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介绍资料
以下是一篇关于《PyHive+PySpark+大模型B站弹幕评论情感分析及视频推荐系统》的开题报告，涵盖研究背景、技术路线、创新点及预期成果等内容：
开题报告
题目：基于PyHive+PySpark与大模型的B站弹幕评论情感分析及视频推荐系统研究
申请人：XXX
指导教师：XXX
日期：2023年XX月XX日
一、研究背景与意义
1.1 研究背景
随着短视频平台的爆发式增长，B站（哔哩哔哩）作为国内领先的UGC视频社区，日均弹幕评论量超10亿条。这些用户生成内容（UGC）蕴含丰富的情感信息，对视频创作者优化内容、平台提升用户粘性具有重要价值。然而，传统情感分析方法面临以下挑战：
- 数据规模大：单视频弹幕量可达百万级，传统单机工具处理效率低；
- 语义复杂度高：弹幕语言包含网络梗、缩写、多语言混合等非结构化特征；
- 情感动态变化：同一视频不同片段的情感倾向可能截然相反。
1.2 研究意义
本项目通过融合PyHive（分布式查询）、PySpark（大规模数据处理）与大语言模型（LLM），构建高效、精准的弹幕情感分析框架，并基于此实现个性化视频推荐系统，具体价值包括：
- 学术价值：探索大模型在短视频情感分析中的落地场景，填补UGC多模态情感分析的空白；
- 应用价值：为B站等平台提供实时情感监控工具，辅助内容推荐与版权风险预警。
二、国内外研究现状
2.1 弹幕情感分析研究
- 传统方法：基于情感词典（如BosonNLP）或机器学习（SVM、LSTM），但难以处理网络新词和上下文依赖；
- 深度学习方法：BERT、RoBERTa等预训练模型在短文本情感分析中表现优异，但计算资源消耗大；
- 现有不足：缺乏针对弹幕动态性、高并发性的优化方案。
2.2 视频推荐系统研究
- 协同过滤：依赖用户-视频交互矩阵，存在冷启动问题；
- 内容推荐：基于视频标签或视觉特征（如SIFT、CNN），忽略用户实时情感反馈；
- 混合推荐：结合用户行为与内容特征（如YouTube推荐算法），但未充分利用弹幕情感数据。
三、研究内容与技术路线
3.1 研究内容
- 弹幕数据高效采集与存储：
- 通过B站开放API实时抓取弹幕评论，存储至Hive数据仓库；
- 使用PyHive实现SQL查询与Python生态的无缝集成。
- 大规模弹幕情感分析：
- 基于PySpark构建分布式预处理管道（清洗、分词、去噪）；
- 结合轻量化大模型（如LLaMA-7B或Qwen-7B）进行情感分类（积极/消极/中性）；
- 引入注意力机制捕捉弹幕中的关键情感词（如“泪目”“笑死”）。
- 视频情感时空分布建模：
- 将弹幕情感按时间轴聚合，生成视频情感曲线；
- 通过时序分析（如Prophet模型）预测情感波动趋势。
- 多模态视频推荐系统：
- 融合用户历史行为、视频内容特征（ASR转写文本、OCR弹幕位置）与实时情感数据；
- 基于Spark MLlib实现协同过滤与内容推荐的混合加权排序。
3.2 技术路线图
mermaid
graph TD | |
A[B站弹幕API] --> B[PyHive数据存储] | |
B --> C[PySpark数据清洗] | |
C --> D[大模型情感分析] | |
D --> E[情感时空分布建模] | |
E --> F[混合推荐算法] | |
F --> G[Web可视化平台] |
3.3 关键技术选型
| 模块 | 技术栈 | 理由 |
|---|---|---|
| 数据存储 | Hive + HDFS | 支持PB级弹幕数据存储与SQL查询 |
| 分布式计算 | PySpark | 内存计算加速情感分析，兼容Hadoop生态 |
| 情感分析模型 | LLaMA-7B + LoRA微调 | 平衡精度与推理速度，支持自定义情感词典扩展 |
| 推荐算法 | Spark ALS + TensorFlow Feature Column | 结合矩阵分解与深度学习特征 |
四、创新点与预期成果
4.1 创新点
- 动态情感分析：
- 提出基于时间窗口的弹幕情感聚合方法，解决传统静态分析的局限性；
- 结合视频关键帧（通过OpenCV提取）与弹幕情感密度，实现情感-视觉对齐。
- 轻量化大模型部署：
- 通过量化（INT8）与知识蒸馏（DistilBERT思想）将LLaMA-7B压缩至2GB以内，适配单机GPU推理；
- 使用PySpark的
Pandas UDF实现模型并行化预测。
- 情感增强的推荐系统：
- 设计情感权重因子（如消极弹幕占比过高时降低推荐优先级）；
- 引入强化学习（PPO算法）动态调整推荐策略。
4.2 预期成果
- 系统原型：
- 完成PyHive+PySpark+LLM的弹幕情感分析流水线；
- 开发基于Flask的Web推荐平台，支持实时情感监控与视频检索。
- 性能指标：
- 情感分析准确率≥85%（对比人工标注数据）；
- 推荐系统点击率（CTR）提升10%~15%（A/B测试）。
- 论文与专利：
- 发表1篇CCF-C类会议论文；
- 申请1项软件著作权（系统名称：BiliSentiAnalyzer）。
五、研究计划与进度安排
| 阶段 | 时间 | 任务 |
|---|---|---|
| 需求分析 | 2023.10-12 | 调研B站弹幕数据格式，设计系统架构 |
| 数据采集 | 2024.01-03 | 开发爬虫模块，存储10万+视频弹幕至Hive |
| 模型训练 | 2024.04-06 | 微调LLaMA-7B，构建PySpark情感分析管道 |
| 系统开发 | 2024.07-09 | 实现推荐算法与Web平台，完成压力测试（1000QPS） |
| 论文撰写 | 2024.10-12 | 整理实验数据，撰写论文并投稿 |
六、经费预算
| 项目 | 金额（元） | 说明 |
|---|---|---|
| 云服务器租赁 | 8,000 | 阿里云ECS（4核16G，3个月） |
| GPU算力费用 | 5,000 | 腾讯云GPU实例（T4，200小时） |
| 数据标注 | 3,000 | 人工标注5000条弹幕情感标签 |
| 总计 | 16,000 |
七、参考文献
[1] Devlin J, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL 2019.
[2] Zaharia M, et al. Apache Spark: A Unified Engine for Big Data Processing. Communications of the ACM 2016.
[3] 李明等. 基于BERT的弹幕情感分析模型优化研究[J]. 计算机应用, 2022, 42(5): 123-130.
[4] B站官方文档. 弹幕开放协议. 哔哩哔哩开放平台
报告特点：
- 技术深度：明确PyHive/PySpark与大模型的集成方式，提供量化、蒸馏等优化细节；
- 场景落地：针对B站弹幕特性设计时空情感分析方法，突出动态性；
- 可验证性：提出准确率、CTR等量化指标，便于中期检查与结题评审。
可根据实际研究方向补充伦理审查说明（如用户隐私保护）或对比实验设计（如与传统SVM方法的性能对比）。
运行截图
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