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1、研究背景

  随着B站（哔哩哔哩）平台的快速发展，视频内容日益丰富，用户对视频内容的热度和质量要求也越来越高。为了更好地理解和预测视频内容的受欢迎程度，开发一个基于Python和机器学习的B站热门视频数据分析与热度预测系统显得尤为重要。该系统利用大数据技术和机器学习算法，对视频的播放量、点赞数、收藏量等关键指标进行分析，帮助内容创作者和平台运营者优化内容策略，提升用户体验。

2、研究目的和意义

  本系统旨在通过数据分析和机器学习技术，对B站热门视频进行深入分析，预测视频的热度趋势。通过系统提供的可视化界面，用户可以直观地查看视频的播放量、点赞数、收藏量等关键数据，并通过预测模型对未来的热度进行预测。这不仅有助于内容创作者了解其作品的市场表现，也为平台运营者提供了决策支持，从而优化内容推荐算法，提高用户粘性和平台活跃度。

  开发B站热门视频数据分析与热度预测系统具有重要的实际意义，它能够帮助内容创作者更好地理解观众的喜好，从而创作出更受欢迎的视频内容。对于平台运营者而言，该系统能够提供数据支持，帮助他们优化内容推荐策略，提高平台的用户满意度和市场竞争力。该系统还能够为广告商提供精准的广告投放建议，提高广告效果，从而为平台带来更高的商业价值。

3、系统研究内容

  本系统的核心开发内容包括数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化四个部分，系统通过爬虫技术从B站平台采集视频数据，包括视频的播放量、点赞数、收藏量等关键指标。利用Python进行数据处理，包括数据清洗、数据转换等，确保数据的准确性和一致性。系统采用随机森林等机器学习算法对处理后的数据进行分析，建立预测模型，预测视频的热度趋势。最后，通过Vue和Echarts等技术实现数据的可视化展示，用户可以通过系统界面直观地查看视频的热度分析结果和预测结果。系统还提供了视频分享量、弹幕量等多维度的数据分析功能，为用户提供全面的数据分析服务。

4、系统页面设计

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5、参考文献

[1]周雨佳.情感化设计视角下的哔哩哔哩APP界面应用研究[D].安徽工程大学,2024.DOI:10.27763/d.cnki.gahgc.2024.000074.
[2]于凤银,孙江文,李瑞芹. 高校图书馆运营B站账号的数据分析及发展建议[J].传媒论坛,2024,7(03):115-117.
[3]蔡唯,张晋伟,胡国鹏.基于大数据分析的互联网健身教学视频综合评价研究——以哔哩哔哩网站视频为例[C]//中国体育科学学会.第十三届全国体育科学大会论文摘要集——墙报交流(体育统计分会).华侨大学;广州体育学院;,2023:262-264.DOI:10.26914/c.cnkihy.2023.081031.
[4]付晓蓉,陈佳.大数据营销[M].人民邮电出版社:202309:264.
[5]吴京霖,杨正朝,王宽明. 如何上好数学网课——基于B站《高中数学基础知识与方法全集》的评论数据分析[J].中学数学杂志,2022,(11):12-15.
[6]施云飞.融入文本数据的视频评价指标体系构建[D].中南财经政法大学,2022.DOI:10.27660/d.cnki.gzczu.2022.001585.
[7]肖铮,陈丽琴,黄国凡. 后疫情时期高校图书馆哔哩哔哩网站运营策略研究[J].图书馆杂志,2022,41(10):42-48+82.DOI:10.13663/j.cnki.lj.2022.10.006.
[8]吴丽梅.100万精英都在学的Excel技巧[M].化学工业出版社:202001:265.
[9]刘铸.海量视频同源性分析关键技术研究[D].电子科技大学,2018.
[10]任贵福.多源多模态数据分析平台设计与实现[D].北京邮电大学,2018.
[11]邹骅. 地应力监测台站数据管理分析平台设计与开发研究[J].张家口职业技术学院学报,2015,28(04):61-63.DOI:10.16220/j.cnki.cn13-1248/g4.2015.04.023.
[12]周雨田,于鑫.电量子站数据处理与分析系统的研制[C]//中国电力企业联合会科技开发服务中心.二○○九年全国电力企业信息化大会论文集.丹东供电公司;,2009:623-628.

6、核心代码

# 播放量、点赞数、收藏量等
# df = pd.read_csv('video_data.csv')
# 特征选择
# 选择用于训练模型的特征列
features = ['播放量', '点赞数', '收藏量', '弹幕量', '分享量']
# 选择目标列，例如预测视频的热度
target = '热度'
# 数据划分
# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[features], df[target], test_size=0.2, random_state=42)
# 模型训练
# 使用随机森林回归器进行模型训练
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 模型预测
# 使用训练好的模型对测试集进行预测
predictions = model.predict(X_test)
# 模型评估
# 计算预测结果的均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')
# 返回模型和预测结果
model, predictions

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