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附表 3

河南工程学院

本科毕业设计开题报告

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：社会调查

指导教师：王禹

职称：副教授

学生姓名：XXX

学号：2020109171XX

专业/班级：数据科学与大数据技术/数据科学与大数据技术2041

一、研究的背景、目的和意义

1.1 背景

随着短视频平台的崛起，抖音等视频分享应用已成为人们日常娱乐和获取信息的重要途径。视频内容的热度不仅反映了用户的偏好，也直接影响着内容创作者和广告商的策略制定。在海量视频数据中，如何高效分析视频热度、预测未来趋势，成为了一个关键课题。特别是在大数据和机器学习技术的推动下，通过精准的数据分析来洞察用户行为、优化内容推荐，已成为提升用户体验和平台盈利能力的重要手段。当前，抖音等平台积累了大量的用户数据，这些数据中蕴含着丰富的信息，如视频的观看量、点赞数、评论情况等，对这些数据进行挖掘和分析，可以帮助平台更好地理解用户需求，优化内容分发策略。

1.2 目的和意义

本系统旨在设计并实现一个基于Hive的抖音平台视频热度数据分析系统，通过数据爬取、处理、存储、可视化及预测分析，全面挖掘视频热度背后的信息。系统能够实时追踪视频热度数据，利用机器学习算法预测视频未来的点赞量等关键指标，为内容创作者提供策略指导，同时也为平台优化内容推荐算法提供支持。此外，通过数据可视化功能，用户能够直观地了解视频热度趋势，发现潜在热点，为决策提供有力依据。本系统的实现不仅有助于提升平台的内容质量和用户体验，还能为内容创作者提供数据支持，助力其实现更精准的内容创作和推广。

二、国内外文献综述

随着大数据和人工智能技术的迅速发展，数据分析在各行各业中扮演着越来越重要的角色。在短视频领域，抖音作为一款备受欢迎的社交媒体平台，其上的视频热度数据蕴含着丰富的用户行为和市场趋势信息。因此，设计并实现一个基于Hive的抖音平台视频热度数据分析系统，对于理解用户偏好、优化内容推荐和提升平台商业价值具有重要意义。 在国内外文献中，关于短视频平台的数据分析已有广泛的研究。一方面，研究者们关注于如何从短视频平台中提取有价值的数据，包括用户行为数据、视频内容数据以及社交关系数据等。这些数据为深入分析短视频平台的用户行为、内容传播和社交互动提供了基础。 另一方面，研究者们还致力于开发高效的数据处理和分析方法，以挖掘短视频平台数据的潜在价值。例如，利用机器学习算法对视频热度进行预测，可以帮助平台提前识别热门视频，从而优化内容推荐策略。同时，通过数据可视化技术，可以将复杂的分析结果以直观的方式呈现给用户，便于用户理解和决策。 在数据存储方面，Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库工具，因其强大的数据处理能力和可扩展性，在大数据分析中得到了广泛应用。Hive支持对大规模数据集进行高效的查询和分析，同时提供了丰富的数据格式和存储选项，为短视频平台的数据存储和分析提供了有力的支持。

三、研究的主要内容和拟采用的研究方法

3.1 主要内容

本研究旨在设计与实现一个基于Hive的抖音平台视频热度数据分析系统，其流程涵盖数据获取、处理、存储、可视化分析及预测等多个环节。

1. 数据获取：从和鲸平台爬取视频相关数据，包括视频ID、标题、发布时间、点赞数、评论数等关键信息。
2. 数据处理与存储：通过BeautifulSoup和正则表达式对爬取的数据进行初步清洗和格式化处理，随后使用Pandas库对数据进行进一步的清洗、转换和整合。处理后的数据将被存储至MySQL或SQLite数据库中，以便后续的分析和查询。
3. 数据可视化分析：利用ECharts.js技术生成直观的数据可视化图表，如折线图、柱状图等，以展示视频热度的变化趋势和分布情况，为用户提供清晰的数据洞察。
4. 热度预测分析：运用机器学习算法，如线性回归等，对视频热度进行预测分析。通过训练模型并评估其预测性能，为用户提供未来视频热度的预测结果，以辅助用户进行内容创作和营销策略的制定。
5. 系统开发与优化：采用Flask框架构建后端服务，实现用户注册、登录、数据查询和预测等功能。同时，利用HTML、CSS和JavaScript等技术构建前端页面，实现数据的可视化展示和用户交互。此外，系统还将持续优化性能，提升用户体验。

3.2 研究方法

• 文献研究法：通过查阅和分析国内外关于短视频平台数据分析、大数据处理、机器学习算法等相关领域的文献，全面了解当前的研究进展和技术趋势，为本系统的设计与实现提供理论支持和参考依据。

[此处为图片1]

(2) 系统设计与开发方法：采用模块化的设计策略，将系统划分为多个功能单元，例如数据获取单元、数据处理单元、数据可视化单元等。通过逐一实现每个单元的功能，并最终将其集成在一起，形成一个完整的系统。同时，在开发过程中注重系统的扩展性和可维护性，以满足未来功能升级和性能优化的需求。

研究进度安排

时间	毕业设计（论文）工作内容
2024年11月15日～2025年1月9日	下达任务书
2025年1月10日～2025年1月23日	组织开题答辩，提交开题报告
2025年4月15日～2025年4月19日	中期检查，填写中期检查表
2025年5月13日～2025年5月17日	完成毕业设计（论文）初稿，呈交指导教师审阅
2025年5月20日～2025年5月24日	完成毕业设计（论文）终稿，呈交指导教师审阅
2025年5月20日～2025年5月24日	装订毕业设计（论文）终稿，呈交指导教师和评阅教师审阅；进行论文答辩

五、主要参考文献（大于10篇）

1. 郑创伟,谢志成,陈少彬,等.热度分析技术在舆情吹哨系统中的应用[J].中国传媒科技,2023,(05):134-138.DOI:10.19483/j.cnki.11-4653/n.2023.05.031.
2. 秦洋,郑楠昱.基于大数据的热点话题舆情分析系统设计[J].无线互联科技,2022,19(02):49-50.
3. 梁蕾.基于微博平台的舆情分析与可视化系统的设计与实现[D].首都经济贸易大学,2021.DOI:10.27338/d.cnki.gsjmu.2021.000451.
4. 何西远,张岳,张秉文.基于分布式爬虫的微博舆情监督与情感分析系统设计[J].现代信息科技,2024,8(05):111-114+119.
5. 杨冰倩.基于Python爬虫的影评情感分析与可视化系统设计[J].无线互联科技,2023,20(20):43-45+49.
6. 鲁程逸,代子正,王艳红.基于情感分析的电商平台评论应用研究[J].科技创业月刊,2023,36(10):150-154.
7. 赵潇帆,彭熙,常亚楠,等.基于声纹情感分析的机器人舞蹈自动生成系统[J].现代电子技术,2023,46(15):84-88.DOI:10.16652/j.issn.1004-373x.2023.15.015.
8. Tarchi L ,Bugini S ,Dani C , et al.Correction: Efficacy of Cariprazine in the Psychosis Spectrum: A Systematic Review and Network MetaAnalysis of Randomised Controlled Trials in Schizophrenia and Bipolar Disorder.[J].CNS drugs,2024,(prepublish):1-1.
9. Kristanto D ,Burkhardt M ,Thiel C , et al.The multiverse of data preprocessing and analysis in graph-based fMRI: A systematic literature review of analytical choices fed into a decision support tool for informed analysis.[J].Neuroscience and biobehavioral reviews,2024,11-45.
10. Jiana B ,Xiangjun C ,Shuang W .Development of Network Public Opinion Analysis System in Big Data Environment Based On Hadoop Architecture[J].Procedia Computer Science,2023,23-422.

指导教师意见：

指导教师签字: ?????????年 ???月 ???日

院（部）领导审核意见：

学院负责人签字：

学院盖章：年 ??月 ???日

课题来源：

• 1.科 (教) 研项目；2.实验；3.生产实习；4.工程实践；5.社会调查；6.其它

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