计算机毕业设计Django+大模型弹幕情感分析可视化 B站弹幕可视化 Python视频数据分析 视频可视化 机器学习 深度学习 Python爬虫 知识图谱(LW文档+PPT+1对1讲解)

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介绍资料

开题报告

题目：Django+大模型弹幕情感分析可视化

一、研究背景与意义

随着互联网技术的飞速发展，视频分享平台如Bilibili（B站）等逐渐兴起，并以其独特的弹幕互动功能吸引了大量用户。弹幕作为一种即时、参与性强的用户交流方式，不仅丰富了视频观看体验，还促进了用户间的情感交流与互动。然而，目前对于弹幕数据的情感分析研究相对较少，尤其是将弹幕数据应用于教育、市场分析等领域的研究更是亟待探索。因此，本研究旨在结合Django框架和大模型（如BERT、GPT等预训练语言模型），对弹幕数据进行情感分析，并实现可视化展示，以期实现弹幕数据的深度挖掘和有效利用。

二、研究目标与内容

研究目标：

1. 利用Django框架搭建弹幕情感分析系统的后端服务。
2. 结合大模型进行弹幕数据的情感分析，提高分析的准确性和效率。
3. 实现弹幕情感分析结果的可视化展示，为用户提供直观的分析结果。

研究内容：

1. 弹幕数据采集与预处理：研究如何从弹幕视频中实时采集弹幕数据，并进行数据清洗、分词、去停用词等预处理工作。
2. 大模型情感分析：研究如何利用BERT、GPT等大模型进行弹幕数据的情感分析，包括正面、负面、中性等情感倾向的判断。
3. Django框架系统设计与实现：研究如何利用Django框架设计并实现弹幕情感分析系统的后端服务，包括数据接口、业务逻辑等。
4. 可视化展示与交互设计：研究如何将弹幕情感分析结果以图表形式进行可视化展示，并设计用户交互界面，提高用户体验。

三、研究方法与技术路线

1. 数据采集：利用Python爬虫技术，从弹幕视频中实时采集弹幕数据，包括视频标题、封面图、视频地址以及弹幕文本等。
2. 数据预处理：对采集到的弹幕数据进行清洗，包括去除无用信息、分词、去除停用词等预处理工作，为后续分析做准备。
3. 模型选择与训练：选择合适的大模型（如BERT、GPT等），并进行微调以适应弹幕情感分析的任务。利用预处理后的弹幕数据进行模型训练，得到情感分析模型。
4. 系统设计与实现：基于Django框架设计并实现弹幕情感分析系统的后端服务，包括数据接口、业务逻辑等。同时，利用前端技术（如Vue.js）实现用户交互和数据展示。
5. 可视化展示：使用ECharts等前端图表库，将弹幕情感分析结果以折线图、词云图、饼图等形式进行可视化展示。

四、预期成果与创新点

预期成果：

1. 构建一个基于Django框架和大模型的弹幕情感分析系统，实现弹幕数据的实时采集、预处理、情感分析以及可视化展示。
2. 发表一篇关于弹幕情感分析系统的学术论文或技术报告，详细阐述研究背景、意义、方法、结果和结论。
3. 提供一份详细的系统设计文档和代码实现，为后续的研究和开发提供参考。

创新点：

1. 结合Django框架和大模型进行弹幕情感分析，提高了分析的准确性和效率。
2. 实现了弹幕情感分析结果的可视化展示，为用户提供直观的分析结果和更好的用户体验。
3. 系统具有高度的可扩展性和可定制性，可以根据具体应用场景进行灵活配置和优化。

五、研究计划与时间表

1. 2025年2月-3月：进行文献调研，了解研究现状和发展趋势，确定研究目标和内容。
2. 2025年4月-5月：进行数据采集与预处理工作，构建大模型并进行参数设置和模型训练。
3. 2025年6月-7月：利用Django框架设计并实现弹幕情感分析系统的后端服务，包括数据接口、业务逻辑等。同时，进行前端界面的设计和实现。
4. 2025年8月-9月：实现弹幕情感分析结果的可视化展示，并进行系统测试和优化。
5. 2025年10月-11月：整理研究成果，撰写学术论文和系统设计文档，准备答辩。

六、参考文献

[此处列出相关文献，由于是示例，未具体列出。实际撰写时应详细列出所有引用的文献，包括弹幕分析、大模型、Django框架、情感分析等方面的经典和最新研究成果。]

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以上是本开题报告的基本框架和内容，旨在为后续的研究工作提供一个明确的方向和思路。在研究过程中，将严格按照研究计划和进度安排进行，确保研究工作的顺利进行和研究成果的取得。

运行截图

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