基于大数据Hadoop+网络爬虫+协同过滤推荐算法的B站数据分析可视化系统的设计与实现(精品源码+精品论文+上万数据集+答辩PPT)

原创于 2025-11-25 09:20:35 发布 · 248 阅读

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#大数据 #hadoop #爬虫 #B站数据分析可视化系统

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系统介绍：

基于大数据Hadoop+网络爬虫+协同过滤推荐算法的B站数据分析可视化系统的设计与实现

随着互联网技术和大数据的飞速发展，基于大数据分析和处理的系统逐渐成为各行各业提高服务质量、增强用户体验的重要工具。在视频平台中，尤其是B站这类以用户生成内容为主的社区，如何高效地分析平台上的海量数据并为用户提供个性化服务，成为了一个关键问题。本系统旨在通过大数据技术，结合Hadoop框架、大规模数据处理和分析，以及爬虫技术获取相关数据，建立一个B站数据分析可视化平台。通过对B站海量用户行为数据、视频内容数据以及互动信息的分析，可以为用户提供精准的推荐内容，提升用户观看体验。

该系统的核心功能是通过数据采集、存储、分析与可视化手段，为用户提供个性化的推荐服务。首先，系统通过爬虫技术从B站采集包括视频标签、播放量、评论数、用户行为等在内的各种数据，随后通过Hadoop进行数据存储和预处理。基于用户的浏览历史、评论行为等，结合协同过滤推荐算法，为用户推荐最相关的视频内容，从而提升用户粘性和满意度。此外，系统还将使用可视化技术展示平台数据的实时分析结果，包括视频热度、用户偏好、互动趋势等，为平台运营方提供有效的数据支持。最终，系统通过直观的可视化大屏展示数据分析结果，帮助平台进行科学决策和资源优化。

功能截图参考：

视频演示

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