计算机毕业设计Hadoop+PySpark+Hive抖音短视频分析可视化抖音短视频热度预测大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

原创于 2025-08-07 09:30:26 发布 · 1.7k 阅读

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#hadoop #大数据 #课程设计 #python #hive #深度学习 #爬虫

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介绍资料

开题报告：基于Hadoop+PySpark+Hive的抖音短视频分析可视化与热度预测

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

抖音作为全球月活用户超12亿的短视频平台，日均产生超1亿条视频内容，用户行为数据呈现高维度、高频率、强时效性特征。例如，一条热门视频可能在24小时内获得千万级播放量，但传统分析工具（如单机版Python、MySQL）面临以下挑战：

数据规模爆炸：单日用户行为日志达PB级，传统存储与计算架构无法支撑；
特征提取复杂：视频热度受内容标签、发布时间、用户互动等多维度因素影响，传统统计方法难以捕捉非线性关系；
实时性要求高：热度预测需在视频发布后1小时内完成，以支持运营决策（如推荐位调整）。

本课题基于Hadoop分布式存储、PySpark内存计算与Hive数据仓库技术栈，构建短视频分析平台，实现海量数据的高效处理与热度预测的精准建模，为平台运营提供数据驱动的决策支持。

1.2 研究意义

理论意义：
- 探索高维时序数据在分布式框架下的特征工程方法，填补短视频领域热度预测模型的空白；
- 验证混合推荐算法（协同过滤+内容分析）在短视频场景的适用性。
实践意义：
- 帮助抖音优化推荐策略，提升用户留存率（目标提升10%）；
- 为广告主提供精准投放依据，预计增加平台广告收入15%。

二、国内外研究现状

2.1 短视频数据分析技术

国外研究：
- YouTube采用Spark Streaming实时分析用户观看行为，构建基于LSTM的观看时长预测模型（准确率82%）；
- TikTok使用Flink处理实时互动数据，通过图神经网络（GNN）挖掘用户-视频关系，推荐点击率提升25%。
国内研究：
- 快手基于Hadoop+Hive构建数据仓库，通过GBDT模型预测视频完播率（F1值0.78）；
- 微视提出多模态特征融合方法，结合视频画面、音频与文本信息，热度预测AUC达0.85。

现存问题：

现有研究多聚焦单一维度（如用户行为或内容特征），缺乏多源数据融合分析；
分布式框架下的模型训练效率较低，未充分利用PySpark的GPU加速能力。

2.2 热度预测模型

传统方法：
- 时间序列模型（ARIMA、Prophet）适用于线性趋势预测，但无法捕捉短视频的突发流量特征；
- 机器学习模型（XGBoost、LightGBM）依赖人工特征工程，泛化能力不足。
深度学习方法：
- RNN/LSTM可处理时序依赖，但训练耗时（单轮迭代需10小时）；
- Transformer通过自注意力机制提升并行效率，但需大规模数据标注（成本高）。

本课题创新点：

提出PySpark+LightGBM混合模型，结合分布式特征工程与梯度提升树，将训练时间缩短至2小时；
引入动态权重调整机制，根据视频发布时长自动切换特征组合（如0-6小时侧重互动率，6-24小时侧重分享率）。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

数据采集与存储：
- 爬取抖音公开API数据（视频元信息、用户互动日志、评论内容），通过Kafka实时缓冲（峰值吞吐量50万条/秒）；
- 使用Hadoop HDFS存储原始数据（按日期分区，如/data/2024/07/），Hive构建数据仓库（星型模型：事实表fact_video_interaction，维度表dim_video、dim_user）。
特征工程与模型训练：
- 特征提取：
  - 统计特征：视频发布后1/6/12小时的点赞数、评论数、转发数；
  - 语义特征：使用BERT提取视频标题与评论的128维向量；
  - 时序特征：通过PySpark窗口函数计算互动率滚动均值（窗口大小=3小时）。
- 模型构建：
  - 基线模型：LightGBM（参数：num_leaves=31, learning_rate=0.05）；
  - 优化模型：PySpark分布式训练LightGBM，结合ADMM算法解决特征并行化问题；
  - 对比实验：与LSTM、Transformer模型在MAE、RMSE指标上对比。
可视化与系统实现：
- 使用ECharts实现热度趋势实时看板（支持钻取：全国→省份→城市）；
- 开发Flask API接口，供运营人员查询单视频预测结果（响应时间≤500ms）。

3.2 技术路线

mermaid

	`graph TD`
	`A[数据采集] --> B[Kafka缓冲]`
	`B --> C[Hadoop存储]`
	`C --> D[Hive清洗]`
	`D --> E[PySpark特征工程]`
	`E --> F[LightGBM模型训练]`
	`F --> G[热度预测]`
	`G --> H[ECharts可视化]`
	`H --> I[Flask服务化]`

四、实验方案与预期成果

4.1 实验方案

数据集：
- 爬取抖音2024年1月-6月公开数据，包含100万条视频元信息与5亿条互动日志；
- 划分训练集（80%）、验证集（10%）、测试集（10%）。
对比实验：
- 基线组：LightGBM（单机版）、LSTM（PyTorch实现）；
- 实验组：PySpark+LightGBM（分布式版）、Transformer（HuggingFace实现）；
- 评估指标：MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）、训练时间。
参数调优：
- 使用Hyperopt进行贝叶斯优化，搜索LightGBM最佳参数组合（如max_depth、min_child_samples）。

4.2 预期成果

学术成果：
- 发表1篇SCI论文（目标期刊：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering）；
- 申请1项软件著作权（系统名称：DouyinAnalytics）。
技术成果：
- 构建分布式短视频分析平台，支持日均处理10亿条数据；
- 热度预测模型MAE≤500（真实值范围：0-100万播放量）；
- 可视化看板覆盖90%以上运营指标（如播放量、完播率、互动率）。

五、进度安排

阶段	时间	主要任务	交付物
文献调研与方案设计	第1-2月	完成技术选型与实验设计	开题报告、技术路线图
数据采集与预处理	第3-4月	实现数据爬取与标准化存储	清洗后数据集、Hive表结构定义
特征工程开发	第5-6月	完成多模态特征提取与分布式计算	特征矩阵文件、PySpark代码库
模型训练与优化	第7-8月	对比不同模型性能，调优参数	训练日志、模型评估报告
系统实现与测试	第9-10月	开发可视化看板与API服务	测试报告、用户手册
论文撰写与答辩	第11-12月	完成论文写作与系统部署	毕业论文、系统演示视频

六、参考文献

[1] Zhang Y, et al. "Real-time Video Popularity Prediction on TikTok Using Graph Neural Networks." WWW 2023.
[2] 李明等. "基于Hadoop的短视频用户行为分析系统." 计算机学报, 2022, 45(3): 521-534.
[3] Kearns M, et al. "Distributed Gradient Boosting on Spark for Large-Scale Time Series Forecasting." ICDM 2021.
[4] 抖音官方. "抖音创作者内容指南." 2023.

指导教师意见：
（待填写）

学生签名：XXX
日期：2024年XX月XX日