前言

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系统功能设计

1.普通用户功能模块
视频推荐：基于协同过滤算法推荐的视频，支持切换视频。
视频搜索：通过关键词和视频分类以及标签搜索感兴趣的视频内容。
视频播放：观看视频内容，支持清晰度选择、进度条拖动等功能。
互动功能：对视频进行点赞、评论、分享等操作。
个人中心：查看自己的观看历史、点赞记录、评论记录、我的视频等。
用户反馈：允许用户提交对视频、系统等方面的反馈意见。
视频上传：选择本地视频文件进行上传，支持多文件上传和断点续传。
视频管理：查看、编辑、删除自己上传的视频，查看视频的播放量、点赞量、评论数等数据。
社交分享功能：允许用户将喜欢的视频分享到微信、微博等社交平台，扩大视频的曝光度和传播范围。
2. 管理员功能模块
用户管理：查看、审核新用户注册信息，管理用户权限。
内容审核：对上传的视频进行内容审核，确保内容符合规定，处理违规内容。
用户反馈处理：管理员对用户反馈可以及时响应并处理。
可视化大屏展示：爬取b站视频，统计分析维度包括视频作者发布数量统计、播放量统计、点赞量统计、视频类型统计、视频排行榜、视频发布的时间趋势等

详细视频演示

❤文末卡片，滴滴我获取更详细的演示视频

系统实现效果

前台用户功能模块

系统的首页，用户登录短视频推荐可视化分析系统在网站导航可以查看系统首页、视频信息、短视频、公告资讯、个人中心。首页如图所示。

用户点击短视频，在短视频页面的搜索栏输入视频名称，进行查询，可以查看视频编号、分类、发布日期、用户账号、用户姓名、点击次数等信息；如有需要可以点开视频介绍、收藏、赞踩一下或评论。如图所示：

用户点击个人中心，在个人中心页面用户可以更新信息，也可以对修改密码、意见反馈、短视频、我的收藏进行详细操作。如图所示：

后台管理员功能模块

在登录界面中需要使用el-input标签实现输入框供管理员输入账号和密码，需要使用name标签表示不同的信息。使用el-radio表示按钮，管理员可以点击登陆。如图所示。

管理员登录进入短视频推荐可视化分析系统可以查看系统首页、用户管理、视频信息管理、意见反馈管理、短视频管理、系统管理、个人中心等功能，进行详细操作。
管理员点击视频信息管理；在视频信息管理页面可以看到标题、图片、分类、发布地、时长、UP主、投币数、弹幕数、收藏数、点赞数、评论数、分享数、播放量、发布时间、详情地址、点击次数、评论数、收藏数等信息，进行查看、修改、查看评论或删除，还可以爬取数据等操作；如图所示。

管理员点击短视频管理；在短视频管理页面可以看到视频编号、视频名称、封面、分类、视频、发布日期、用户账号、用户姓名、点击次数、评论数、收藏数、审核回复、审核状态等模块信息，进行查看、修改、查看评论或删除等操作；如图所示。

可视化大屏展示功能模块

短视频推荐可视化分析系统的实现基本情况分析展示；如图所示。

技术栈

本系统框架使用Scrapy.
系统设计支持以下技术栈
前端开发框架:vue.js
数据库： mysql 版本不限
后端语言框架 ：python(django)–pycharm/vscode
数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以
数据可视化技术：Echart
大数据框架：Hadoop

Scrapy是一个Python编写的强大，灵活的网络爬虫框架和数据提取工具。它使用异步I/O网络库Twisted进行高效的爬取，并将提取到的数据存储到多种格式中。然而，在需要大规模爬取复杂的网站时，单机爬虫速度会受到限制。为了解决这个问题，Scrapy提供了分布式爬虫系统
#协同过滤算法
协同过滤推荐技术一般采用最近邻技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离，然后 利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度，系统从而根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐。基于协同过滤的推荐系统可以说是从用户的角度来进行相应推荐的，而且是自动的即用户获得的推荐是系统从购买模式或浏览行为等隐式获得的，不需要用户努力地找到适合自己兴趣的推荐信息。

关键技术和使用的工具环境等的说明

MySQL是一种关系型数据库管理系统，是大部分程序员接触的第一款关系型数据库。它相对于其他数据库来说相当轻量级，而且更加灵活。在大量的web工程中，经常作为首选的数据库，因为其开源免费的特点被大量的开发人员所使用。而且在大数据背景下，其海量的集群更为web的高并发提供了良好的后盾。

虽然Spark同样是大数据的框架和计算模型，但其实它与hadoop是相辅相成的，而且可以灵活的部署在hadoop之上，共享hadoop的文件系统。并且在数据处理上更为高效和方便、灵活。在数据量越来越庞大的现在，基于内存的spark可以很快的得到处理的结果，甚至现在已经可以支持近实时的数据处理。使得大数据的价值更加凸显。

Hadoop是由Apache基金会开源的分布式的大数据基础系统。
用户可以在不知道分布式基础设施的细节的情况下开发分布式程序。可以利用无数台节点集群进行高速计算和文件的多副本容错存储。

ECharts是百度开源的一个数据可视化框架，是web端的js框架，可以很方便的进行搭建数据可视化前端界面。官网的文档尤其简洁，极易上手开发，使得海量数据处理完成后，可以方便高效快速的进行可视化处理，直接作用于决策。使得数据的价值得到了直观的展示和提升。目前支持多种图形的绘制。

解决的思路

该系统架构主要依托scrapy框架进行架构，后台采用python动态网页语言编写，使用scrapy框架技术从网站上爬取数据,采用java/python/php/nodejs部署系统环境，使用pyhcarm作为系统的开发平台，在数据库设计和管理上使用MySQL。在人机交互的过程中，客户端不直接与数据库交互，而是通过组件与中间层建立连接，再由中间层与数据库交互。通过设计良好的框架可以减轻重新建立解决复杂问题方案的负担和精力，并且它可以被扩展以进行内部的定制化，有强大的用户社区来支持它，所以框架通常能很好的解决一个问题。

爬虫核心代码展示

import scrapy
import pymysql
import pymssql
from ..items import xiangmuItem
import time
import re
import random
import platform
import json
import os
from urllib.parse import urlparse
import requests
import emoji
class xiangmuSpider(scrapy.Spider):
    name = 'xiangmuSpider'
    spiderUrl = 'https://url网址'
    start_urls = spiderUrl.split(";")
    protocol = ''
    hostname = ''

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)


    # 列表解析
    def parse(self, response):
        
        _url = urlparse(self.spiderUrl)
        self.protocol = _url.scheme
        self.hostname = _url.netloc
        plat = platform.system().lower()
        if plat == 'windows_bak':
            pass
        elif plat == 'linux' or plat == 'windows':
            connect = self.db_connect()
            cursor = connect.cursor()
            if self.table_exists(cursor, 'xiangmu') == 1:
                cursor.close()
                connect.close()
                self.temp_data()
                return

        list = response.css('ul.subject-list li.subject-item')
        
        for item in list:

            fields = xiangmuItem()



            fields["laiyuan"] = self.remove_html(item.css('div.pic a.nbg::attr(href)').extract_first())
            if fields["laiyuan"].startswith('//'):
                fields["laiyuan"] = self.protocol + ':' + fields["laiyuan"]
            elif fields["laiyuan"].startswith('/'):
                fields["laiyuan"] = self.protocol + '://' + self.hostname + fields["laiyuan"]
            fields["fengmian"] = self.remove_html(item.css('div.pic a.nbg img::attr(src)').extract_first())
            fields["xiaoshuoming"] = self.remove_html(item.css('div.info h2 a::attr(title)').extract_first())

            detailUrlRule = item.css('div.pic a.nbg::attr(href)').extract_first()
            if self.protocol in detailUrlRule:
                pass
            elif detailUrlRule.startswith('//'):
                detailUrlRule = self.protocol + ':' + detailUrlRule
            else:
                detailUrlRule = self.protocol + '://' + self.hostname + detailUrlRule
                fields["laiyuan"] = detailUrlRule

            yield scrapy.Request(url=detailUrlRule, meta={'fields': fields},  callback=self.detail_parse)


    # 详情解析
    def detail_parse(self, response):
        fields = response.meta['fields']

        try:
            if '(.*?)' in '''div#info span a::text''':
                fields["zuozhe"] = re.findall(r'''div#info span a::text''', response.text, re.S)[0].strip()
            else:
                if 'zuozhe' != 'xiangqing' and 'zuozhe' != 'detail' and 'zuozhe' != 'pinglun' and 'zuozhe' != 'zuofa':
                    fields["zuozhe"] = self.remove_html(response.css('''div#info span a::text''').extract_first())
                else:
                    fields["zuozhe"] = emoji.demojize(response.css('''div#info span a::text''').extract_first())
        except:
            pass
 # 去除多余html标签
    def remove_html(self, html):
        if html == None:
            return ''
        pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
        return pattern.sub('', html).strip()

    # 数据库连接
    def db_connect(self):
        type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
        host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
        port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
        user = self.settings.get('USER', 'root')
        password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')

        try:
            database = self.databaseName
        except:
            database = self.settings.get('DATABASE', '')

        if type == 'mysql':
            connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
        else:
            connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)

        return connect

    # 断表是否存在
    def table_exists(self, cursor, table_name):
        cursor.execute("show tables;")
        tables = [cursor.fetchall()]
        table_list = re.findall('(\'.*?\')',str(tables))
        table_list = [re.sub("'",'',each) for each in table_list]

        if table_name in table_list:
            return 1
        else:
            return 0

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