计算机毕业设计PyHive+PySpark+DeepSeek-R1大模型B站弹幕评论情感分析视频情感分析视频推荐系统(源码+文档+PPT+讲解)

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/spark2022/article/details/147722899

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

《PyHive+PySpark+DeepSeek-R1大模型B站弹幕评论情感分析、视频情感分析、视频推荐系统》开题报告

一、选题背景与意义

（一）选题背景

随着互联网技术的飞速发展，视频分享平台如Bilibili（简称B站）已成为当代年轻人文化娱乐生活的重要组成部分。B站不仅提供了丰富的视频内容，还以其独特的弹幕评论系统吸引了大量用户参与互动。弹幕作为B站独特的用户互动方式，不仅提升了观看的互动性，还反映了观众的即时情感和态度。弹幕评论数据具有数据量大、实时性强、语言表达丰富多样等特点，对其进行有效的情感分析具有重要的学术和实践意义。

传统的视频推荐方法往往基于简单的用户行为数据（如点击、观看时长等），这些方法在处理大规模、多维度的视频数据时显得力不从心。同时，对于视频情感的分析也缺乏深度和全面性，难以准确把握用户对视频的整体情感倾向。

PyHive是一个Python数据库连接工具和ORM框架，它提供了一个Python接口让用户可以连接多个不同的Hadoop数据存储系统，包括Apache Hive等，方便Python开发者操作Hadoop的数据存储系统。PySpark是Spark为Python开发者提供的API，位于SPARKHOME/bin目录，其依赖于Py4J，随Spark2.1.0发布的Py4J位于SPARK_HOME/python/lib目录，对应的版本是0.10.4，具有强大的分布式计算能力。DeepSeek-R1大模型采用了先进的Transformer架构，并在其基础上进行了多项优化，如引入自适应注意力机制、混合精度训练技术、多任务学习机制等，在自然语言处理领域表现出色，能够高效完成文本分类、情感分析等任务。因此，将PyHive、PySpark与DeepSeek-R1大模型相结合，应用于B站弹幕评论情感分析、视频情感分析和视频推荐系统，具有重要的研究价值。

（二）选题意义

学术意义：本研究将PyHive、PySpark与DeepSeek-R1大模型相结合，为视频数据分析和推荐系统的研究提供了新的思路和方法。通过利用PyHive连接Hive进行高效的数据查询与提取，PySpark进行大规模数据处理，以及DeepSeek-R1大模型进行情感分析和推荐算法实现，丰富了视频数据处理和分析的技术手段，有助于推动该领域的研究进展。
实践意义
- 提升用户体验：准确的弹幕评论情感分析和视频情感分析可以帮助平台更好地了解用户对视频的喜好和态度，从而为用户提供更符合其兴趣的视频推荐，提高用户满意度和平台粘性。
- 优化内容运营：对于内容创作者和平台运营者来说，情感分析结果可以为他们提供决策支持，如优化内容策略、改进用户体验等。通过了解用户对不同类型视频的情感倾向，可以更有针对性地创作和推广视频内容。
- 促进平台发展：高效的视频推荐系统可以提高平台的资源利用率，增加用户活跃度和平台收益，促进平台的可持续发展。

二、研究目标与内容

（一）研究目标

搭建基于PyHive+PySpark的数据处理平台，实现对B站弹幕评论数据和视频数据的高效存储、管理和处理。
利用DeepSeek-R1大模型对弹幕评论进行情感分析，并进一步扩展到视频情感分析，准确判断用户对视频的情感倾向。
构建基于用户行为数据和视频情感分析结果的视频推荐系统，实现个性化视频推荐功能。
开发一个用户友好的可视化界面，展示弹幕评论情感分布、视频情感趋势、推荐系统效果评估等关键指标，为运营团队提供直观的数据支持。

（二）研究内容

数据采集与预处理
- 数据采集：通过API或爬虫技术获取B站弹幕评论数据和视频数据，包括视频标题、标签、简介、弹幕内容、用户行为数据（如观看历史、点赞、评论等）。
- 数据预处理：对采集到的原始数据进行清洗，去除重复数据、错误数据和噪声数据；进行数据转换和标准化处理，如将文本数据进行分词、词性标注、去除停用词等处理，对数值数据进行归一化处理。
基于PyHive+PySpark的数据存储与管理
- PyHive连接Hive：使用PyHive连接Hive，建立与Hive服务器的连接，实现高效的数据查询与提取。
- 数据存储：将预处理后的数据存储到Hive表中，利用Hive的数据仓库功能进行数据管理。
- PySpark数据处理：利用PySpark的分布式计算能力，对Hive表中的数据进行实时处理和分析，如数据聚合、特征提取等操作，提高数据处理效率。
弹幕评论情感分析与视频情感分析
- 弹幕评论情感分析：采用DeepSeek-R1大模型对预处理后的弹幕评论进行情感倾向判断，识别正面、负面和中性情感。通过调整模型参数和优化训练策略，提高情感分析的准确性和鲁棒性。
- 视频情感分析：结合视频内容（如标题、标签、简介）与弹幕评论情感分析结果，对视频整体情感进行评分。探索视频情感与观看量、点赞、投币等互动指标的关系，为视频推荐提供更全面的情感信息。
视频推荐系统构建
- 推荐算法设计：基于用户行为数据和视频情感分析结果，设计协同过滤或基于内容的推荐算法。协同过滤算法可以根据用户的历史行为和其他用户的行为相似性，为用户推荐可能感兴趣的视频；基于内容的推荐算法可以根据视频的内容特征和用户的偏好，为用户推荐相关的视频。
- 推荐系统实现：使用Python实现推荐算法，并与PySpark和Hive进行集成，实现个性化视频推荐功能。对推荐结果进行评估和优化，提高推荐的准确性和多样性。
可视化界面设计与实现
- 界面设计：采用简洁明了的设计风格，设计一个用户友好的可视化界面，包括弹幕评论情感分布展示区域、视频情感趋势展示区域、推荐系统效果评估展示区域等。
- 界面实现：使用前端技术（如HTML、CSS、JavaScript）和可视化工具（如ECharts、Tableau等）实现可视化界面，与基于PyHive+PySpark+DeepSeek-R1大模型的数据处理平台进行交互，展示关键指标和数据。

三、研究方法与技术路线

（一）研究方法

文献研究法：查阅国内外关于视频弹幕评论情感分析、视频情感分析、视频推荐系统以及PyHive、PySpark、DeepSeek-R1大模型应用的相关文献，了解该领域的研究现状和发展趋势，为本文的研究提供理论支持和方法借鉴。
实验研究法：通过实验对比不同的数据处理方法、情感分析算法和推荐算法在B站弹幕评论和视频数据上的性能，选择最优的方案。同时，对可视化界面进行用户测试，收集用户反馈，不断优化界面设计。
系统开发法：采用软件工程的方法，进行系统的需求分析、设计、开发和测试。按照模块化的思想，将系统划分为数据采集与预处理、数据存储与管理、情感分析、推荐系统、可视化界面等模块，逐步实现各个模块的功能，并进行集成测试和系统测试。

（二）技术路线

数据采集与预处理阶段
- 搭建数据采集环境，编写数据采集脚本，利用Python的requests库和Scrapy框架从B站获取弹幕评论数据和视频数据。
- 使用Python的数据处理库（如Pandas、Numpy）对采集到的数据进行清洗和预处理，处理缺失值和异常值，进行数据标准化。
数据存储与管理阶段
- 安装和配置Hive环境，创建数据仓库和数据表，将预处理后的数据导入到Hive表中。
- 安装和配置PySpark环境，使用PyHive连接Hive，实现对Hive表中数据的查询和处理。
情感分析阶段
- 准备标注好的弹幕评论数据集，对DeepSeek-R1大模型进行训练和优化。使用准确率、召回率、F1值等指标评估模型性能。
- 应用训练好的模型对弹幕评论进行情感分类，识别正面、负面和中性情感。结合视频内容，对视频整体情感进行评分。
推荐系统构建阶段
- 设计协同过滤或基于内容的推荐算法，使用Python实现算法逻辑。
- 将推荐算法与PySpark和Hive进行集成，实现个性化视频推荐功能。对推荐结果进行评估和优化，调整算法参数。
可视化界面设计与实现阶段
- 设计可视化界面布局和交互逻辑，绘制界面原型图。
- 使用前端技术实现可视化界面，与后端业务逻辑进行交互，完成关键指标和数据的展示。

四、研究计划与进度安排

（一）研究计划

第1 - 2周：查阅相关文献，了解视频弹幕评论情感分析、视频情感分析、视频推荐系统和PyHive、PySpark、DeepSeek-R1大模型的研究现状，确定研究选题和研究内容。
第3 - 4周：学习PyHive、PySpark和DeepSeek-R1大模型的原理和使用方法，掌握相关的开发工具和库。
第5 - 6周：进行B站弹幕评论数据和视频数据的采集与预处理，搭建数据采集环境，编写采集脚本，完成数据清洗和预处理工作。
第7 - 8周：构建基于PyHive+PySpark的数据存储与管理平台，完成Hive数据仓库创建和PySpark数据处理。
第9 - 10周：开展弹幕评论情感分析和视频情感分析，使用DeepSeek-R1大模型进行情感分类和视频情感评分，评估模型性能。
第11 - 12周：构建视频推荐系统，设计推荐算法并实现，对推荐结果进行评估和优化。
第13 - 14周：设计并实现可视化界面，完成前端页面设计和后端业务逻辑开发。
第15 - 16周：对系统进行全面的测试和评估，解决系统运行过程中出现的问题，优化系统性能。
第17 - 18周：总结研究成果，撰写毕业论文，进行论文修改和完善。

（二）进度安排

阶段	时间跨度	主要任务
选题与文献调研	第1 - 2周	确定选题，查阅文献，撰写开题报告
技术学习与准备	第3 - 4周	学习相关技术，搭建开发环境
数据采集与预处理	第5 - 6周	采集B站弹幕评论和视频数据，进行数据清洗和预处理
数据存储与管理	第7 - 8周	构建Hive数据仓库，利用PySpark进行数据处理
情感分析	第9 - 10周	使用DeepSeek-R1大模型进行弹幕评论和视频情感分析
推荐系统构建	第11 - 12周	设计并实现视频推荐系统，评估推荐结果
可视化界面设计与实现	第13 - 14周	设计并实现可视化界面，展示关键指标和数据
系统测试与优化	第15 - 16周	测试系统性能，解决出现的问题
论文撰写与总结	第17 - 18周	总结研究成果，撰写和修改毕业论文

五、预期成果

完成一篇高质量的毕业论文，详细阐述B站弹幕评论情感分析、视频情感分析和视频推荐系统的研究过程、方法、模型实现和系统开发等内容，包括数据采集与预处理、数据存储与管理、情感分析、推荐系统、可视化界面设计与实现等方面的技术细节和实验结果。
搭建一个基于PyHive+PySpark+DeepSeek-R1大模型的B站弹幕评论情感分析、视频情感分析和视频推荐系统，用户可以通过该系统获取弹幕评论情感分布、视频情感趋势和个性化视频推荐，同时系统还提供可视化展示功能，为运营团队提供数据支持。
发表一篇与本研究相关的学术论文或申请一项软件著作权，展示研究成果，为视频数据分析和推荐系统领域做出贡献。

六、研究的创新点与可行性分析

（一）创新点

技术融合创新：将PyHive、PySpark与DeepSeek-R1大模型有机结合，构建一个高效、稳定的视频数据处理和分析平台。PyHive方便Python开发者操作Hive数据存储系统，PySpark提供强大的分布式计算能力，DeepSeek-R1大模型实现准确的情感分析和推荐算法，充分发挥各自的优势，提高系统的数据处理能力和分析准确性。
多维度情感分析：不仅对弹幕评论进行情感分析，还结合视频内容对视频整体情感进行评分，从多个维度了解用户对视频的情感倾向，为视频推荐提供更全面的情感信息。
个性化推荐优化：基于用户行为数据和视频情感分析结果构建推荐系统，实现个性化视频推荐。通过协同过滤或基于内容的推荐算法，提高推荐的准确性和多样性，满足用户的不同需求。

（二）可行性分析

技术可行性：PyHive、PySpark和DeepSeek-R1大模型是成熟的技术框架，在数据处理、分析和自然语言处理领域有广泛应用。PyHive支持与Hive的连接，PySpark提供分布式计算能力，DeepSeek-R1大模型在情感分析任务上表现出色，能够满足系统的技术需求。
数据可行性：B站提供了丰富的弹幕评论数据和视频数据，可以通过API或爬虫技术获取。同时，数据来源广泛，为模型训练和系统开发提供了足够的数据支持。
团队可行性：研究团队成员具备计算机科学、软件工程等相关专业的知识和技能，熟悉Python编程和大数据技术，有足够的能力完成系统的开发和研究工作。团队成员之间可以进行有效的沟通和协作，确保研究的顺利进行。
时间可行性：根据研究计划和进度安排，在规定的时间内完成论文的选题、研究、实验、开发和撰写工作是可行的。在研究过程中，将合理安排时间，充分利用课余时间和假期，确保研究的进度和质量。

七、参考文献

[1] Wes McKinney. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython[M]. O'Reilly Media, 2017.
[2] Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell 等. Spark 快速大数据分析[M]. 人民邮电出版社, 2015.
[3] Tom White. Hadoop 权威指南（第 4 版）[M]. 清华大学出版社, 2015.
[4] 周志华. 机器学习[M]. 清华大学出版社, 2016.
[5] Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep Learning[M]. MIT Press, 2016.
[6] [作者姓名]. [论文题目][J]. [期刊名称], [发表年份], 卷号: [起止页码]. （B站弹幕评论情感分析相关研究文献）
[7] [作者姓名]. [论文题目][J]. [期刊名称], [发表年份], 卷号: [起止页码]. （视频情感分析相关研究文献）
[8] [作者姓名]. [论文题目][J]. [期刊名称], [发表年份], 卷号: [起止页码]. （视频推荐系统相关研究文献）
[9] [作者姓名]. [论文题目][J]. [期刊名称], [发表年份], 卷号: [起止页码]. （PyHive、PySpark应用相关文献）
[10] [作者姓名]. [论文题目][J]. [期刊名称], [发表年份], 卷号: [起止页码]. （DeepSeek-R1大模型相关研究文献）