系统概述

项目背景

本毕业设计系统旨在利用大数据技术对B站(哔哩哔哩)平台的海量视频数据进行深度处理与分析。随着B站用户规模的快速增长和视频内容的爆炸式增长，传统的数据处理方法已无法满足高效分析的需求。本项目结合Spark分布式计算框架和大语言模型技术，构建一个能够处理TB级B站数据的智能分析系统。

技术架构

系统采用以下核心技术组件：

1. Spark分布式计算框架：用于高效处理大规模B站视频数据
   • Spark SQL：用于结构化数据查询
   • Spark Streaming：用于实时数据处理
   • MLlib：用于机器学习分析
2. 大语言模型：采用GPT架构的预训练模型
   • 视频标题和弹幕的语义分析
   • 评论情感分析
   • 内容自动分类

功能模块

系统主要包含以下功能模块：

1. 数据采集模块：

   • 通过B站开放API获取视频元数据
   • 爬取视频弹幕和评论数据
   • 每日增量数据采集机制

2. 数据处理模块：

   • 数据清洗与去重
   • 视频内容特征提取
   • 弹幕聚类分析

3. 智能分析模块：

   • 热门视频预测模型
   • 用户兴趣图谱构建
   • 内容质量评估

4. 可视化展示模块：

   • 实时数据仪表盘
   • 趋势分析图表
   • 交互式查询界面

应用场景

该系统可应用于以下典型场景：

1. 内容创作者：分析视频表现，优化创作内容
2. 平台运营：识别热门趋势，优化推荐算法
3. 广告投放：精准定位目标用户群体
4. 学术研究：网络文化现象分析