博主介绍：✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路✌

毕业设计：2023-2024年计算机毕业设计1000套（建议收藏）

毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总

1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Flask框架、 requests爬虫、协同过滤推荐算法、sqlite数据库、bilibili数据、前台+后台

2、项目界面

（1）各视频类型数据可视化分析------类型选择分析

（2）各视频类型数据可视化分析2----折线图

（3）各视频类型数据可视化分析3----散点图

（4）B站数据展示

（5）后台数据管理

（6）注册登录界面

（7）数据爬取界面展示

3、项目说明

B站数据采集分析、推荐与可视化分析系统是一个强大的工具，它利用Python语言、Flask框架、requests爬虫技术、协同过滤推荐算法以及sqlite数据库等关键技术栈，实现了对Bilibili（B站）数据的深度采集、智能分析和精准推荐，并通过丰富的可视化界面展示了分析结果。

数据采集
系统首先通过requests爬虫技术，对B站进行网络爬虫操作，获取包括视频、弹幕、评论、用户信息等多种类型的数据。这些数据不仅反映了B站用户的观看习惯、兴趣爱好，还包含了大量有价值的用户行为信息。

数据存储
采集到的数据被存储到sqlite数据库中，sqlite作为一个轻量级的数据库解决方案，能够在保证数据完整性和安全性的同时，提供高效的数据查询和检索功能。

数据分析
在数据分析环节，系统利用Python强大的数据处理能力，对采集到的数据进行清洗、整合和挖掘。特别是协同过滤推荐算法的应用，使得系统能够根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐与其兴趣相似的视频、UP主或话题。这种个性化推荐功能，不仅提高了用户的使用体验，还增强了用户与B站平台的黏性。

可视化分析
系统的可视化分析功能是其一大亮点。通过丰富的图表和界面设计，系统能够将分析结果以直观、易懂的方式呈现出来。无论是用户行为分析、内容热度评估还是推荐算法效果验证，都能够通过可视化界面进行快速查看和理解。这不仅方便了数据分析师和决策者的工作，也使得普通用户能够更深入地了解B站平台的数据情况。

前台与后台
系统分为前台和后台两个部分。前台主要面向普通用户，提供了视频推荐、热门话题、用户关注等功能，使用户能够更加方便地浏览和发现感兴趣的内容。后台则面向管理员和数据分析师，提供了数据管理、数据分析、推荐算法配置等功能，使管理员能够实时监控系统的运行状态，数据分析师能够深入挖掘数据背后的价值。

总之，B站数据采集分析、推荐与可视化分析系统是一个功能强大、易于使用的数据分析工具。它不仅能够为B站平台提供精准的用户推荐和数据分析支持，还能够为数据分析师和决策者提供有力的决策依据。随着B站平台的不断发展和壮大，该系统将继续发挥其在数据分析和推荐领域的重要作用。

4、核心代码

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
from math import sqrt
import operator

#1.构建用户-->视频的倒排
def loadData(files):
    data ={};
    for line in files:
        user,score,item=line.split(",");
        data.setdefault(user,{});
        data[user][item]=score;
    return data

#2.计算
# 2.1 构造视频-->视频的共现矩阵
# 2.2 计算视频与视频的相似矩阵
def similarity(data):
    # 2.1 构造视频：视频的共现矩阵
    N={};#喜欢视频i的总人数
    C={};#喜欢视频i也喜欢视频j的人数
    for user,item in data.items():
        for i,score in item.items():
            N.setdefault(i,0);
            N[i]+=1;
            C.setdefault(i,{});
            for j,scores in item.items():
                if j not in i:
                    C[i].setdefault(j,0);
                    C[i][j]+=1;


    #2.2 计算视频与视频的相似矩阵
    W={};
    for i,item in C.items():
        W.setdefault(i,{});
        for j,item2 in item.items():
            W[i].setdefault(j,0);
            W[i][j]=C[i][j]/sqrt(N[i]*N[j]);
    return W

#3.根据用户的历史记录，给用户推荐视频     （基于用户的协同过滤推荐算法）
def recommandList(data,W,user,k=3,N=10):
    rank={};
    for i,score in data[user].items():     #获得用户user历史记录，如A用户的历史记录为{'a': '1', 'b': '1', 'd': '1'}
        for j,w in sorted(W[i].items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)[0:k]:    #获得与视频i相似的k个视频
            if j not in data[user].keys():    #该相似的视频不在用户user的记录里
                rank.setdefault(j,0);
                rank[j]+=float(score) * w;

    return sorted(rank.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)[0:N];

if __name__=='__main__':
    #用户，兴趣度，视频
    # uid_score_bid = ['A,1,a', 'A,1,b', 'A,1,d', 'B,1,b', 'B,1,c', 'B,1,e']

    uid_score_bid = ['5,1,5','2,1,5', '2,1,38', '2,1,40', '2,1,44', '2,1,63', '2,1,107', '2,1,6', '2,1,14', '2,1,27', '2,1,32', '2,1,56', '2,1,77', '2,1,89', '2,1,92', '2,1,94', '2,1,111', '2,1,123', '2,1,124', '4,1,9', '4,1,15', '4,1,20', '4,1,22', '4,1,85', '4,1,95', '4,1,99', '4,1,131', '4,1,5', '4,1,38', '4,1,40', '4,1,44', '4,1,63', '4,1,107', '4,1,13', '4,1,17', '4,1,58', '4,1,8', '4,1,18', '4,1,21', '4,1,26', '4,1,34', '4,1,48', '4,1,51', '4,1,64', '4,1,70', '4,1,79', '4,1,84', '4,1,101', '4,1,106', '4,1,116', '4,1,117', '4,1,119', '4,1,126', '2,1,8', '2,1,18', '2,1,21', '2,1,26', '2,1,34', '2,1,48', '2,1,51', '2,1,64', '2,1,70', '2,1,79', '2,1,84', '2,1,101', '2,1,106', '2,1,116', '2,1,117', '2,1,119', '2,1,126']

    data=loadData(uid_score_bid);#获得数据
    W=similarity(data);#计算视频相似矩阵
    a = recommandList(data,W,'5',5,10);#推荐
    print(a)

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

5、源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻