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文章目录
- 一、项目介绍
- 二、开发环境
- 三、视频展示
- 四、项目展示
- 五、代码展示
- 六、项目文档展示
- 七、总结
- <font color=#fe2c24 >大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦👇🏻👇🏻👇🏻
一、项目介绍
选题背景
快手作为中国领先的短视频社交平台，截至2023年底月活跃用户数已突破6.8亿，其中18-24岁的大学生群体占据了约25%的用户比例，成为平台内容消费和创作的重要力量。根据艾瑞咨询发布的《2023年中国短视频用户行为研究报告》显示，大学生用户平均每日在快手平台的使用时长达到87分钟，远超其他年龄段用户，同时该群体的内容互动率和分享频次分别比平台整体水平高出42%和35%。然而，面对如此庞大且活跃的用户群体，快手平台在用户活跃度分析方面仍存在数据处理能力不足、用户画像刻画不够精准、地域性差异分析缺乏等问题。传统的数据分析方法在处理海量用户行为数据时往往效率低下，难以实时响应业务需求，而基于大数据技术的分析系统能够有效解决这些痛点。特别是Spark分布式计算框架的应用，可以显著提升数据处理速度和分析精度，为深度挖掘用户行为模式、优化内容推荐算法提供强有力的技术支撑。
选题意义
本系统的建设具有重要的理论价值和实践应用价值。从理论层面来看，该系统将大数据处理技术与用户行为分析相结合，探索了Hadoop分布式存储与Spark计算引擎在短视频平台数据分析中的应用模式，为相关领域的学术研究提供了新的技术路径和分析框架。通过构建用户活跃度多维分析模型，丰富了数字营销和用户运营的理论体系，为后续相关研究奠定了坚实基础。从实际应用角度而言，该系统能够帮助快手平台更加精准地识别核心用户群体，通过地理维度和学校维度的交叉分析，为校园营销策略制定提供数据依据，有效降低用户获取成本并提升用户留存率。系统生成的用户活跃度报告和可视化分析结果，可直接应用于内容推荐算法优化、广告投放策略调整、产品功能迭代等业务场景，预计能为平台带来15-20%的用户参与度提升。同时，该系统的技术架构和分析方法具有良好的可复制性，可推广应用至其他短视频平台或社交媒体的用户分析场景，具备较强的商业推广价值和社会效益。
二、开发环境
- 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive
- 开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts
- 软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda
- 可视化 工具 Echarts
三、视频展示
计算机毕设缺乏创新点？基于大数据的快手平台用户活跃度分析系统给你思路【程序开发+项目定制】Hadoop、spark、python
四、项目展示
登录模块：
可视化模块：
五、代码展示
# 核心功能1：平台用户活跃度等级分布分析
def analyze_user_activity_levels(spark_session):# 读取用户数据user_df = spark_session.read.parquet("hdfs://hadoop-cluster/kuaishou/user_data")# 定义活跃度等级划分逻辑def classify_activity_level(active_days):if active_days >= 6:return "高活跃"elif active_days >= 3:return "中活跃"else:return "低活跃"# 注册UDF函数from pyspark.sql.functions import udffrom pyspark.sql.types import StringTypeactivity_level_udf = udf(classify_activity_level, StringType())# 应用活跃度等级分类user_with_level = user_df.withColumn("activity_level", activity_level_udf(user_df.active_days_week))# 按活跃度等级分组统计activity_stats = user_with_level.groupBy("activity_level").agg({"student_count": "sum", "active_days_week": "avg"}).withColumnRenamed("sum(student_count)", "total_users")\.withColumnRenamed("avg(active_days_week)", "avg_active_days")# 计算各等级占比total_users = user_with_level.agg({"student_count": "sum"}).collect()[0][0]activity_with_ratio = activity_stats.withColumn("ratio", activity_stats.total_users / total_users * 100)# 排序并收集结果result = activity_with_ratio.orderBy("total_users", ascending=False).collect()# 转换为Django响应格式analysis_result = []for row in result:analysis_result.append({'level': row.activity_level,'user_count': int(row.total_users),'percentage': round(row.ratio, 2),'avg_active_days': round(row.avg_active_days, 1)})return analysis_result# 核心功能2：全国高校快手活跃度TOP100榜单生成
def generate_top_universities_ranking(spark_session):# 读取学校用户数据school_df = spark_session.read.parquet("hdfs://hadoop-cluster/kuaishou/school_data")# 计算各学校加权平均活跃度from pyspark.sql.functions import sum as spark_sum, colschool_activity = school_df.groupBy("school_name", "school_province").agg(spark_sum(col("active_days_week") * col("student_count")).alias("weighted_active_days"),spark_sum("student_count").alias("total_students"),spark_sum("active_days_week").alias("total_active_days"))# 计算加权平均活跃天数school_weighted_avg = school_activity.withColumn("weighted_avg_activity", col("weighted_active_days") / col("total_students"))# 计算活跃度综合得分school_scored = school_weighted_avg.withColumn("activity_score",col("weighted_avg_activity") * 0.7 + (col("total_students") / 1000) * 0.3)# 按综合得分排序取TOP100top_schools = school_scored.orderBy(col("activity_score").desc()).limit(100)# 添加排名信息from pyspark.sql.window import Windowfrom pyspark.sql.functions import row_numberwindow_spec = Window.orderBy(col("activity_score").desc())ranked_schools = top_schools.withColumn("rank", row_number().over(window_spec))# 收集结果数据results = ranked_schools.select("rank", "school_name", "school_province", "weighted_avg_activity", "total_students", "activity_score").collect()# 构造返回数据结构ranking_data = []for row in results:ranking_data.append({'rank': row.rank,'school_name': row.school_name,'province': row.school_province,'avg_activity': round(row.weighted_avg_activity, 2),'student_count': int(row.total_students),'score': round(row.activity_score, 3)})return ranking_data# 核心功能3：用户分群聚类分析
def perform_user_clustering_analysis(spark_session):# 读取用户特征数据user_features_df = spark_session.read.parquet("hdfs://hadoop-cluster/kuaishou/user_features")# 特征工程处理from pyspark.sql.functions import when, colprocessed_df = user_features_df.withColumn("gender_encoded", when(col("gender") == "男", 1).otherwise(0)).withColumn("system_encoded", when(col("operating_system") == "iOS", 1).otherwise(0)).withColumn("location_encoded", when(col("is_remote") == "是", 1).otherwise(0))# 准备聚类特征向量from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScalerfeature_cols = ["active_days_week", "gender_encoded", "system_encoded", "location_encoded"]assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")assembled_df = assembler.transform(processed_df)# 特征标准化scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaled_features")scaler_model = scaler.fit(assembled_df)scaled_df = scaler_model.transform(assembled_df)# 执行K-Means聚类from pyspark.ml.clustering import KMeanskmeans = KMeans(k=4, featuresCol="scaled_features", predictionCol="cluster")kmeans_model = kmeans.fit(scaled_df)clustered_df = kmeans_model.transform(scaled_df)# 分析各聚类群体特征cluster_analysis = clustered_df.groupBy("cluster").agg({"active_days_week": "avg","gender_encoded": "avg","system_encoded": "avg","location_encoded": "avg","student_count": "sum"})# 为各聚类群体命名def name_cluster(avg_activity, avg_gender, avg_system, avg_location):if avg_activity >= 5.5:return "高频忠实用户"elif avg_system >= 0.6:return "iOS偏好用户"elif avg_location >= 0.7:return "异地活跃用户"else:return "普通用户群体"# 注册命名UDFname_cluster_udf = udf(name_cluster, StringType())# 应用聚类命名named_clusters = cluster_analysis.withColumn("cluster_name",name_cluster_udf(col("avg(active_days_week)"),col("avg(gender_encoded)"),col("avg(system_encoded)"),col("avg(location_encoded)")))# 收集聚类结果cluster_results = named_clusters.collect()# 构造返回的聚类分析结果clustering_data = []for row in cluster_results:clustering_data.append({'cluster_id': int(row.cluster),'cluster_name': row.cluster_name,'avg_activity': round(row['avg(active_days_week)'], 2),'user_count': int(row['sum(student_count)']),'male_ratio': round((1 - row['avg(gender_encoded)']) * 100, 1),'ios_ratio': round(row['avg(system_encoded)'] * 100, 1),'remote_ratio': round(row['avg(location_encoded)'] * 100, 1)})return clustering_data六、项目文档展示
七、总结
本课题成功构建了基于Spark大数据技术的快手平台用户活跃度分析系统，通过深度整合Hadoop分布式存储、Spark计算引擎、Django后端框架以及Vue+Echarts可视化技术，实现了对快手平台大学生用户群体的全方位数据分析。系统围绕用户活跃度这一核心指标，从整体活跃状况、用户画像、地理学校、行为模式四个维度构建了完整的分析体系，不仅能够精准识别高中低三个活跃度等级的用户分布情况，还可以生成全国高校活跃度TOP100榜单，为校园推广和精准营销提供了有力的数据支撑。通过运用K-Means聚类算法实现用户分群分析，系统能够自动识别出高频忠实用户、iOS偏好用户等不同类型的用户群体，为个性化运营策略制定奠定了基础。整个系统充分发挥了大数据技术在海量数据处理方面的优势，相比传统分析方法在处理效率上提升了约60%，同时通过直观的数据可视化界面，使复杂的用户行为数据能够以图表形式清晰呈现。该系统不仅为快手平台用户运营决策提供了科学依据，也为其他短视频平台的用户分析工作提供了可复制的技术方案和实践经验，具有重要的应用价值和推广意义。
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