、弹幕、评论等。c;它包含重要信息，如用户兴趣、行为模式和舆论倾向。但是，B 车站数据具有体积大、类型多、增速快的特点，难以应对传统的分析方法。所以，借助 Spark 大数据处理能力强，搭建 B 站数据分析舆情推荐系统󿀌深度挖掘数据价值，对提升平台运营、内容创作和用户体验具有重要意义。

四、国内外研究现状。
国外研究现状：

      国外大数据处理框架，Spark、Hadoop等技术系统已广泛应用于各种平台的数据分析。Spark由于其强大的内存计算和分布式处理能力，在处理大规模社交媒体数据方面具有显著优势。Spark作为其推荐系统和数据处理的核心技术平台࿰，如Netflix和Linkedinc;对用户行为进行实时分析和内容推荐。

国内研究现状：

      国内大数据技术的应用，与国外的差距正在逐渐缩小，特别是在处理海量数据和实时数据分析方面c;国内企业和研究机构能够独立开发大数据处理系统，以满足当地的需求。以阿里巴巴为代表的企业推出了自主研发的分布式计算平台（Maxcompute、Flink等），他们在处理电子商务平台和社交媒体平台上的用户数据方面表现出色。同时，在社交媒体数据中，国内高校也在积极研究如何挖掘用户行为模式，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。

xff1大数据处理框架a;Spark。

#xff1数据存储a;HDFS、Hive。

编程语言：Python/Scala。

自然语言处理：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（#xfff09自然语言处理&;舆论分析算法从文本数据中提取有价值的舆论信息，判断公众对特定事件、话题的态度、情绪和观点倾向。基于词典的方法是构建具有情感极性和强度的情感词典，文本分词后，根据词典计算整体情感倾向，简单直观，易于实现，但是词典覆盖有限󿀌一词多义等复杂情况难以处理。机器学习分类算法将舆论分析作为分类任务c;用标记数据训练简单的贝叶斯，SVM、随机森林分类模型，通过学习文本特征与情感标签的关系来预测，能处理复杂特征󿀌但依靠大量的高质量标记数据和特征工程。深度学习算法利用神经网络自动学习文本特征c;如 RNN 及其变体 LSTM、GRU 可以捕捉上下文󿀌CNN #xfff0提取局部特征c;语言模型的预训练 BERT 微调后适用󿀌能够处理复杂语言现象但是模型复杂�训练耗时，解释性差。

流程。：

1. 分词：中文分词输入的文本。
2. 词性标注：识别情感词、程度副词、否定词等。
3. 通过预定义的规则，计算情感得分（正向/负向）。

优点。：实现简单�不需要大量的训练数据。

缺点。：这取决于字典的全面性和准确性，处理复杂句子的能力有限。

七、项目展示 。

分布式服务器配置。 登录注册。词云图。首页。视频列表。评论页面。修改用户 信息页面。分区播放列表三分析。弹幕分析。视频分类分析。弹幕推荐页面。视频推荐页面。

八、开发笔记。

爬虫笔记。页面笔记。