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python毕业设计案例:基于python django的抖音数据分析与可视化系统,可视化有echarts,算法包括lstm+朴素贝叶斯算法

1 绪论

1.1 研究背景

近年来,短视频平台的迅猛发展催生了大量用户生成内容,抖音作为行业领先的短视频平台,积累了海量用户数据。随着短视频行业的兴起,用户的行为模式、信息传播路径、内容热度变化等因素成为研究的热点。通过对抖音视频数据进行深入分析,可以揭示用户偏好、热点话题演变、内容传播规律及其对用户心理与消费行为的影响。

1.2 研究目的与意义

1.行业价值

通过数据分析可以为短视频平台运营者提供优化算法推荐、提升用户留存率、改进内容分发机制的依据,并可为广告营销提供精准投放策略。

企业可以利用该系统研究用户偏好,制定更精准的营销策略,提升品牌曝光度,提高短视频营销ROI(投资回报率)。

该系统可帮助内容创作者分析视频受众画像、优化内容策略,提高短视频的传播效果和用户互动度。

2.学术贡献

本研究可为社交媒体传播、用户行为分析、推荐系统优化等领域提供数据支持,探讨短视频传播模型、推荐算法对用户消费习惯的影响等问题。

通过对短视频推荐算法的研究,分析其对用户注意力分配、信息接受度的影响,为算法优化提供新思路。

研究用户行为模式、内容传播路径等,有助于进一步完善社交媒体的传播理论,为未来短视频平台的设计提供学术依据。

3.社会影响

随着短视频内容的日益普及,其对用户的行为和心理影响也日渐加深,特别是青少年用户群体。

通过深入分析抖音数据,可以帮助政策制定者优化内容监管机制,减少算法推荐带来的负面影响,如信息茧房、沉迷现象、低质量内容泛滥等问题。

该研究可为政府及社会管理者提供参考,探索更健康、更合理的短视频内容推荐机制,促进短视频行业的可持续发展。

1.3 研究现状

近年来,随着移动互联网的发展,短视频平台迅速崛起,成为人们获取信息、社交娱乐和商业营销的重要途径。针对短视频的研究不断深入,

国外学者多从社交网络分析(SNA)角度研究短视频在用户群体中的扩散路径。Liao等人(2024)在对TikTok用户行为的研究中指出,用户间互动频率与内容转发链是影响传播深度的重要变量。研究者利用图神经网络(GNN)对用户节点间的影响力进行建模,增强传播预测能力。

1.4 研究内容

1.数据采集

设计一个数据抓取模块,利用Python爬虫和抖音API采集抖音视频的相关数据,包括视频内容、评论、点赞、转发、用户信息等。

2.数据清洗与存储

对采集的数据进行去重、格式化、归一化处理,并存入MySQL数据库,以便后续分析。

3.用户行为分析

采用数据挖掘和机器学习方法,分析用户行为模式,如观看习惯、点赞偏好、热门视频传播路径、用户群体画像等。

4.情感分析

使用lstm和朴素贝叶斯算法,结合自然语言处理(NLP)技术,对用户评论数据进行情感分析,识别用户对不同视频内容的情绪倾向,为视频质量评估提供参考。

5.数据可视化

设计数据可视化系统,使用ECharts工具,直观呈现视频传播趋势、热门话题分布、用户互动情况等信息,增强数据分析的直观性和可解释性。

6.系统集成

结合Web前端(boostrap)+后端(django)+数据分析模块,搭建完整的抖音视频数据分析系统,并提供友好的交互界面。

2 相关技术简介

2.1 Django框架技术

Django是2005年被AdrianHolovaty和SimonWillison所开源的一个PythonWeb框架,它使用MTV(Model-Template-View)架构来尽量简化复杂网站的开发。它鼓励复用代码(即少写冗余代码Don'tRepeatYourself(DRY)),并且非常容易进行快速开发,包含了多种保护安全的功能帮助开发者避免经常发生的安全问题,比如SQL注入攻击、跨站脚本(XSS)攻击、跨站请求伪造(CSRF)攻击等等。Django通过提供强大管理后台、表单、身份验证以及URL设计等功能帮助开发者大大提高Web应用开发的效率和安全性。

2.2 Request爬虫技术

抖音视频数据分析系统的设计与实现中,通过request库对抖音api进行发起一个请求,从而获取网页内容和数据,在利用特定的网页解析技术提取出我们想要的内容[8]。

另外可以通过设定参数中的请求头、参数、Cookie等信息等来达到防止网站的反爬。通过循环使用抖音API接口来获取用户评论等信息[9]。

2.3 LSTM模型

循环神经网络(LRNN)中最为耀眼的明星非长短期记忆网络(LongShortTermMemory,LSTM)莫属,它也是构建时间序列数据处理必备的模块。

2.4 朴素贝叶斯模型

朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理的简单分类算法,常用于文本分类。本文介绍了朴素贝叶斯模型的核心公式,并实现情感预测模型,强调了模型在处理特征独立性假设下的高效性。尽管模型泛化能力较弱,但在大量样本和特征时仍能展现出良好的预测效果。

3 系统需求分析

3.1 功能需求分析

为构建抖音视频数据分析系统,需围绕数据设计核心功能模块,具体需求如下:

3.1.1 数据采集与预处理模块

本模块采用爬虫框架(requests)实现数据抓取,针对抖音平台设计页面解析策略,通过请求头伪装、IP代理池规避反爬机制。

3.1.2 情感分析与主题挖掘模块

情感分类器采用双层LSTM网络架构,嵌入层使用300维中文词向量,隐藏层设置128个神经元,通过Attention机制捕捉评论关键语义特征。训练数据采用人工标注的2000条评论语料,将准确率提升至80.7%。主题建模采用TF-IDF模型,提取高频主题簇。创新性地将情感标签(积极/消极)与主题进行关联分析,例如发现"不好看"主题在消极评论中出现频率是积极评论的4.3倍。聚类模块提供K-means,对评论进行聚类分析。

3.1.3 交互式可视化模块

使用echarts可视化工具,开发多维度动态图表(如情感分布饼图、主题词云、时间趋势折线图)及地理信息热力图,支持按条件筛选与联动展示。

3.1.4 用户管理与权限控制模块

划分管理员与普通用户权限,支持账户注册、登录及角色分配;管理员可配置数据源、更新模型参数、管理用户权限,普通用户仅限查看分析结果与基础交互操作,确保数据安全与系统稳定性。系统功能图如下所示:

3.2 非功能性需求

除了实现系统的基本功能,系统的非功能性需求的实现主要遵循了系统设计的四项基本原则,给予系统优良的性能和稳定性的基本保障。

3.3 系统业务流程分析

系统业务流程包含数据采集、数据预处理、数据分析和建模、可视化展示结果。数据采集过程包含对抖音评论数据的采集过程。业务流程图见图3.2。

图3.2 系统业务流程图

4 系统设计

4.1 系统架构设计

系统采用前后台分离的三层架构设计,包括表现层、业务逻辑层和数据访问层。表现层采用Django框架作为后台实现用户界面,并通过响应式设计使系统可以在不同设备上有良好显示。表现层通过Ajax等技术向业务逻辑层请求数据,将数据显示或响应用户操作。系统业务逻辑层是对用户请求的处理逻辑和各功能模块的实现核心。本系统将用户认证模块、搜索模块、评论分析模块、情感分析模块作为业务逻辑层的组成部分。评论分析模块使用Echarts可视化图表,结合聚类分析、主题分析结果,将数据呈现。情感分析模块运用LSTM神经网络进行开发。

系统架构如图4.1所示。

4.2 功能详细设计

本系统对照功能实现,用户模块也就是系统使用者拥有登录注册、数据采集、数据可视化、情感预测等功能。

4.2.1数据采集功能

数据采集模块利用网络爬虫完成对抖音播放数据和评论的采集、解析和存储。以抖音为数据源,采用Python语言,并借助网络请求库(如requests)、数据解析库(如BeautifulSoup)、数据处理库(如pandas)、数据库操作库(如pymysql、sqlalchemy)等技术加以实现。数据采集流程图如图4.1所示。

图4.1 数据采集流程图

4.2.2注册登录功能设计

用户注册时需在界面填写用户名、密码及邮箱信息,触发提交操作后前端将数据传递至服务器。后端对信息合法性进行校验,确认无误后存储至数据库完成账户创建。注册与登录流程图如图4.2所示。

图4.2 注册登录流程图

4.2.3数据可视化功能

可视化过程:当系统登录用户进入可视化界面时,前端将对用户的观看请求进行打包并发送给后端服务器。可视化的流程如图4.3所示。

图4.3 数据可视化流程图

4.2.4情感预测功能

预测模块的流程主要分为数据准备、模型训练、预测生成3步,从数据库中准备数据,作为分析的基础,使用LSTM算法训练数据,并经过数据的预处理、词向量转换等方法,划分数据集和训练集进行训练,训练好的模型进行保存。再输入模型对应的文本等作为条件,从而实现预测该文本的情感倾向。模块流程如下图4.4所示。

图4.4 情感预测流程图

4.3 数据库设计

4.3.1数据库逻辑设计

根据该系统的数据库表的设计,将系统的数据种类归分为用户、评论信息2个实体。用户信息E-R图如图4.5所示,E-R图描述了“用户”实体及其相关属性,包括:ID、账号、密码、头像、姓名、性别、手机号和年龄,用于表示系统中用户的基本信息结构。

图4.5 用户E-R图

4.3.2数据库物理设计

用户信息如表4.1所示,用户表存储用户相关数据,包括用户ID,用户名,密码,邮箱,地址,个人简介,手机号等数据,用户ID为键。

表4.1 用户表

字段名

类型

长度

说明

id

int

0

用户编号(主键、自增)

username

varchar

255

用户名

password

varchar

255

密码

email

text

0

邮箱

content

text

0

简介

address

text

0

地址

phone

text

0

手机号

表4.2 评论信息表

字段名

类型

长度

说明

视频id

TEXT

255

不为空

评论文本

TEXT

255

不为空

评论id

TEXT

255

(主键、自增)

评论时间

TEXT

255

不为空

评论点赞数

INTEGER

255

不为空

评论回复总数

INTEGER

255

不为空

评论评论者

TEXT

255

不为空

评论评论者id

TEXT

255

不为空

评论ip属地

TEXT

255

评论类型

TEXT

255

情感分析

TEXT

255

情感分

REAL

255

5 基于LSTM和朴素贝叶斯模型的情感分析设计与实现

5.1LSTM模型算法

5.1 .1数据采集实现

根据Python设计抖音评论数据采集模块,借助网络爬虫可对抖音评论进行抓取、解析、储存,主要是抖音作为数据源,应用Python语言借助网络请求库(如requests)、数据解析库(如BeautifulSoup)、数据处理库(如pandas)、数据库操作库(如pymysql、sqlalchemy)等技术实现。具体实现:利用 Python 中的 requests 库模拟浏览器请求,通过访问抖音的 API 接口,按页数循环获取前5000的评论数据。爬取核心代码如图5.1所示:

图5.1 数据采集核心代码

使用pandas库将爬取的数据存储在DataFrame中,方便后续处理和分析。数据采集结果如图5.2所示:

图5.2 数据采集结果

5.1.2 数据清洗与预处理

本论文实现了基于文本的数据预处理与数据清洗,即实现数据预览、词汇表构建、数字索引表示、词向量表示构建与数据保存功能。图5.4所示词向量构建:

图5.3 停用词结果

图5.4 词向量结果

5.1.3 LSTM模型算法实现

模型实现流程如图5.5所示:

图5.5 模型实现流程

划分数据集。该数据集由已经分词的文本以及标签构成。其中标签2个:0代表正向标签,1代表负向标签。数据集整体被划分为训练集、测试集和验证集训练集数据如图5.6,测试数据如图5.7所示:

图5.6 训练集数据

图5.7 测试集数据

是否双向(bidirectional):指定是否使用双向LSTM,以更好地捕捉序列数据的上下文信息。具体参数详细见表5.1所示:

表5.1 LSTM模型参数设计

词汇量

嵌入维度

隐藏维度

数层

输出类别数

是否双向

训练迭代周期

学习率

54848

50

128

2

2

True

5

0.0001

模型训练过程如图5.8所示。

图5.8 训练过程

5.1.4 LSTM模型评估

模型评估流程:通过定义val_accuary()函数,用于评估模型在验证集上的性能表现。

最终模型表现如表5.2所示,测试集表现如表5.3所示:

表5.2 训练集模型效果

accuracy

val_loss

F1_score

Recall

Confusion_matrix

79.588%

38.522

77.123%

77.049%

[[22  5][ 9 25]]

表5.3 测试集模型效果

Test accuracy

val_loss

F1_score

Recall

Confusion_matrix

81.301%

2.447

75.098%

75.510%

[[21  2][10 16]]

5.2 朴素贝叶斯模型算法实现

5.2.1数据划分

数据集划分是模型训练的基础环节,直接影响模型的泛化能力。本方案通过结构化处理原始数据,首先将不同情感标签的Excel文件(中性、负面、正面)合并为统一数据集,利用LabelEncoder将文本标签转化为数值标签(0/1/2),确保模型可处理性。数据集划分代码如下。

5.2.2词特征提取

文本特征提取是自然语言处理的核心步骤。本方案采用TF-IDF(词频-逆文档频率)算法,通过TfidfVectorizer将原始文本转化为数值特征。特征工程包含多重优化策略:

最终生成稀疏矩阵特征,其中每行代表一个文本样本,每列对应一个词汇的TF-IDF权重。该过程将非结构化文本转化为模型可理解的数值表示,同时通过过滤和组合策略提升特征区分度,为分类模型提供高质量输入。稀疏矩阵结果如下图5.9所示:

图5.9 稀疏矩阵结果

5.2.3训练与调优

模型训练采用多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB),其假设特征条件独立,适合处理离散型TF-IDF特征。为优化性能,引入网格搜索(GridSearchCV)交叉验证调参:

图5.10 朴素贝叶斯最佳模型参数

5.2.4朴素贝叶斯模型评估

评估环节通过多维度指标全面验证模型性能:

分类报告:输出各类别的精确率(预测正确的比例)、召回率(真实样本被找回的比例)和F1值(二者调和平均),揭示模型对少数类的处理能力,如图所示5.11所示:

图5.11 朴素贝叶斯算法分类报告

混淆矩阵:热力图直观展示三类测试集中的真实-预测分布,对角线为正确分类数,非对角线反映“将负面误判为中性”等关键错误模式,混淆矩阵结果如下图5.12所示:

图5.12 朴素贝叶斯算法混淆矩阵结果

6 系统实现

6.1 用户登录注册功能实现

登录注册功能通过Django框架实现,结合表单验证和会话管理完成用户认证。如图6.1所示,登录窗口前端,如图6.2所示:

图6.1 注册窗口

图6.2 登录窗口

6.2 数据展示功能实现

列表渲染单元以Jinja2模板渲染引擎和Bootstrap框架为基础,使用响应式布局(MobileFirst),即根据屏幕的宽度,自适应于台式机、笔记本电脑、平板以及移动设备(移动电话和触摸屏)。最终,数据展示的效果见图6.3:

图6.3 数据展示图

6.3 数据可视化大屏

数据大屏通过多维度可视化组件动态展示抖音视频评论分析结果。前端采用ECharts与Chart.js构建交互式图表,集成地图热力图、情感分布饼图、主题词云及时间趋势折线图,支持数据实时渲染与自适应布局。最终,数据大屏的效果见图6.4:

图6.4 数据大屏显示

6.4 文本聚类分析

该模块基于KMeans算法实现抖音评论主题聚类分析可视化。用户通过下拉菜单选择不同情感类型(如积极、消极),前端触发AJAX请求向后端发送类别参数。最终,效果见图6.6:

图 6.5 聚类分析效果图

6.5 情感预测功能实现

该功能提供多模型情感极性预测服务,用户输入评论文本并选择算法模型(SVM、朴素贝叶斯、LSTM)后,前端通过AJAX将数据异步提交至/predict路由。最终,效果见图6.7:

图 6.6 情感功能预测图

http://www.lryc.cn/news/602726.html

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