大数据毕业设计选题推荐-网络电视剧收视率分析系统-Hive-Hadoop-Spark

作者主页 :IT毕设梦工厂✨

个人简介:曾从事计算机专业培训教学,擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、GO、微信小程序、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。

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一、前言

随着互联网的高速发展和视频平台的普及,网络电视剧已经逐渐成为大众娱乐的主流形式。据《中国网络视听发展报告》显示,截至2023年,中国网络视频用户已达9.8亿人次,网络电视剧的观看时长在网络视频总时长中的占比超过了50%。在这一背景下,网络剧市场的规模不断扩大,类型和题材更加多样化,剧集播放量、收视率成为衡量剧集成功与否的重要标准之一。视频平台和影视制作方通过收视率数据可以直观了解剧集的市场表现,并以此调整宣传和运营策略,提升内容曝光率和用户参与度。然而,随着剧集数量和用户观看需求的增加,传统的收视率统计和分析手段已无法满足网络剧的多样化需求,如何高效、精准地分析和利用收视数据,已经成为当前影视行业亟待解决的问题。基于此,开发一个网络电视剧收视率分析系统,利用数据分析技术和可视化展示,为影视制作方、发行方和用户提供有效的收视率分析工具,成为当前影视数据管理的一大方向。

目前市场上虽然有一些收视率统计和分析工具,但普遍存在数据单一、分析维度不足等问题。例如,一些主流视频平台虽然能够提供剧集播放量和基本的收视率统计,但往往局限于本平台的数据,没有实现跨平台的数据整合和分析。某主流视频平台的收视率统计工具只能对平台内的电视剧进行播放量和评分分析,且这些数据更新不够及时,导致制作方和运营方无法第一时间掌握观众的观看反馈,进而影响运营策略的调整。此外,这些系统大多缺少对观众行为和互动数据的深度挖掘,如观众的评论、点赞、弹幕等信息无法有效整合到收视率分析中,导致数据分析不够全面。

基于以上问题,本课题的研究目的是构建一套网络电视剧收视率分析系统,通过数据爬取技术获取多平台的电视剧收视率和播放数据,并结合用户的互动数据(如评分、评论等)进行多维度的分析。该系统将提供收视率统计、剧集排名、用户互动情况的综合分析,并通过数据可视化展示收视率变化、排名统计、词云图等,帮助用户直观了解网络剧的表现。同时,系统还支持公告管理和交流论坛功能,便于用户之间分享观影体验,进一步提升用户互动与参与感。通过这些功能,系统将为影视制作方、发行方和用户提供一站式的收视率分析服务。

本课题在理论和实践层面均具有重要意义。在理论层面,网络电视剧收视率分析系统的研究与设计,探索了如何在大数据背景下整合多维度的收视数据,并通过数据爬取、分析与可视化展示技术,提升收视率统计和分析的效率和精准度。这不仅为影视行业提供了新的数据分析思路,还为后续开发同类分析系统提供了技术与理论支持。此外,基于大数据分析的收视率研究也为影视市场的评估和内容生产提供了更为科学的理论依据。

在实践层面,本课题的实际意义尤为突出。首先,对于内容制作方而言,系统能够帮助其准确把握剧集的市场表现,实时分析收视率变化和观众反馈,并结合用户互动数据(如评论、评分等)深入了解观众的观看偏好,从而为剧集的后期宣传和运营提供数据支持。其次,系统的数据可视化功能使得用户能够直观了解网络剧的热度和市场表现,用户不仅能查看剧集排名、收视率变化趋势,还能通过词云图分析剧集内容的热门关键词,进一步增强用户体验。此外,对于影视平台和发行方,系统能够提供全面的市场分析,帮助其在内容排播和资源分配上作出更科学的决策。最后,通过引入交流论坛功能,系统还能提升观众间的互动性,增强用户黏性。因此,本课题的研究不仅推动了影视行业的信息化与数据化发展,还为内容生产者和消费者提供了更为便捷、高效的分析工具,助力影视市场的持续健康发展。

二、开发环境

  • 开发语言:Java
  • 数据库:MySQL
  • 系统架构:B/S
  • 后端:SpringBoot
  • 前端:Vue

三、系统界面展示

  • 网络电视剧收视率分析系统界面展示:

四、部分代码设计

  • 项目实战-代码参考:
java(贴上部分代码) 复制代码
@RestController
@RequestMapping("/rating")
public class RatingController {

    @Autowired
    private RatingService ratingService;

    /**
     * 获取收视率列表(支持按剧名、平台、收视率范围条件查询)
     */
    @GetMapping("/list")
    public R getRatingList(@RequestParam(value = "dramaName", required = false) String dramaName,
                           @RequestParam(value = "platform", required = false) String platform,
                           @RequestParam(value = "ratingRange", required = false) String ratingRange) {
        // 构造查询条件
        QueryWrapper<Rating> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        if (dramaName != null) {
            queryWrapper.like("drama_name", dramaName);
        }
        if (platform != null) {
            queryWrapper.eq("platform", platform);
        }
        if (ratingRange != null) {
            String[] range = ratingRange.split("-");
            queryWrapper.between("rating", range[0], range[1]);
        }

        // 查询符合条件的收视率数据
        List<Rating> ratings = ratingService.list(queryWrapper);
        return R.ok().data("ratings", ratings);
    }

    /**
     * 添加收视率数据
     */
    @PostMapping("/add")
    public R addRating(@RequestBody Rating rating) {
        boolean result = ratingService.save(rating);
        if (result) {
            return R.ok().message("收视率数据添加成功");
        } else {
            return R.error().message("收视率数据添加失败");
        }
    }

    /**
     * 修改收视率数据
     */
    @PutMapping("/update")
    public R updateRating(@RequestBody Rating rating) {
        boolean result = ratingService.updateById(rating);
        if (result) {
            return R.ok().message("收视率数据更新成功");
        } else {
            return R.error().message("收视率数据更新失败");
        }
    }

    /**
     * 删除收视率数据
     */
    @DeleteMapping("/delete/{id}")
    public R deleteRating(@PathVariable Long id) {
        boolean result = ratingService.removeById(id);
        if (result) {
            return R.ok().message("收视率数据删除成功");
        } else {
            return R.error().message("收视率数据删除失败");
        }
    }
}
java(贴上部分代码) 复制代码
@RestController
@RequestMapping("/announcement")
public class AnnouncementController {

    @Autowired
    private AnnouncementService announcementService;

    /**
     * 获取公告列表(支持按公告标题、发布日期范围查询)
     */
    @GetMapping("/list")
    public R getAnnouncementList(@RequestParam(value = "title", required = false) String title,
                                 @RequestParam(value = "dateRange", required = false) String dateRange) {
        // 构造查询条件
        QueryWrapper<Announcement> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        if (title != null) {
            queryWrapper.like("title", title);
        }
        if (dateRange != null) {
            String[] range = dateRange.split("-");
            queryWrapper.between("publish_date", range[0], range[1]);
        }

        // 查询符合条件的公告
        List<Announcement> announcements = announcementService.list(queryWrapper);
        return R.ok().data("announcements", announcements);
    }

    /**
     * 添加公告信息
     */
    @PostMapping("/add")
    public R addAnnouncement(@RequestBody Announcement announcement) {
        boolean result = announcementService.save(announcement);
        if (result) {
            return R.ok().message("公告信息添加成功");
        } else {
            return R.error().message("公告信息添加失败");
        }
    }

    /**
     * 修改公告信息
     */
    @PutMapping("/update")
    public R updateAnnouncement(@RequestBody Announcement announcement) {
        boolean result = announcementService.updateById(announcement);
        if (result) {
            return R.ok().message("公告信息更新成功");
        } else {
            return R.error().message("公告信息更新失败");
        }
    }

    /**
     * 删除公告信息
     */
    @DeleteMapping("/delete/{id}")
    public R deleteAnnouncement(@PathVariable Long id) {
        boolean result = announcementService.removeById(id);
        if (result) {
            return R.ok().message("公告信息删除成功");
        } else {
            return R.error().message("公告信息删除失败");
        }
    }
}

五、论文参考

  • 计算机毕业设计选题推荐-网络电视剧收视率分析系统-论文参考:

六、系统视频

  • 网络电视剧收视率分析系统-项目视频:

大数据毕业设计选题推荐-网络电视剧收视率分析系统-Hive-Hadoop-Spark

结语

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