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大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的快手平台用户活跃度分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata

news 2025/9/17 6:39:57

✨作者主页：IT研究室✨
个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、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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文章目录

一、前言
二、开发环境
三、系统界面展示
四、代码参考
五、系统视频
结语

一、前言

系统介绍
基于大数据的快手平台用户活跃度分析系统是一个针对短视频用户行为深度挖掘的综合性数据分析平台。该系统采用Hadoop+Spark大数据架构作为核心处理引擎，结合Django后端框架和Vue前端技术，构建了完整的用户活跃度分析生态。系统通过对快手平台大学生用户群体的多维度数据采集与处理，运用Spark SQL进行复杂的数据清洗和特征工程，利用Pandas和NumPy进行统计分析和数据建模。平台实现了四大核心分析模块：整体用户活跃状况分析、用户画像维度分析、地理与学校维度分析以及用户行为模式深度挖掘。系统支持实时数据处理和历史数据回溯分析，通过Echarts可视化组件展现用户活跃度热力图、省份分布图、高校排行榜等多种图表形式。该系统能够精准识别用户活跃度等级分布、地域聚集效应、学校类型差异化表现以及性别、设备使用偏好等多重用户特征，为短视频平台的运营策略优化、用户群体细分和个性化推荐算法改进提供科学的数据支撑和决策参考。

选题背景
短视频平台在移动互联网时代迅猛发展，成为用户获取信息和娱乐的重要渠道，其中大学生群体作为平台的核心用户，展现出独特的使用行为模式和活跃度特征。快手作为国内领先的短视频平台，拥有庞大的用户基础，但在激烈的市场竞争中，如何深入理解用户行为、提升用户粘性、实现精准运营成为平台发展的关键问题。传统的用户分析方法往往依赖简单的统计指标，缺乏对用户行为深层次规律的挖掘，难以满足平台精细化运营的需求。随着大数据技术的成熟发展，利用Hadoop、Spark等分布式计算框架处理海量用户行为数据成为可能，为深入分析用户活跃度提供了技术支撑。当前短视频平台普遍面临用户流失率高、用户生命周期管理不精准、个性化推荐效果有限等挑战，迫切需要通过数据驱动的方式来优化运营策略和用户体验。

选题意义
本课题的研究意义体现在理论探索和实践应用两个层面。从理论角度来看，通过构建完整的用户活跃度分析模型，能够丰富短视频用户行为研究的理论体系，为后续相关领域的学术研究提供参考框架。该研究将用户活跃度分解为多个维度进行分析，有助于更全面地理解数字媒体用户的行为规律，为用户行为预测模型的构建奠定基础。从实际应用价值来说，系统能够帮助平台运营人员更好地了解用户群体特征，识别高价值用户和流失风险用户，制定针对性的运营策略。通过地理维度分析可以优化内容分发策略和广告投放精准度，用户画像分析有助于个性化推荐算法的改进，行为模式挖掘能够指导产品功能的迭代优化。对于教育技术领域而言，该系统也为大学生网络行为研究提供了数据支撑，有助于了解当代大学生的数字媒体使用习惯。虽然作为毕业设计项目，其影响范围相对有限，但该系统展示了大数据技术在用户行为分析中的应用潜力，为类似项目的开发提供了技术方案和实施经验。

二、开发环境

大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL

三、系统界面展示

基于大数据的快手平台用户活跃度分析系统界面展示：

四、代码参考

项目实战代码参考：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum as spark_sum, avg, count, when, collect_list
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
import jsonspark = SparkSession.builder.appName("KuaishouUserAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()class UserActivityLevelAnalysis(View):def post(self, request):try:data = json.loads(request.body)df = spark.read.csv("app数据集自定义HM.csv", header=True, inferSchema=True)df_cleaned = df.filter(col("近一周活跃天数").isNotNull() & col("学生人数").isNotNull())total_users = df_cleaned.select(spark_sum("学生人数")).collect()[0][0]high_activity = df_cleaned.filter(col("近一周活跃天数") >= 5).select(spark_sum("学生人数")).collect()[0][0] or 0medium_activity = df_cleaned.filter((col("近一周活跃天数") >= 3) & (col("近一周活跃天数") < 5)).select(spark_sum("学生人数")).collect()[0][0] or 0low_activity = df_cleaned.filter(col("近一周活跃天数") < 3).select(spark_sum("学生人数")).collect()[0][0] or 0total_active_days = df_cleaned.select(spark_sum(col("近一周活跃天数") * col("学生人数"))).collect()[0][0]avg_weekly_days = round(total_active_days / total_users, 2) if total_users > 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["山西", "安徽", "江西", "河南", "湖北", "湖南"], "西部": ["内蒙古", "广西", "重庆", "四川", "贵州", "云南", "西藏", "陕西", "甘肃", "青海", "宁夏", "新疆"], "东北": ["辽宁", "吉林", "黑龙江"]}region_results = []for region, provinces in economic_regions.items():region_df = df_cleaned.filter(col("学校省份").isin(provinces))if region_df.count() > 0:total_users = region_df.select(spark_sum("学生人数")).collect()[0][0]total_active_days = region_df.select(spark_sum(col("近一周活跃天数") * col("学生人数"))).collect()[0][0]avg_activity = round(total_active_days / total_users, 2) if total_users > 0 else 0region_results.append({"经济区域": region, "总人数": total_users, "平均活跃度": avg_activity})result_data = {"省份排行": province_data, "学校排行": school_data, "城市等级分析": city_tier_data, "经济区域分析": region_results}return JsonResponse({"status": "success", "data": result_data})except Exception as e:return JsonResponse({"status": "error", "message": str(e)})class UserBehaviorClusteringAnalysis(View):def post(self, request):try:data = json.loads(request.body)df = spark.read.csv("app数据集自定义HM.csv", header=True, inferSchema=True)df_cleaned = df.filter(col("性别").isNotNull() & col("使用系统").isNotNull() & col("近一周活跃天数").isNotNull())gender_system_analysis = df_cleaned.groupBy("性别", "使用系统").agg(spark_sum("学生人数").alias("用户数量"),spark_sum(col("近一周活跃天数") * col("学生人数")).alias("总活跃天数")).withColumn("平均活跃度", col("总活跃天数") / col("用户数量"))cross_analysis_data = []for row in gender_system_analysis.collect():cross_analysis_data.append({"性别": row["性别"], "系统": row["使用系统"], "用户数量": row["用户数量"], "平均活跃度": round(row["平均活跃度"], 2)})school_type_keywords = {"理工": ["理工", "工业", "科技", "技术"], "师范": ["师范", "教育"], "财经": ["财经", "金融", "商学", "经济"], "医学": ["医学", "医科", "中医"], "农业": ["农业", "林业", "农林"]}school_type_results = []for school_type, keywords in school_type_keywords.items():type_condition = col("学校").rlike("|".join(keywords))type_df = df_cleaned.filter(type_condition)if type_df.count() > 0:total_users = type_df.select(spark_sum("学生人数")).collect()[0][0]total_active_days = type_df.select(spark_sum(col("近一周活跃天数") * col("学生人数"))).collect()[0][0]avg_activity = round(total_active_days / total_users, 2) if total_users > 0 else 0school_type_results.append({"学校类型": school_type, "用户数量": total_users, "平均活跃度": avg_activity})user_clustering_features = df_cleaned.select("近一周活跃天数", "性别", "使用系统", "学生人数", "是否异地").collect()pandas_df = pd.DataFrame([(row["近一周活跃天数"], row["性别"], row["使用系统"], row["学生人数"], row["是否异地"]) for row in user_clustering_features], columns=["活跃天数", "性别", "系统", "人数", "异地"])pandas_df["性别编码"] = pandas_df["性别"].map({"男": 1, "女": 0})pandas_df["系统编码"] = pandas_df["使用系统"].map({"android": 1, "ios": 2, "pc": 3})pandas_df["异地编码"] = pandas_df["是否异地"].map({"是": 1, "否": 0})from sklearn.cluster import KMeansfeature_matrix = pandas_df[["活跃天数", "性别编码", "系统编码", "异地编码"]].fillna(0).valuesif len(feature_matrix) > 0:kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=42, n_init=10)cluster_labels = kmeans.fit_predict(feature_matrix)pandas_df["聚类标签"] = cluster_labelscluster_summary 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