本文项目编号 $25003，文末自助获取源码$

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一、系统介绍

基于大数据的美食视频播放数据分析可视化系统，该系统采用Vue.js作为前端框架，Django作为后端框架，并通过Python进行数据爬取、处理和分析。系统设计了多个功能模块，分别包括美食信息模块、美食视频模块、美食订单模块、美食论坛模块和美食资讯模块，为管理员和用户提供了全面的操作和管理功能。通过对美食视频播放数据的收集与分析，实现了数据可视化展示，帮助用户更直观地了解美食视频的流行趋势和受欢迎程度。同时，系统为管理员提供了基于大数据的决策支持，提升了管理效率和用户体验。

下载： https://download.csdn.net/download/qq_41464123/91447937

二、系统录屏

三、启动教程

四、功能截图

五、文案资料

5.1 选题背景

随着社交媒体和短视频平台的快速发展，美食视频逐渐成为人们获取烹饪知识和餐饮灵感的重要途径。越来越多的用户通过观看美食视频来学习新菜谱、探索不同的饮食文化和提升烹饪技能，因此，对美食视频播放数据的分析和管理显得尤为重要。构建一个美食视频播放数据系统，不仅能够帮助用户更方便地查找和观看感兴趣的美食视频，还能为平台提供数据分析支持，优化内容推荐、提升用户体验。此外，该系统可以收集用户的观看习惯和偏好，为内容创作者提供有价值的反馈，促进优质美食视频的创作与传播，从而推动整个美食文化的普及与发展。

5.2 国内外研究现状

目前国内外美食视频播放数据系统的研究现状呈现出多样化的发展趋势。在国外，许多知名视频平台如YouTube和Twitch已建立了成熟的美食视频推荐算法，通过用户观看数据、评论和点赞等指标，利用大数据分析和机器学习技术对用户偏好进行精准预测，从而提升用户的观看体验。同时，研究者也深入探讨了社交媒体对美食视频传播的影响，分析其对用户行为和饮食选择的潜在作用。在国内，随着短视频平台的兴起，如抖音和快手等，美食视频的制作和传播也日益盛行，相关数据系统的研究主要集中在如何通过数据挖掘技术分析用户观看习惯、优化推荐机制以及提升内容创作的质量，推动美食文化的传播。然而，整体而言，国内在系统的深度分析和用户行为理解方面与国外相比仍有差距，亟需进一步的研究与探索，以适应快速发展的美食视频市场。

六、核心代码

6.1 查询数据

    @RequestMapping("/lists")public R list( GukeEntity guke){EntityWrapper<GukeEntity> ew = new EntityWrapper<GukeEntity>();ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( guke, "guke")); return R.ok().put("data", gukeService.selectListView(ew));}

6.2 新增数据

    @RequestMapping("/add")public R add(@RequestBody GukeEntity guke, HttpServletRequest request){guke.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());//ValidatorUtils.validateEntity(guke);GukeEntity user = gukeService.selectOne(new EntityWrapper<GukeEntity>().eq("zhanghao", guke.getZhanghao()));if(user!=null) {return R.error("用户已存在");}guke.setId(new Date().getTime());gukeService.insert(guke);return R.ok();}

6.3 删除数据

    @RequestMapping("/delete")public R delete(@RequestBody Long[] ids){gukeService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));return R.ok();}

本文项目编号 25003，希望给大家带来帮助！