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本次文章主要是介绍基于Haddop+随机森林的Bilibili青少年模式使用情况的数据可视化分析 |B站热门榜单舆情分析平台

1、Bilibili青少年模式使用情况数据可视化分析-前言介绍

1.1背景

随着互联网和智能终端的普及，青少年群体逐渐成为各大平台的主要用户之一。Bilibili作为国内领先的视频分享平台，其青少年模式旨在通过技术手段有效限制不良信息的接触。然而，随着青少年用户活跃度的增加，如何科学地分析和优化青少年模式的使用效果成为了亟待解决的问题。特别是在个性化推荐和内容管控方面，现有的管理手段多依赖于人工经验和简单规则，缺乏数据驱动的精准分析。如何利用大数据和机器学习技术深入挖掘青少年群体的行为特征，为平台提供科学的决策支持，已成为一个具有挑战性的课题。因此，开发一个高效的数据可视化分析与预测系统，能够精确掌握青少年用户的使用习惯，优化平台的内容推荐和安全控制，显得尤为重要。

1.2课题功能、技术

本课题旨在构建一个基于Hadoop和随机森林算法的Bilibili青少年模式使用情况的数据可视化分析与预测系统。系统通过爬虫技术采集Bilibili平台的青少年模式数据，涵盖点赞数、评论数、分享次数、观看数量等多个维度。利用Hadoop、Spark和Hive进行大数据存储与处理，系统能够对海量数据进行高效处理与分析。后端采用Python语言及Django框架，前端使用Vue与Echarts实现数据的可视化展示。通过机器学习中的随机森林算法，对青少年用户的年龄、观看内容类型等进行预测，进一步优化平台的内容推送和管理。系统不仅提供了数据管理和预测功能，还具备强大的数据可视化展示功能，帮助管理员实时监控青少年模式的使用情况，提升平台的智能管理能力。

1.3 意义

本系统的实现具有重要的学术价值和应用意义。首先，通过结合大数据与机器学习技术，系统能够更加精准地识别青少年用户的行为模式，进而优化内容推荐与安全管理措施。其次，系统能够为Bilibili等平台提供量化的数据分析支持，帮助平台管理者理解不同青少年群体的需求和行为特征，从而做出更加科学的决策。此外，系统的设计和实现可以为其他互联网平台提供有益的参考，推动青少年模式的智能化管理与个性化服务。通过这种数据驱动的方式，平台能够更好地保障青少年用户的健康成长，同时提升平台的用户体验和社会责任感。

2、Bilibili青少年模式使用情况数据可视化分析-研究内容

1、数据采集与清洗：系统通过爬虫技术从Bilibili平台实时抓取青少年模式相关数据，涵盖点赞数、评论数、观看时长等信息。数据采集后，通过Python进行清洗，去除重复和异常数据，填补缺失值，统一格式，确保数据质量，以便后续分析与预测。
2、数据存储：利用Hadoop和Spark进行大规模数据处理，通过Hive进行数据存储与查询。
3、数据处理与分析：前端使用Vue与Echarts实现数据可视化，通过直观的图表展示关键指标，包括点赞、评论、分享次数和观看量等。
4、数据可视化展示：后端使用Django框架进行开发，负责用户管理、数据接口、算法模型的运行与调用等功能。前端通过Vue框架实现与后端的交互，提供良好的用户体验，确保数据可视化展示与系统操作流畅。
5、系统集成与部署：完成系统开发后，进行功能测试、性能测试和集成测试，确保每个模块的稳定性与高效性。

3、Bilibili青少年模式使用情况数据可视化分析-开发技术与环境

• 开发语言：Python
• 后端框架：Django
• 大数据：Hadoop+Spark+Hive
• 前端：Vue
• 数据库：MySQL
• 算法：随机森林预测模型
• 开发工具：pycharm

4、Bilibili青少年模式使用情况数据可视化分析-功能介绍

亮点：（爬虫【bilibili】、机器学习（随机森林预测模型）、Echarts可视化）
1、功能：登录注册、青少年使用数据管理、使用数据预测 、用户管理、导入导出excel、。
2、大屏可视化分析：点赞统计、评论统计、分享次数统计、观看数量统计、登入统计、年龄占比。
3、算法：预测年龄、预测青少年浏览内容类型（线性回归预测模型）。

5、Bilibili青少年模式使用情况数据可视化分析-论文参考

6、Bilibili青少年模式使用情况数据可视化分析-成果展示

6.1演示视频

6.2演示图片

☀️可视化大屏+预测☀️

☀️登录注册☀️

☀️使用数据预测☀️

☀️使用数据管理☀️

☀️用户管理☀️

7、代码展示

1.随机森林预测【代码如下（示例）：】

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 假设你已经将数据从Hadoop导出到一个CSV文件中
data = pd.read_csv('bilibili_teen_mode_data.csv')

# 数据预处理：去掉不需要的列或做缺失值处理
data = data.dropna()
X = data.drop('target_column', axis=1)  # 特征
y = data['target_column']  # 标签

# 分割数据集，进行训练和测试
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 初始化随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = rf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")

# 打印分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))

2.大屏可视化【代码如下（示例）：】

import plotly.express as px

# 假设我们已经从模型预测得到了某些重要的结果或数据
# 比如，用户的年龄和他们是否使用青少年模式

# 创建一个DataFrame来展示
df_viz = pd.DataFrame({
    'age': [15, 16, 17, 18, 19, 20],
    'usage': [0, 1, 1, 0, 1, 0]  # 0为不使用，1为使用
})

# 创建一个交互式散点图
fig = px.scatter(df_viz, x='age', y='usage', color='usage', title="青少年模式使用情况")
fig.update_layout(
    xaxis_title='年龄',
    yaxis_title='是否使用青少年模式',
    showlegend=False
)

fig.show()

import dash
from dash import dcc, html
import plotly.express as px

# 创建一个Dash应用
app = dash.Dash(__name__)

# 数据准备（可以用之前的df_viz）
df_viz = pd.DataFrame({
    'age': [15, 16, 17, 18, 19, 20],
    'usage': [0, 1, 1, 0, 1, 0]
})

# 生成图表
fig = px.scatter(df_viz, x='age', y='usage', color='usage', title="青少年模式使用情况")

# Dash布局，定义页面结构
app.layout = html.Div([
    html.H1("Bilibili青少年模式分析", style={'textAlign': 'center'}),
    dcc.Graph(figure=fig),
])

# 运行应用
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

8、结语（文末获取源码）

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