基于SpringBoot+大数据Hadoop的抖音用户行为数据分析与可视化平台的设计与实现(精品源码+精品论文+上万数据集+答辩PPT)-优快云博客

博主介绍：优快云毕设辅导第一人、靠谱第一人、全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、腾讯云社区合作讲师、优快云新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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系统介绍：

[摘要]随着短视频平台的迅速发展，用户行为数据的分析与可视化在提升平台运营效率、增强用户体验等方面发挥了越来越重要的作用。基于Hadoop大数据技术，本研究设计并实现了一套完整的抖音用户行为数据分析与可视化平台。该平台充分发挥了Hadoop分布式计算的优势，能够高效地处理和分析海量用户数据，并以此为基础为管理员和用户提供可视化的统计信息与个性化推荐结果。

平台在数据处理流程中引入了用户行为日志的采集、清洗、存储与分析机制。用户的观看行为、点赞评论、转发分享、搜索记录等数据经过Kafka实时采集，使用Flume进行预处理，存入HDFS，再通过Hive和Spark进行数据清洗和分析。分析内容包括用户活跃度、内容偏好、行为路径分析、兴趣标签建模等，为后续的推荐算法和策略制定提供支撑。在推荐系统部分，平台引入了基于协同过滤和内容相似度的混合推荐模型，对用户画像进行构建，实现精准推送和个性化内容展示。平台在管理员端提供了强大的数据管理与分析工具，管理员可以通过可视化面板实时查看用户行为趋势图、热度排行、留存分析等数据报表，进而据此制定精细化的运营策略。此外，管理员还能够通过平台发布系统公告和用户通知，进一步提升用户参与度和平台粘性。在用户端，平台通过挖掘用户兴趣特征，智能推荐其可能感兴趣的视频内容，帮助用户快速发现优质内容，增强用户活跃度和使用黏性。

在技术实现方面，本研究采用Spring Boot作为后端框架，Vue.js作为前端框架，结合ECharts实现数据可视化展示。Spring Boot为平台提供了高效的服务支撑，简化了开发流程并保障了系统的可维护性；Vue.js使得前端页面响应迅速、交互灵活；ECharts则用于构建多维度的数据图表，展示如观看时长、互动频次、内容热度、用户增长曲线等核心指标，使用户和管理员都能直观掌握数据变化趋势。平台还具备良好的可扩展性，可根据业务需求灵活接入新的数据源、模型算法和功能模块。综合来看，本研究设计并实现的抖音用户行为数据分析与可视化平台，不仅为管理者提供了科学的数据分析支撑与决策依据，也通过精细化运营和个性化推荐增强了用户体验，提升了平台的整体运营效率和用户黏性，具有较强的实用价值与推广前景。

[关键词]大数据分析；数据可视化；Hadoop；个性化推荐

功能截图参考：

视频演示

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论文部分参考：

项目案例参考：

为什么选择我

博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

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