基于hive的抖音平台视频热度数据分析系统的设计与实现申报表

课题情况

课题名称

基于hive的抖音平台视频热度数据分析系统的设计与实现

课题来源

工程实践

教师姓名

彭天强

职称

副教授

学位

博士

主要研究内容目标

一、课题简介

本系统根植于大数据技术框架，随着数据量的激增和数据处理需求的复杂化，大数据技术已成为企业决策与业务优化的关键支撑。Hive作为大数据处理的重要工具，以其高效的数据仓库功能，为海量数据的存储、查询与分析提供了强有力的保障。在抖音平台视频热度数据分析系统中，Hive的应用使得视频数据的批量处理成为可能，极大地提升了数据处理效率。

系统通过Selenium实现自动化的数据爬取，精准捕获抖音平台上的视频信息，包括点赞量、评论数、分享次数等关键指标。随后，利用BeautifulSoup与正则表达式对原始数据进行细致处理，去除冗余与错误信息，确保数据的纯净与准确。Pandas则进一步对数据进行深度加工，包括数据格式化、缺失值填充、异常值检测与处理等，为后续分析奠定坚实基础。

在数据存储层面，系统灵活选用MySQL数据库，依据数据规模与访问频率进行智能切换，既保障了数据的安全性与持久性，又兼顾了查询效率与响应速度。

数据可视化是系统的一大亮点，ECharts.js以其丰富的图表类型与高度的定制化能力，将复杂的视频热度数据转化为直观易懂的图表，如折线图、柱状图、饼图等，使用户能够一目了然地掌握视频热度的变化趋势与分布特征。

系统还引入了机器学习算法，特别是线性回归模型，对视频热度进行精准预测。通过对历史数据的深入分析，模型能够学习到影响视频热度的关键因素，并据此对未来热度进行合理预估，为内容创作者与平台运营者提供科学的决策依据。

本系统通过集成Hive、Selenium、Pandas、MySQL/SQLite、ECharts.js及机器学习算法等先进技术，构建了一个功能全面、性能卓越的视频热度数据分析平台，为抖音平台的用户行为研究、内容策略优化及市场竞争分析提供了强有力的技术支撑。

二、主要内容及基本目标

本系统设计并实现了一个基于Hive的抖音平台视频热度数据分析系统，其核心内容及基本目标主要包括以下几点：

数据收集与存储：系统能够自动化地从抖音平台爬取视频数据，包括视频的点赞量、评论数、分享次数等关键信息。这些数据通过Selenium模拟浏览器进行高效爬取，并利用Pandas进行初步清洗和整理，最终存储到MySQL/SQLite数据库中，为后续的数据分析提供坚实基础。

数据处理与清洗：为确保数据的准确性和可靠性，系统使用BeautifulSoup（bs4）和正则表达式对爬取的数据进行深度处理，包括去除无效字符、修正数据格式、填充缺失值等步骤。同时，Pandas进一步对数据进行预处理，为数据分析和预测提供高质量的数据源。

数据可视化分析：系统集成了ECharts.js数据可视化工具，能够生成直观的数据图表，如折线图、柱状图、饼图等，展示视频热度的变化趋势、分布特征等关键信息。这些图表有助于用户快速理解数据，挖掘潜在规律。

热度预测分析：系统利用机器学习算法，特别是线性回归模型，对视频热度进行精准预测。通过对历史数据的深入分析，模型能够学习到影响视频热度的关键因素，并据此对未来热度进行合理预估，为内容创作者和平台运营者提供决策支持。

管理员后台管理：为便于数据管理和维护，系统为管理员提供了强大的后台管理功能。管理员可以通过Flask-Admin轻松实现数据的增删改查操作，确保数据的准确性和完整性。

基本目标包括：

构建高效的数据分析系统：实现一个能够实时处理和分析大量抖音视频数据的系统，为内容创作者和平台运营者提供有价值的热度分析和预测结果。

提供用户友好的界面：设计一个直观易用的用户界面，使用户能够方便地查看视频热度分析结果、进行数据可视化分析和搜索相关数据。同时，确保系统的稳定性和可扩展性，以便未来进一步集成和开发其他功能。

培养数据分析和处理能力：通过本系统的设计和实现过程，提升在数据科学、机器学习和大数据分析等方面的技能和知识。掌握从数据收集、处理、分析到应用部署的整个流程，并具备解决实际问题的能力。

教研室意见

题目符合教学大纲要求 ，难度适中 ，具有一定的实践价值。

教研室负责人签字:

2023年12月6日

院（部）意见

院（部）负责人签字:年月日