✍✍计算机毕设指导师**⭐⭐个人介绍自己非常喜欢研究技术问题专业做Java、Python、小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。⛽⛽实战项目有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流也可以在主页上或文末下与博主交流~~⚡⚡Java、Python、小程序、大数据实战项目集](https://blog.csdn.net/2301_80395604/category_12487856.html)⚡⚡文末获取源码温馨提示文末有CSDN平台官方提供的博客联系方式温馨提示文末有CSDN平台官方提供的博客联系方式温馨提示文末有CSDN平台官方提供的博客联系方式白鹿的抖音评论分析与可视化系统-简介本系统是一个基于Python语言和HadoopSpark大数据框架构建的白鹿抖音评论分析与可视化平台在技术实现上系统后端采用Django框架进行接口开发利用HDFS进行海量评论数据的分布式存储并借助Spark和Spark SQL进行大规模数据的快速清洗与聚合计算结合Pandas和NumPy对数据进行本地化预处理前端则通过Vue搭配ElementUI构建交互界面使用Echarts将分析结果以图表形式直观呈现在功能方面系统围绕抖音评论数据展开了多维度的剖析包含情感分布与地域分布的基础统计能清晰呈现整体舆论倾向和用户地理集中度时段和日期趋势分析揭示了用户活跃的时间规律点赞排行和点赞分层帮助挖掘高热度评论特征地域情感和情感时段交叉分析则展现了不同地区或时间段的情绪差异词云生成依赖jieba分词和TF-IDF算法提取核心关键词评论长度和用户活跃度模块进一步刻画了文本特征和关键意见领袖系统还引入了K-Means算法对评论进行聚类将具有相似互动与文本特征的评论归类利用FP-Growth算法挖掘情感与地域标签之间的关联规则并通过Isolation Forest模型识别点赞数或文本长度异常的评论整个系统将大数据处理能力与可视化展示紧密结合实现了从数据存储到分析挖掘再到图表呈现的完整闭环。白鹿的抖音评论分析与可视化系统-技术大数据框架HadoopSpark本次没用Hive支持定制开发语言PythonJava两个版本都支持后端框架DjangoSpring Boot(SpringSpringMVCMybatis)两个版本都支持前端VueElementUIEchartsHTMLCSSJavaScriptjQuery数据库MySQL白鹿的抖音评论分析与可视化系统-背景现在短视频平台特别火大家平时都喜欢在抖音上看视频、发评论像白鹿这样的演员有很多粉丝每条视频下面都有成千上万的留言。这些评论里其实藏着很多有价值的信息比如大家到底喜不喜欢这个视频、哪里的粉丝最活跃、粉丝们都关心些什么话题。但是面对这么海量的留言数据光靠人工去看根本看不过来也没法得出一个整体的结论。刚好现在大数据技术发展得挺成熟Hadoop和Spark这些工具就是专门用来处理这种海量数据的。所以我就想着能不能把这些技术用到实际的评论数据上做一个专门分析白鹿抖音评论的系统把那些杂乱的文字变成直观的图表这也就是我做这个课题的出发点。做这个系统其实还是有一些实际用处的。一方面对于想要了解粉丝反馈的人来说通过这个系统能快速看到评论的情感倾向和热门话题不用一条条去翻留言能省下不少时间也能更客观地掌握粉丝的整体态度。另一方面从咱们学生做毕业设计的角度来看这个课题把大数据的理论知识用到了具体的场景里。在做系统的过程中我实打实地练习了Hadoop和Spark的操作也跑通了TF-IDF、K-Means这些算法算是把课本上的东西变成了一个能运行的软件。虽然系统肯定还有不完善的地方功能也比较基础但对自己来说算是一次挺完整的实践锻炼对以后处理类似的数据分析工作也有点参考价值。白鹿的抖音评论分析与可视化系统-视频展示基于HadoopSpark的白鹿的抖音评论分析与可视化系统白鹿的抖音评论分析与可视化系统-图片展示白鹿的抖音评论分析与可视化系统-代码展示sparkSparkSession.builder.appName(BaiLuDouyinAnalysis).master(local[*]).getOrCreate()defprocess_tfidf_keywords(rdd):datardd.map(lambdax:(x[内容],)).filter(lambdax:x[0]isnotNoneandx[0].strip()!)words_rdddata.map(lambdax:list(jieba.cut(x[0]))).map(lambdawords:[wforwinwordsifwnotinstop_wordsandlen(w)1])hashing_tfHashingTF(inputColwords,outputColrawFeatures,numFeatures10000)tf_dfhashing_tf.transform(spark.createDataFrame(words_rdd.map(lambdaw:(w,)),[words]))idfIDF(inputColrawFeatures,outputColfeatures)idf_modelidf.fit(tf_df)tfidf_dfidf_model.transform(tf_df)defextract_top_words(row):word_scores[]foriinrange(len(row[words])):scorefloat(row[features][i])ifscore0.0:word_scores.append((row[words][i],score))returnword_scores top_keywordstfidf_df.rdd.flatMap(extract_top_words)resulttop_keywords.reduceByKey(lambdaa,b:max(a,b)).sortBy(lambdax:x[1],False).take(30)returnresultdefprocess_kmeans_clustering(rdd):defextract_features(x):likesfloat(x[点赞数])ifx[点赞数]isnotNoneelse0.0content_lenfloat(len(x[内容])ifx[内容]else0)sentiment_codefloat(sentiment_map.get(x[情感倾向],1))pub_hourfloat(parse_hour(x[发布时间])ifx[发布时间]else0)returnVectors.dense(likes,content_len,sentiment_code,pub_hour)datardd.map(extract_features)dfspark.createDataFrame(data.map(lambdax:(x,)),[features])scalerStandardScaler(inputColfeatures,outputColscaledFeatures,withStdTrue,withMeanTrue)scaled_dfscaler.fit(df).transform(df)kmeansKMeans(featuresColscaledFeatures,predictionColcluster,k4,maxIter20,seed42)modelkmeans.fit(scaled_df)predictionsmodel.transform(scaled_df)centersmodel.clusterCenters()cluster_countspredictions.groupBy(cluster).count().collect()sample_datapredictions.select(features,cluster).take(20)returncenters,cluster_counts,sample_datadefprocess_fpgrowth_tags(rdd):region_countsrdd.map(lambdax:(x[来自于],1)).reduceByKey(lambdaa,b:ab)top_regionsregion_counts.sortBy(lambdax:x[1],False).take(10)top_region_setset([r[0]forrintop_regions])defbuild_transaction(x):items[]ifx[情感倾向]isnotNone:items.append(str(x[情感倾向]))ifx[来自于]intop_region_set:items.append(str(x[来自于]))returnitems transactionsrdd.map(build_transaction).filter(lambdax:len(x)0)dfspark.createDataFrame(transactions.map(lambdax:(x,)),[items])fpgFPGrowth(itemsColitems,minSupport0.05,minConfidence0.3)modelfpg.fit(df)freq_itemsetsmodel.freqItemsets().collect()assoc_rulesmodel.associationRules().collect()transformed_rules[]forruleinassoc_rules:antecedentlist(rule.antecedent)consequentlist(rule.consequent)confidencefloat(rule.confidence)supportfloat(rule.lift)transformed_rules.append((antecedent,consequent,confidence,support))returnfreq_itemsets,transformed_rules白鹿的抖音评论分析与可视化系统-结语在计算机毕业设计过程中遇到技术难点是很正常的情况如果你也在做 Hadoop 或 Spark 相关的大数据毕设或者对这套系统的具体实现细节感兴趣欢迎在评论区留言讨论我会尽量解答大家的疑问一起交流学习、共同进步。觉得这篇内容对你有帮助的话可以点赞、收藏、关注支持一下方便第一时间获取后续的模块拆解与技术分享。也欢迎在评论区分享你在项目实现中遇到的具体问题后续会根据大家的需求安排对应方向的详细讲解。实战项目有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流如果遇到具体的技术问题或其他需求你也可以问我我会尽力帮你分析和解决问题所在支持我记得点赞、收藏再点个关注学习不迷路~~