博主介绍:CSDN毕设辅导第一人、全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、腾讯云社区合作讲师、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌
技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。
主要内容:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。
?文末获取源码联系?
?? 精彩专栏推荐订阅?? 不然下次找不到哟
2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全:1000个热门选题推荐✅
Java项目精品实战案例《100套》
Java微信小程序项目实战《100套》
大数据项目实战《100套》
Python项目实战《100套》
感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人
系统介绍:
摘 要:在当今数字化时代,网络电视剧作为一种新兴的娱乐形式,受到了广泛的关注和欢迎。随着网络电视剧市场的不断扩大和竞争的加剧,各大卫视平台纷纷推出了大量优质的网络电视剧,努力吸引观众和提升收视率。然而,如何科学准确地评估网络电视剧的收视率,了解观众喜好和行为,对于卫视平台和制作方来说是至关重要的。
传统的网络电视剧收视率分析系统往往面临数据量庞大、处理效率低下、分析结果不够精准等挑战,且传统的电视收视率调查方法受限于实时性和准确性。因此,基于Hive的网络电视剧收视率分析系统应运而生。该系统采用python爬虫技术采集网络电视剧的收视数据,结合Scrapy框架进行数据爬取和清洗及预处理,清洗后的数据存储在Hadoop分布式文件系统的HDFS中。使用Hive的SQL语法和内置函数,实现数据的分析和挖掘,使用Element框架搭建美观、响应式的用户界面,并通过使用Echarts可视化工具实现对数据的可视化分析。最终,通过Web应用提供用户查询、分析等功能,为电视剧制作方和平台方提供收视率数据和分析报告,帮助他们做出更准确的决策,促进网络电视剧产业的发展和创新。
关键词:Hive;网络电视剧;收视率分析;Echart可视化
网络电视剧收视率分析系统分为两个模块,一个是前台用户模块,另一个是管理员模块,其中前台模块包含首页、收视率、公告信息、交流论坛、个人中心(包含密码修改、我的发布、我的收藏)等功能;管理员模块包含首页、用户、收视率、公告信息、交流论坛、系统管理、我的信息等功能。其功能结构如图4.1所示:
程序上交给用户进行使用时,需要提供程序的操作流程图,这样便于用户容易理解程序的具体工作步骤,现如今程序的操作流程都有一个大致的标准,即先通过登录页面提交登录数据,通过程序验证正确之后,用户才能在程序功能操作区页面操作对应的功能。
程序操作流程图
首先前端通过Vue和axios发送HTTP请求到后端的登录接口。在后端接收登录请求的Controller会使用`@RequestParam Map<String, Object> params`来接收前端传递的用户参数,用户名和密码。然后后端根据接收到的参数创建一个查询条件封装对象MyBatis的EntityWrapper用于构建查询条件。接着在业务层,调用相应的service方法来查询数据库中是否存在匹配的用户信息。这个查询方法Login()会将前端传递的对象参数传递到后台的DAO层,进行数据库的交互操作。如果存在符合条件的用户,则会返回相关的用户信息。最后在后端控制器中将查询结果封装成响应体,通过`return R.ok().put("data", userService.selecView(ew))`将用户信息返回给前端。前端收到响应后,可以通过调用Vue、ElementUI等组件来渲染登录结果,例如显示用户信息或者跳转到相应的页面。
系统架构设计
系统架构设计是软件开发过程中至关重要的一环。首先是模型层(Model),模型层通常对应着数据库或者其他数据源,它负责与数据库进行交互,执行各种数据操作,并将处理后的数据传递给控制器层。模型层的设计应该简洁清晰,尽可能减少与视图和控制器的耦合,以提高代码的可维护性和可重用性。
其次是视图层(View)通常是通过网页、移动应用界面或者其他用户界面来展示数据。视图层与用户交互,接受用户的输入,并将输入传递给控制器层进行处理。在MVC三层架构中,视图层应该尽量保持简单,只负责数据的展示和用户交互,不涉及业务逻辑的处理,以保持视图层的清晰度和可复用性,最后是控制器层(Controller),每个层都有特定的职责和功能,通过分层架构设计,实现代码模块化,为软件开发提供了一种有效的架构模式。系统架构如图4-1所示。
详细视频演示
请文末卡片dd我获取更详细的演示视频
功能截图:
在系统前台首页,调用`$route(newValue)`方法监听路由变化,根据当前的路由地址来确定活动菜单的索引,并且根据路由的哈希部分(即URL的`#`后面的部分)来判断是否需要滚动页面到顶部或者某个特定元素的位置。如果不是首页,会将页面滚动到指定元素处,否则滚动到页面顶部。另外通过`headportrait()`方法用于更新组件渲染点前用户头像。在用户登录后,后端返回了新的用户信息,需要及时更新页面上的用户头像信息。
5 系统详细设计与实现
5.1 系统功能实现
在注册流程中,用户在Vue前端填写用户名、密码等,通过HTTP请求发送到Java后端接收[13],首先进行用户名唯一性检查,确保新用户提供的用户名未被注册过。随后,后端将新用户的信息存入MySQL数据库中,包括用户名和密码等重要信息。一旦用户数据成功存储,后端向前端发送注册成功的确认消息。前端接收到确认消息后,立即通知用户注册流程已完成,使用户能够顺利完成注册。这个过程实现了新用户的数据收集、验证和存储,确保了注册流程的顺利进行。如图5.1所示。
图5.1 系统注册界面
系统首页界面如图5.2所示
图5.2 系统首页界面
在收视率页面可以查看到时间段、排名、播出集数、收视率、收视份额、播出频道、点击次数等详细信息,并根据需要进行评论或收藏操作;收视率页面如图5.3所示。
图5.3 收视率界面
个人中心:用户在个人中心页面可以进行个人信息、密码的修改,查看我的发布、我的收藏等操作;如图5.4所示。
图5.4 个人中心界面
5.2 管理员功能实现
在登录流程中,用户首先在Vue前端界面输入用户名和密码。这些信息通过HTTP请求发送到Java后端。后端接收请求,通过与MySQL数据库交互验证用户凭证。如果认证成功,后端会返回给前端,允许用户访问系统。这个过程涵盖了从用户输入到系统验证和响应的全过程。如图5.5所示。
图5.5 管理员登录界面
进入管理员主页面,可对用户、收视率、公告信息、交流论坛、系统管理、我的信息等进行操作。如图5.6所示:
图5.6 管理员主界面
管理员点击进入用户界面,可以对用户信息进行查看、修改、增加、或删除的操作。如图5.7所示:
图5.7 用户界面
管理员点击进入收视率界面,可以查看、修改、或删除收视率信息,也可进行爬取数据和生成数据的操作。如图5.8所示:
图5.8 收视率界面
管理员点击进入公告信息界面,可对公告信息进行查看、修改、删除或增加的操作。如图5.9所示。
图5.9 公告信息界面
管理员点击进入系统管理界面,可对系统简介页进行查看、修改等操作,还可以对轮播图管理进行详细操作。如图5.10所示。
图5.10 系统管理界面
5.3数据采集
系统数据使用python里面的requests、urllib包进行数据爬取[14],爬取的网站为中国视听大数据官网,网络电视剧收视统计平台一般都有较强的反爬机制,通过使用代理IP轮换请求,有助于规避反爬虫机制,再进行数据获取。
定义一个Scrapy爬虫类`WangLuoDianShiShouShiSpider`,用于爬取指定网站的网络电视剧收视统计信息。`name`定义了爬虫的名称,`spiderUrl`指定了目标网站的URL,`start_urls`将目标网站的URL按分号拆分成一个列表,作为爬取的起始URL。`protocol`和`hostname`用于定义协议和主机名,暂时为空。`realtime`用于指定是否实时获取数据,初始化为False。
数据采集部分代码如图5.11所示:
图5.11 数据采集部分代码截图
使用parse方法中进行一些初始化操作和判断条件。首先,通过urlparse函数解析self.spiderUrl得到URL的协议和主机名,并将其分别赋值给self.protocol和self.hostname。 然后,通过platform.system().lower()获取当前操作系统的名称,并将其转换为小写字母,保存在plat变量中。 接着,判断条件如果不是实时爬取(self.realtime为False)并且当前操作系统是Linux或Windows,建立数据库连接,并将连接对象赋值给connect变量。获取数据库的游标对象,并将其赋值给cursor变量,调用table_exists函数检查数据库中是否存在名为'5nw5u40i_guangdonglvyou '的表,如果存在就执行关闭游标和连接,调用temp_data函数,最后返回。
使用Scrapy爬虫的回调函数,进行解析详情页面,从response的meta中获取字段对象fileds,最后对其进行赋值和处理。
5.4 数据处理
在基于Hive的网络电视剧收视率分析系统开发中,数据处理是至关重要的环节。数据清洗和预处理是数据分析过程中必不可少的环节。通过去除重复项、纠正错误数据等操作,可以提高数据的质量和完整性,确保后续分析的准确性和可靠性。在数据清洗过程中,采用pandas库进行分析,并结合Scrapy框架进行数据爬取和清洗,以确保数据的准确性和可用性。最后,数据存储阶段采用了MySQL数据库[15],以确保数据的安全性和可扩展性。以下是详细的数据处理流程:
创建一个MySQL数据库的连接引擎,使用root用户和密码为123456来连接名为spider5nw5u40i的数据库,使用pandas的read_sql函数从数据库中读取数据。代码如下所示:
首先,检查DataFrame对象df是否存在重复的行,使用'df.drop_duplicates()'函数删除对象中重复行。调用'df.isnull()'函数检测对象df'中的缺失值。随后调用'df.dropna()'函数删除具有缺失值的行。'df.fillna(value='暂无')'函数将对象df中的缺失值替换为指定的值'暂无'。代码如下所示:
生成一个包含200个介于0到1000之间的随机整数的数组a,然后定义了一个布尔条件cond,用于筛选满足a在100到800之间的元素。生成一个包含10万个符合标准正态分布的随机数的数组b,定义一个布尔条件cond,用于筛选满足b的绝对值大于3的元素。
创建一个形状为10000行3列的DataFrame df2,其中的数据是符合标准正态分布的随机数。定义一个布尔条件cond,用于筛选在df2中任意一列的值大于三倍标准差的行。该行代码使用索引操作df2[cond].index,获取满足条件cond的行的索引。删除具有指定索引的行,并返回更新后的对象df2。移除HTML标签,首先,检查html参数是否为None,如果是则返回空字符串。然后使用正则表达式模式匹配HTML标签的正则表达式(<[^>]+>),并通过re.sub函数将匹配到的HTML标签替换为空字符串。最后使用strip函数去除字符串两端的空白字符,并返回处理后的结果。
进行数据库连接,获取数据库的连接参数。如果没有指定数据库名称,则尝试从self.databaseName中获取。然后根据数据库类型选择相应的数据库连接方式,如果是MySQL,则使用pyMySQL库进行连接,否则使用pymssql库进行连接。最后返回连接对象connect。
将处理好的数据进行数据存储,定义一个包含插入语句的sql字符串,目标数据库表是guangdonglvyou,列名包括id、jobname、salary等,从表5nw5u40i_guangdonglvyou中选择符合条件的数据,将这些数据插入到目标表中。执行sql语句,将临时数据插入到目标表中,最后提交事务和关闭数据库连接。数据清洗部分代码如图5.12所示:
图5.12 数据清洗部分代码截图
5.5数据可视化大屏
数据采集、数据处理完成后,进行数据可视化分析,通过对数据进行数据可视化,使数据更加直观与清晰,管理员可以通过这些信息进行及时的收视率策略调整和管理,为网络电视剧收视率分析系统提供了有力的支持。通过网络电视收视率数据绘制了词云图,如图5-13所示,可以看到不同的剧名的词云图分析。
图5-13词云图分布图
通过播出频道制作了圆形形图,如图5-14所示:分析图表可以看到不同播出频道的整体占比分布,其中大部分的播出频道最高的是东方卫视的为53.42%,其次是北京卫视34.25%等。以上图表呈现了不同播出频道的收视比例。
图5-14播出频道分析图表
通过对网络电视排名数据绘制了柱状折线图,如图5-15所示,分析图表可以看到不同网络电视的排名情况。
图5-15工作经验分析图表
通过对收视率制作了网络电视表格排名,如图5-16所示,分析表格可以到网络电视收视率的排名情况、播出情况、收视率等整体情况,管理员可以根据这些信息为用户推荐网络电视,提高资源利用效率。
图5-16工作地点分析图表
最后,为了能够更加直观清晰展示数据,我们制作了可视化大屏,可以帮助管理员快速获取和分析信息,从而做出更好决策。在可视化大屏可以看到系统简介、剧名、播出频道、排名、用户人数、收视率、收拾份额、用户总数、收视率总数、收视率详情等实时的分析可视化图表,可视化分析大屏界面如图5.17所示:
图5.17 网络电视收视率分析大屏界面
论文参考:
1 绪 论
1.1研究背景与意义
1.2系统研究现状
1.3 论文主要工作内容
2 系统关键技术
2.1 java简介
2.2 MySQL数据库
2.3 B/S结构
2.4 SpringBoot框架
2.5 VUE框架
3 系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性
3.1.2 操作可行性
3.1.3 经济可行性
3.1.4 法律可行性
3.2 系统性能分析
3.3 系统功能分析
3.4 系统流程分析
3.4.1 数据开发流程
3.4.2 用户登录流程
3.4.3 系统操作流程
3.4.4 添加信息流程
3.4.5 修改信息流程
3.4.6 删除信息流程
4 系统设计
4.1 系统概要
4.2 系统结构设计
4.3数据库设计
4.3.1 数据库设计原则
4.3.3 数据库表设计
4.4 系统时序图
4.4.1 注册时序图
4.4.2 登录时序图
4.4.3 管理员修改用户信息时序图
4.4.4 管理员管理系统信息时序图
5 系统的实现
5.1前台功能实现
5.1.1系统首页页面
5.1.2个人中心
5.2后台管理员功能实现
6 系统测试
6.1 测试环境
6.2 测试目的
6.3 测试概述
6.4 单元测试
6.4.1 注册测试
6.4.2 登录测试
6.5 集成测试
结 论
参考文献
致 谢
代码实现:
/** * 登录相关 */@RequestMapping("users")@RestControllerpublic class UserController{ @Autowired private UserService userService; @Autowired private TokenService tokenService; /** * 登录 */ @IgnoreAuth @PostMapping(value = "/login") public R login(String username, String password, String role, HttpServletRequest request) { UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username)); if(user != null){ if(!user.getRole().equals(role)){ return R.error("权限不正常"); } if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) { return R.error("账号或密码不正确"); } String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole()); return R.ok().put("token", token); }else{ return R.error("账号或密码或权限不对"); } } /** * 注册 */ @IgnoreAuth @PostMapping(value = "/register") public R register(@RequestBody UserEntity user){// ValidatorUtils.validateEntity(user); if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) { return R.error("用户已存在"); } userService.insert(user); return R.ok(); } /** * 退出 */ @GetMapping(value = "logout") public R logout(HttpServletRequest request) { request.getSession().invalidate(); return R.ok("退出成功"); } /** * 密码重置 */ @IgnoreAuth @RequestMapping(value = "/resetPass") public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){ UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username)); if(user==null) { return R.error("账号不存在"); } user.setPassword("123456"); userService.update(user,null); return R.ok("密码已重置为:123456"); } /** * 列表 */ @RequestMapping("/page") public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UserEntity user){ EntityWrapper<UserEntity> ew = new EntityWrapper<UserEntity>(); PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params)); return R.ok().put("data", page); } /** * 信息 */ @RequestMapping("/info/{id}") public R info(@PathVariable("id") String id){ UserEntity user = userService.selectById(id); return R.ok().put("data", user); } /** * 获取用户的session用户信息 */ @RequestMapping("/session") public R getCurrUser(HttpServletRequest request){ Integer id = (Integer)request.getSession().getAttribute("userId"); UserEntity user = userService.selectById(id); return R.ok().put("data", user); } /** * 保存 */ @PostMapping("/save") public R save(@RequestBody UserEntity user){// ValidatorUtils.validateEntity(user); if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) { return R.error("用户已存在"); } userService.insert(user); return R.ok(); } /** * 修改 */ @RequestMapping("/update") public R update(@RequestBody UserEntity user){// ValidatorUtils.validateEntity(user); userService.updateById(user);//全部更新 return R.ok(); } /** * 删除 */ @RequestMapping("/delete") public R delete(@RequestBody Integer[] ids){ userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids)); return R.ok(); }}
推荐项目:
基于大数据爬虫+数据可视化的农村产权交易与数据可视化平台
基于SpringBoot+数据可视化+大数据二手电子产品需求分析系统
基于SpringBoot+数据可视化+协同过滤算法的个性化视频推荐系统
基于大数据+爬虫+数据可视化的的亚健康人群数据可视化平台
基于SpringBoot+大数据+爬虫+数据可视化的的媒体社交与可视化平台
基于大数据+爬虫+数据可视化+SpringBoot+Vue的智能孕婴护理管理与可视化平台系统
基于大数据+爬虫+数据可视化+SpringBoot+Vue的虚拟证券交易平台
基于大数据+爬虫技术+数据可视化的国漫推荐系统
基于大数据爬虫+Hadoop+数据可视化+SpringBoo的电影数据分析与可视化平台
基于python+大数据爬虫技术+数据可视化+Spark的电力能耗数据分析与可视化平台
基于SpringBoot+Vue四川自驾游攻略管理系统设计和实现
基于SpringBoot+Vue+安卓APP计算机精品课程学习系统设计和实现
基于Python+大数据城市景观画像可视化系统设计和实现
基于大数据+Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统设计和实现
基于微信小程序+Springboot线上租房平台设计和实现-三端
2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全
基于Java+SpringBoot+Vue前后端分离手机销售商城系统设计和实现
基于Java+SpringBoot+Vue前后端分离仓库管理系统设计实现
基于SpringBoot+uniapp微信小程序校园点餐平台详细设计和实现
基于Java+SpringBoot+Vue+echarts健身房管理系统设计和实现
基于JavaSpringBoot+Vue+uniapp微信小程序实现鲜花商城购物系统
基于Java+SpringBoot+Vue前后端分离摄影分享网站平台系统
基于Java+SpringBoot+Vue前后端分离餐厅点餐管理系统设计和实现
基于Python热门旅游景点数据分析系统设计与实现
项目案例:
为什么选择我
博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。
源码获取:
大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看??获取联系方式??
精彩专栏推荐订阅:在下方专栏??
2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全:1000个热门选题推荐✅
Java项目精品实战案例《100套》
Java微信小程序项目实战《100套》
Python项目实战《100套》