【27届大数据毕设】基于Spark的AI艺术创作者价值评估与市场趋势预测研究基于Python与Spark的AI生成艺术受众画像及异常热度识别可视化平台

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1、研究背景

随着人工智能生成内容技术的迅猛发展，AI艺术创作在各大数字平台上呈现出爆发式增长，产生了海量的作品数据、互动数据以及市场交易数据。传统的单一数据统计方式已经无法应对如此庞大且多维度的数据量，难以精准捕捉艺术风格的演变规律与市场供需关系。当前，AI艺术市场面临着数据孤岛严重、风格分类模糊、价格波动难以预测以及受众偏好难以量化等痛点。利用Python、Hadoop、Spark等大数据技术对海量异构数据进行清洗与分布式计算，结合MySQL进行结构化存储，并通过Vue与Echarts构建可视化大屏，成为解决这些行业痛点的有效路径。在此背景下，开发一套基于大数据的AI生成艺术受欢迎程度和市场趋势分析与可视化系统，能够帮助平台运营者、创作者及投资者从繁杂的数据中提取有价值的商业洞察，顺应数字化时代艺术市场精细化运营的必然趋势。

2、研究目的和意义

本系统的开发旨在构建一个集数据采集、存储、挖掘、分析与可视化于一体的综合性大数据分析平台，以解决AI艺术市场信息不对称的问题。通过整合平台表现、风格偏好、作者类型、互动转化、价格市场及受众画像六大核心分析模块，系统致力于全面量化AI艺术作品的受欢迎程度与市场趋势。借助Spark大数据计算引擎与K-Means聚类算法，系统能够对艺术作品进行精准的风格分类与价值分群，识别异常热度与异常价格，挖掘不同风格与平台之间的关联规则。系统通过直观的Echarts图表与交互式大屏，将复杂的分析结果转化为易于理解的视觉信息，帮助用户精准掌握不同平台的流量分布、价格带占比、风格互动转化率以及受众的共现挖掘，从而为艺术创作方向调整、平台运营策略优化以及市场投资决策提供客观、科学的数据支撑。

该系统的开发具有显著的行业价值与实践意义，它打破了传统艺术市场依赖主观经验判断的局限，将大数据技术与艺术市场分析深度融合。通过构建全面的数据挖掘模型，系统能够揭示AI艺术市场中隐藏的流行趋势与商业逻辑，推动艺术市场向数据驱动型转变。对于创作者而言，系统提供的风格偏好分析与互动转化数据能够指导其创作更符合市场需求的作品，提升作品的市场竞争力。对于平台方而言，平台表现分析与价格市场分析有助于优化资源配置，制定合理的定价策略与推广方案。对于投资者与研究人员而言，受众画像与异常热度识别功能提供了深入洞察市场动态的窗口，有助于规避投资风险并发现潜在的价值洼地。整体而言，该系统促进了AI艺术生态的透明化与规范化，为数字艺术产业的健康、可持续发展提供了强有力的技术保障与决策支持。

3、系统研究内容

本系统的开发内容围绕数据全生命周期管理与多维可视化分析展开，涵盖了从底层数据架构到前端交互展示的完整链路。数据层面，采用Hadoop与Spark构建分布式计算集群，对多源异构的AI艺术数据进行采集与预处理，利用MySQL完成关系型数据存储。算法层面，引入机器学习与数据挖掘技术，特别是K-Means聚类算法，用于实现风格作者共现挖掘、作品价值分群以及异常热度识别。功能层面，系统实现了平台表现分析模块，包含平台浏览量、作品量、点赞量及互动分分析；风格偏好分析模块，涵盖点赞量、分享量、互动分、作品量与浏览量分析；互动转化分析模块，包含分享转化率、评论转化率及互动区间分析；价格市场分析模块，提供创作者价值、价格区间分布、平台价格带、风格价格带及高价互动对比分析；受众画像分析模块，实现异常热度识别、组合共现挖掘与作品价值分群分析。前端通过Vue框架结合Echarts图表库，开发了包含折线图、柱状图、饼图、雷达图、桑基图、词云及仪表盘在内的多样化可视化大屏，直观呈现大数据分析结果，满足用户对AI艺术市场趋势的深度探索需求。

4、系统页面设计

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5、参考文献

$1$ 陈一心,罗海燕. 基于多维用户数据的短视频精准推荐与内容分发策略分析 $J$ .家庭影院技术,2026,(12):35-37.

$2$ 刚正.建筑企业非结构化数据治理路径探索------以YOLO对视频数据的处理分析为例 $D$ .烟台大学,2026.DOI:10.27437/d.cnki.gytdu.2026.000293.

$3$ 支新,刘博文,刘见,等. 基于贝叶斯网络的视频监控系统数据传输安全监测分析技术研究 $J$ .自动化与仪器仪表,2026,(3):230-233+237.DOI:10.14016/j.cnki.1001-9227.2026.03.230.

$4$ 王亮,刘家瑞. 基于大数据分析的变电站智能视频运维系统设计 $J$ .电气技术与经济,2026,(1):147-149+153.

$5$ 周子超. 基于大数据分析的AI假脸视频检测与信息安全防御研究 $J$ .网络安全技术与应用,2026,(1):64-66.

$6$ 刘博. 基于大数据和安全防范的入侵报警与视频监控系统分析 $J$ .电子技术,2025,54(12):46-47.

$7$ 郭延永,罗元炜,戴帅,等. 基于无人机视频数据的交通冲突自动检测与分析技术 $J$ .交通运输工程学报,2026,26(4):167-183.DOI:10.19818/j.cnki.1671-1637.2026.038.

$8$ 王安启,李明轩,程泊宣. 基于多模态情感数据的网络视频满意度分析方法 $J$ .计算机工程与应用,2025,61(23):110-125.

$9$ 陈芳琳,林万欣,胡卫雄. 多模态数据处理技术在视频分析领域的应用 $J$ .广东公安科技,2025,33(3):49-52.

$10$ 杨筱莉. 基于互联网的短视频平台大数据分析技术应用 $J$ .集成电路应用,2025,42(9):192-193.DOI:10.19339/j.issn.1674-2583.2025.09.080.

$11$ 朱昊华. TikTok平台国际中文教育资源传播现状 $J$ .国际汉语,2025,(0):161-172+193-194.

$12$ 李凯明.在线视频面试场景下多模态数据融合的面试者特征分析系统设计与实现 $C$ //广西网络安全和信息化联合会.第十一届工程技术管理与数字化转型学术交流会论文集.2025:133-136.DOI:10.26914/c.cnkihy.2025.049308.

$13$ 黄今亮. 视频监控大数据在智慧交通中的深度应用分析 $J$ .运输经理世界,2025,(22):56-58.

$14$ 林瑜. 基于人工智能视频图像数据分析的机器人远程监测系统设计 $J$ .自动化与仪器仪表,2025,(7):155-159.DOI:10.14016/j.cnki.1001-9227.2025.07.155.

$15$ 陈向南,田若晨. 基于人工智能技术的地铁视频监控图像数据分析研究 $J$ .建设科技,2025,(13):24-26.DOI:10.16116/j.cnki.jskj.2025.013.005.

$16$ 孙杏桃,何敏,苗娜.AIGC高效办公: Excel数据处理与分析(微课版) $M$ .人民邮电出版社: 2025.

$17$ 李惠聪.基于可视图的视频学习眼动数据分析方法研究 $D$ .广东工业大学,2025.DOI:10.27029/d.cnki.ggdgu.2025.001606.

$18$ 胡杨.DaVinci Resolve 19中文版达芬奇视频调色与特效手册: AI版 $M$ .中国铁道出版社: 2025.

$19$ 向星成. 视频监控与图像分析大数据在公安实战中的智能分析与应用研究 $J$ .中国军转民,2025,(7):63-64.

$20$ 杜海霞,董萍萍,徐建宁.财务大数据分析与决策: 微课版 $M$ .人民邮电出版社: 2025.

6、核心代码

java 复制代码

# 初始化Spark会话，连接Hadoop集群进行分布式计算
spark = SparkSession.builder \
    .appName("StylePreferenceAnalysis") \
    .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

# 从Hive数据仓库中读取AI艺术作品的原始数据
raw_data = spark.sql("SELECT * FROM ai_art.artwork_raw_data")

# 数据预处理：过滤缺失值，并对互动指标进行归一化处理
clean_data = raw_data.dropna(subset=["style", "likes", "shares", "comments", "views", "interaction_score"])

# 特征工程：将点赞、分享、评论、浏览量等数值特征组合成特征向量
feature_cols = ["likes", "shares", "comments", "views", "interaction_score"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
assembled_data = assembler.transform(clean_data)

# 特征标准化：消除不同量纲对聚类结果的影响
scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaledFeatures", withStd=True, withMean=True)
scaled_data = scaler.fit(assembled_data).transform(assembled_data)

# 使用K-Means算法对艺术作品进行风格聚类，设定聚类数为7（对应截图中的7种风格）
kmeans = KMeans(featuresCol="scaledFeatures", k=7, seed=42)
model = kmeans.fit(scaled_data)

# 对数据进行聚类预测，得到每条作品所属的风格簇
clustered_data = model.transform(scaled_data)

# 计算各风格簇的核心指标：平均点赞量、平均分享量、平均互动分、作品总量、平均浏览量
style_metrics = clustered_data.groupBy("prediction").agg(
    avg("likes").alias("avg_likes"),
    avg("shares").alias("avg_shares"),
    avg("interaction_score").alias("avg_interaction"),
    count("style").alias("total_artworks"),
    avg("views").alias("avg_views")
)

# 将聚类结果与原始风格标签进行映射，生成最终的分析结果
final_result = style_metrics.join(
    clustered_data.select("prediction", "style").distinct(),
    on="prediction",
    how="inner"
).select("style", "avg_likes", "avg_shares", "avg_interaction", "total_artworks", "avg_views")

# 将分析结果写入MySQL数据库，供前端Vue+Echarts大屏调用
final_result.write \
    .format("jdbc") \
    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/ai_art_db") \
    .option("dbtable", "style_preference_analysis") \
    .option("user", "root") \
    .option("password", "password") \
    .mode("overwrite") \
    .save()