基于SpringBoot+大数据Hadoop+网络爬虫+智能AI大模型+协同过滤推荐算法的明星社交媒体影响力数据挖掘平台的设计与实现(精品源码+精品论文+上万数据集+答辩PPT)

原创于 2025-11-27 11:07:26 发布 · 374 阅读

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#大数据 #人工智能 #数据挖掘 #明星社交媒体影响力数据挖掘平台 #大数据毕业设计数据可视化 #爬虫采集毕业设计

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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。

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系统介绍：

一、研究背景

在数字化与娱乐产业深度融合的今天，社交媒体已成为明星构建个人品牌、与粉丝互动、释放商业价值的核心阵地。明星的社交媒体影响力，不再仅仅体现在粉丝数量的多寡，更体现在其内容的传播力、粉丝的活跃度、舆论的情感导向以及其带动商业转化的实际能力上。然而，当前对于明星影响力的评估大多停留在表面、静态的维度，如简单的点赞、评论、转发数等“虚荣指标”，缺乏一个能够深度融合多平台、多模态数据，并运用智能算法进行深度洞察与价值挖掘的系统化工具。

与此同时，大数据技术与人工智能的飞速发展为我们提供了全新的解决方案。网络爬虫技术可以实时、海量地获取来自微博、抖音、小红书、B站等多个平台的明星相关数据；Hadoop分布式框架为存储与处理这些海量结构化与非结构化数据提供了坚实的技术基础；特别是智能AI大模型（如NLP、CV模型）的出现，使得平台能够理解文本内容的情感倾向、识别视频/图片中的场景元素，从而进行更深层次的语义分析。在此背景下，构建一个集数据采集、存储、分析、挖掘与可视化于一体的综合性平台，不仅具有技术可行性，更具备巨大的行业应用潜力。

二、研究意义

本毕业设计旨在设计与实现一个集多项前沿技术于一体的明星社交媒体影响力智能挖掘平台，其研究意义深远，具体如下：

理论与技术意义： 本项目是一次典型的复杂技术栈集成创新。它探索了如何将SpringBoot的微服务敏捷开发、Hadoop的海量数据批处理、网络爬虫的多源异构数据采集、AI大模型的深层语义理解与协同过滤推荐算法的关联挖掘能力进行深度融合。这种探索超越了单一技术的简单应用，是对构建“大数据+AI”驱动的新型数据分析平台架构的完整实践，为处理多模态、高实时性要求的社交媒体大数据提供了宝贵的技术方案和设计范式。
实践与应用意义： 本平台具有广泛而实际的应用场景。
- 对于品牌方与广告商： 平台能提供超越表面数据的深度洞察，如明星的粉丝画像、带货能力的精准预测、舆论风险的健康度评估等，帮助其进行科学的代言人遴选与营销投放决策，最大化营销投资回报率。
- 对于经纪公司与内容机构： 可以实时监控旗下艺人的网络声量、口碑变化和内容表现，从而制定更有效的宣传策略、人设维护方案和商业发展路径。
- 对于影视投资与制作方： 通过分析明星的潜在关联群体（协同过滤推荐）和话题热度，可为剧本选角、综艺节目嘉宾搭配提供数据支持，发掘具有“化学反应”的明星组合，提升作品成功率。
决策支持与行业革新意义： 平台通过强大的数据可视化界面，将复杂的多维数据转化为直观的趋势图表、影响力雷达图、情感分布图和关联网络图。这极大地降低了数据使用的门槛，使得非技术背景的行业决策者也能一目了然地掌握关键信息，推动娱乐行业的决策模式从“经验直觉”向“数据驱动”转变，引领行业进入智能化、精细化管理的新阶段。

综上所述，本课题紧扣社交媒体大数据分析与智能决策的时代脉搏，所设计的平台不仅是一次成功的技术整合实践，更旨在解决娱乐产业的实际痛点，具备显著的技术创新性和商业应用价值，是一项非常有意义的毕业设计课题。

功能截图参考：

视频演示

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论文部分参考：

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