python毕业设计案例：基于python django的抖音数据分析与可视化系统，可视化有echarts，算法包括lstm+朴素贝叶斯算法

1 绪论

1.1 研究背景

近年来，短视频平台的迅猛发展催生了大量用户生成内容，抖音作为行业领先的短视频平台，积累了海量用户数据。随着短视频行业的兴起，用户的行为模式、信息传播路径、内容热度变化等因素成为研究的热点。通过对抖音视频数据进行深入分析，可以揭示用户偏好、热点话题演变、内容传播规律及其对用户心理与消费行为的影响。

1.2 研究目的与意义

1.行业价值

通过数据分析可以为短视频平台运营者提供优化算法推荐、提升用户留存率、改进内容分发机制的依据，并可为广告营销提供精准投放策略。

企业可以利用该系统研究用户偏好，制定更精准的营销策略，提升品牌曝光度，提高短视频营销ROI（投资回报率）。

该系统可帮助内容创作者分析视频受众画像、优化内容策略，提高短视频的传播效果和用户互动度。

2.学术贡献

本研究可为社交媒体传播、用户行为分析、推荐系统优化等领域提供数据支持，探讨短视频传播模型、推荐算法对用户消费习惯的影响等问题。

通过对短视频推荐算法的研究，分析其对用户注意力分配、信息接受度的影响，为算法优化提供新思路。

研究用户行为模式、内容传播路径等，有助于进一步完善社交媒体的传播理论，为未来短视频平台的设计提供学术依据。

3.社会影响

随着短视频内容的日益普及，其对用户的行为和心理影响也日渐加深，特别是青少年用户群体。

通过深入分析抖音数据，可以帮助政策制定者优化内容监管机制，减少算法推荐带来的负面影响，如信息茧房、沉迷现象、低质量内容泛滥等问题。

该研究可为政府及社会管理者提供参考，探索更健康、更合理的短视频内容推荐机制，促进短视频行业的可持续发展。

1.3 研究现状

近年来，随着移动互联网的发展，短视频平台迅速崛起，成为人们获取信息、社交娱乐和商业营销的重要途径。针对短视频的研究不断深入，

国外学者多从社交网络分析（SNA）角度研究短视频在用户群体中的扩散路径。Liao等人（2024）在对TikTok用户行为的研究中指出，用户间互动频率与内容转发链是影响传播深度的重要变量。研究者利用图神经网络（GNN）对用户节点间的影响力进行建模，增强传播预测能力。

1.4 研究内容

1.数据采集

设计一个数据抓取模块，利用Python爬虫和抖音API采集抖音视频的相关数据，包括视频内容、评论、点赞、转发、用户信息等。

2.数据清洗与存储

对采集的数据进行去重、格式化、归一化处理，并存入MySQL数据库，以便后续分析。

3.用户行为分析

采用数据挖掘和机器学习方法，分析用户行为模式，如观看习惯、点赞偏好、热门视频传播路径、用户群体画像等。

4.情感分析

使用lstm和朴素贝叶斯算法，结合自然语言处理（NLP）技术，对用户评论数据进行情感分析，识别用户对不同视频内容的情绪倾向，为视频质量评估提供参考。

5.数据可视化

设计数据可视化系统，使用ECharts工具，直观呈现视频传播趋势、热门话题分布、用户互动情况等信息，增强数据分析的直观性和可解释性。

6.系统集成

结合Web前端（boostrap）+后端（django）+数据分析模块，搭建完整的抖音视频数据分析系统，并提供友好的交互界面。

2 相关技术简介

2.1 Django框架技术

Django是2005年被AdrianHolovaty和SimonWillison所开源的一个PythonWeb框架，它使用MTV(Model-Template-View)架构来尽量简化复杂网站的开发。它鼓励复用代码(即少写冗余代码Don'tRepeatYourself(DRY))，并且非常容易进行快速开发，包含了多种保护安全的功能帮助开发者避免经常发生的安全问题，比如SQL注入攻击、跨站脚本(XSS)攻击、跨站请求伪造(CSRF)攻击等等。Django通过提供强大管理后台、表单、身份验证以及URL设计等功能帮助开发者大大提高Web应用开发的效率和安全性。

2.2 Request爬虫技术

抖音视频数据分析系统的设计与实现中，通过request库对抖音api进行发起一个请求，从而获取网页内容和数据，在利用特定的网页解析技术提取出我们想要的内容[8]。

另外可以通过设定参数中的请求头、参数、Cookie等信息等来达到防止网站的反爬。通过循环使用抖音API接口来获取用户评论等信息[9]。

2.3 LSTM模型

循环神经网络(LRNN)中最为耀眼的明星非长短期记忆网络（LongShortTermMemory，LSTM)莫属，它也是构建时间序列数据处理必备的模块。

2.4 朴素贝叶斯模型

朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理的简单分类算法，常用于文本分类。本文介绍了朴素贝叶斯模型的核心公式，并实现情感预测模型，强调了模型在处理特征独立性假设下的高效性。尽管模型泛化能力较弱，但在大量样本和特征时仍能展现出良好的预测效果。

3 系统需求分析

3.1 功能需求分析

为构建抖音视频数据分析系统，需围绕数据设计核心功能模块，具体需求如下：

3.1.1 数据采集与预处理模块

本模块采用爬虫框架（requests）实现数据抓取，针对抖音平台设计页面解析策略，通过请求头伪装、IP代理池规避反爬机制。

3.1.2 情感分析与主题挖掘模块

情感分类器采用双层LSTM网络架构，嵌入层使用300维中文词向量，隐藏层设置128个神经元，通过Attention机制捕捉评论关键语义特征。训练数据采用人工标注的2000条评论语料，将准确率提升至80.7%。主题建模采用TF-IDF模型，提取高频主题簇。创新性地将情感标签（积极/消极）与主题进行关联分析，例如发现"不好看"主题在消极评论中出现频率是积极评论的4.3倍。聚类模块提供K-means，对评论进行聚类分析。

3.1.3 交互式可视化模块

使用echarts可视化工具，开发多维度动态图表（如情感分布饼图、主题词云、时间趋势折线图）及地理信息热力图，支持按条件筛选与联动展示。

3.1.4 用户管理与权限控制模块

划分管理员与普通用户权限，支持账户注册、登录及角色分配；管理员可配置数据源、更新模型参数、管理用户权限，普通用户仅限查看分析结果与基础交互操作，确保数据安全与系统稳定性。系统功能图如下所示：

3.2 非功能性需求

除了实现系统的基本功能，系统的非功能性需求的实现主要遵循了系统设计的四项基本原则，给予系统优良的性能和稳定性的基本保障。

3.3 系统业务流程分析

系统业务流程包含数据采集、数据预处理、数据分析和建模、可视化展示结果。数据采集过程包含对抖音评论数据的采集过程。业务流程图见图3.2。

图3.2 系统业务流程图

4 系统设计

4.1 系统架构设计

系统采用前后台分离的三层架构设计，包括表现层、业务逻辑层和数据访问层。表现层采用Django框架作为后台实现用户界面，并通过响应式设计使系统可以在不同设备上有良好显示。表现层通过Ajax等技术向业务逻辑层请求数据，将数据显示或响应用户操作。系统业务逻辑层是对用户请求的处理逻辑和各功能模块的实现核心。本系统将用户认证模块、搜索模块、评论分析模块、情感分析模块作为业务逻辑层的组成部分。评论分析模块使用Echarts可视化图表，结合聚类分析、主题分析结果，将数据呈现。情感分析模块运用LSTM神经网络进行开发。

系统架构如图4.1所示。

4.2 功能详细设计

本系统对照功能实现，用户模块也就是系统使用者拥有登录注册、数据采集、数据可视化、情感预测等功能。

4.2.1数据采集功能

数据采集模块利用网络爬虫完成对抖音播放数据和评论的采集、解析和存储。以抖音为数据源，采用Python语言，并借助网络请求库（如requests）、数据解析库（如BeautifulSoup）、数据处理库（如pandas）、数据库操作库（如pymysql、sqlalchemy）等技术加以实现。数据采集流程图如图4.1所示。

图4.1 数据采集流程图

4.2.2注册登录功能设计

用户注册时需在界面填写用户名、密码及邮箱信息，触发提交操作后前端将数据传递至服务器。后端对信息合法性进行校验，确认无误后存储至数据库完成账户创建。注册与登录流程图如图4.2所示。

图4.2 注册登录流程图

4.2.3数据可视化功能

可视化过程：当系统登录用户进入可视化界面时，前端将对用户的观看请求进行打包并发送给后端服务器。可视化的流程如图4.3所示。

图4.3 数据可视化流程图

4.2.4情感预测功能

预测模块的流程主要分为数据准备、模型训练、预测生成3步，从数据库中准备数据，作为分析的基础，使用LSTM算法训练数据，并经过数据的预处理、词向量转换等方法，划分数据集和训练集进行训练，训练好的模型进行保存。再输入模型对应的文本等作为条件，从而实现预测该文本的情感倾向。模块流程如下图4.4所示。

图4.4 情感预测流程图

4.3 数据库设计

4.3.1数据库逻辑设计

根据该系统的数据库表的设计，将系统的数据种类归分为用户、评论信息2个实体。用户信息E-R图如图4.5所示，E-R图描述了“用户”实体及其相关属性，包括：ID、账号、密码、头像、姓名、性别、手机号和年龄，用于表示系统中用户的基本信息结构。

图4.5 用户E-R图

4.3.2数据库物理设计

用户信息如表4.1所示，用户表存储用户相关数据，包括用户ID，用户名，密码，邮箱，地址，个人简介，手机号等数据，用户ID为键。

表4.1 用户表

表4.2 评论信息表

5 基于LSTM和朴素贝叶斯模型的情感分析设计与实现

5.1LSTM模型算法

5.1 .1数据采集实现

根据Python设计抖音评论数据采集模块，借助网络爬虫可对抖音评论进行抓取、解析、储存，主要是抖音作为数据源，应用Python语言借助网络请求库（如requests）、数据解析库（如BeautifulSoup）、数据处理库（如pandas）、数据库操作库（如pymysql、sqlalchemy）等技术实现。具体实现：利用 Python 中的 requests 库模拟浏览器请求，通过访问抖音的 API 接口，按页数循环获取前5000的评论数据。爬取核心代码如图5.1所示：

图5.1 数据采集核心代码

使用pandas库将爬取的数据存储在DataFrame中，方便后续处理和分析。数据采集结果如图5.2所示：

图5.2 数据采集结果

5.1.2 数据清洗与预处理

本论文实现了基于文本的数据预处理与数据清洗，即实现数据预览、词汇表构建、数字索引表示、词向量表示构建与数据保存功能。图5.4所示词向量构建：

图5.3 停用词结果

图5.4 词向量结果

5.1.3 LSTM模型算法实现

模型实现流程如图5.5所示：

图5.5 模型实现流程

划分数据集。该数据集由已经分词的文本以及标签构成。其中标签2个：0代表正向标签，1代表负向标签。数据集整体被划分为训练集、测试集和验证集训练集数据如图5.6，测试数据如图5.7所示：

图5.6 训练集数据

图5.7 测试集数据

是否双向（bidirectional）：指定是否使用双向LSTM，以更好地捕捉序列数据的上下文信息。具体参数详细见表5.1所示：

表5.1 LSTM模型参数设计

模型训练过程如图5.8所示。

图5.8 训练过程

5.1.4 LSTM模型评估

模型评估流程：通过定义val_accuary()函数，用于评估模型在验证集上的性能表现。

最终模型表现如表5.2所示，测试集表现如表5.3所示：

表5.2 训练集模型效果

表5.3 测试集模型效果

5.2 朴素贝叶斯模型算法实现

5.2.1数据划分

数据集划分是模型训练的基础环节，直接影响模型的泛化能力。本方案通过结构化处理原始数据，首先将不同情感标签的Excel文件（中性、负面、正面）合并为统一数据集，利用LabelEncoder将文本标签转化为数值标签（0/1/2），确保模型可处理性。数据集划分代码如下。

5.2.2词特征提取

文本特征提取是自然语言处理的核心步骤。本方案采用TF-IDF（词频-逆文档频率）算法，通过TfidfVectorizer将原始文本转化为数值特征。特征工程包含多重优化策略：

最终生成稀疏矩阵特征，其中每行代表一个文本样本，每列对应一个词汇的TF-IDF权重。该过程将非结构化文本转化为模型可理解的数值表示，同时通过过滤和组合策略提升特征区分度，为分类模型提供高质量输入。稀疏矩阵结果如下图5.9所示：

图5.9 稀疏矩阵结果

5.2.3训练与调优

模型训练采用多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB），其假设特征条件独立，适合处理离散型TF-IDF特征。为优化性能，引入网格搜索（GridSearchCV）交叉验证调参：

图5.10 朴素贝叶斯最佳模型参数

5.2.4朴素贝叶斯模型评估

评估环节通过多维度指标全面验证模型性能：

分类报告：输出各类别的精确率（预测正确的比例）、召回率（真实样本被找回的比例）和F1值（二者调和平均），揭示模型对少数类的处理能力，如图所示5.11所示：

图5.11 朴素贝叶斯算法分类报告

混淆矩阵：热力图直观展示三类测试集中的真实-预测分布，对角线为正确分类数，非对角线反映“将负面误判为中性”等关键错误模式，混淆矩阵结果如下图5.12所示：

图5.12 朴素贝叶斯算法混淆矩阵结果