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介绍资料
《Hadoop+PySpark+Hive抖音短视频分析可视化与热度预测系统开题报告》
一、选题背景与意义
1.1 行业背景
抖音作为全球月活跃用户超12亿的短视频平台，日均产生视频内容超1亿条，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）面临三大挑战：
- 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）。
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%；
- 构建可复用的技术框架，支持其他短视频平台的数据分析需求。
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；
- 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）；
- 文本特征：使用TF-IDF提取视频标题关键词，结合Word2Vec生成300维词向量。
- 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。
- 基线模型：LightGBM（参数：
- 特征提取：
- 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。
- 参数优化：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 | 时间范围 | 任务内容 |
|---|---|---|
| 1-2周 | 2025.09.15-2025.09.28 | 文献综述与需求分析，明确研究目标 |
| 3-4周 | 2025.09.29-2025.10.12 | 设计系统架构，搭建Hadoop/Hive/PySpark环境 |
| 5-6周 | 2025.10.13-2025.10.26 | 实现数据采集与存储模块，完成Kafka集成 |
| 7-8周 | 2025.10.27-2025.11.09 | 实现特征工程模块，完成PySpark数据处理代码 |
| 9-10周 | 2025.11.10-2025.11.23 | 完成模型训练与优化，生成预测结果 |
| 11-12周 | 2025.11.24-2025.12.07 | 实现可视化模块，开发Flask API接口 |
| 13-14周 | 2025.12.08-2025.12.21 | 系统测试与优化，撰写实验报告 |
| 15-16周 | 2025.12.22-2026.01.04 | 撰写毕业论文，准备答辩材料 |
六、参考文献
- Zhang Y, et al. "Real-time Video Popularity Prediction on TikTok Using Graph Neural Networks." WWW 2023.
- 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.
- Kearns M, et al. "Distributed Gradient Boosting on Spark for Large-Scale Time Series Forecasting." ICDM 2021.
- 抖音官方. "抖音创作者内容指南." 2023.
- Dean J, Ghemawat S. "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters." Communications of the ACM, 2008.
指导教师意见：
（待填写）
学生签名：XXX
日期：2025年09月12日
运行截图
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