💡 项目简介

在短视频内容井喷的当下，评论区已然成为洞察用户情绪、舆论热点的重要窗口。为帮助创作者、研究者和开发者更便捷地挖掘评论背后的价值，我开发了这款：

🧠 短视频文本评论动态分析系统服务端
—— 基于哔哩哔哩开放 API，支持评论内容实时采集、智能情感分析与可视化展示。

整个系统采用前后端分离架构，后端基于 Python 的 Flask 框架构建，整合多种数据处理与分析技术，力求提供高效、可视、可拓展的评论分析平台。

👉 前端项目地址：GitHub - DAS-SVPTC

 👉 后端项目地址：GitHub - DAS-SVPTC-SERVER

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🚀 核心功能模块

1️⃣ 用户扫码登录（B站二维码登录）

• 接口：

  • /api/qrcode 获取登录二维码

  • /api/qrcode/polling 轮询二维码状态，获取 SESSDATA、DedeUserID

• 亮点：模拟浏览器扫码流程，无需明文账号密码，兼顾安全与便捷性。

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2️⃣ 用户信息与投稿视频获取

• 获取用户昵称、头像、粉丝数等基础信息

• 获取用户的投稿视频列表，支持分页浏览

• 查询单个视频详情（包括播放地址、评论数、点赞数等）

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3️⃣ 评论数据获取与深度分析

• 分页拉取视频评论

• 情感极性分析（正向 / 中性 / 负向）

• 评论词频统计（自动过滤停用词）

• 性别 & 地区分布分析

• 评论发布时间趋势分析

• 评论文本聚类（KMeans）

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4️⃣ 评论可视化图表自动生成

所有分析图表均以图片形式生成，保存在 output/ 目录，前端可直接访问：

• 🧠 词云图：展示评论关键词热度

• 👥 性别分布图：展示评论者性别占比

• ⏱ 时间趋势图：展示评论随时间变化趋势

• ❤️ 情感柱状图：展示正/负/中性情感占比

• 🌍 地区分布图：展示评论者地理位置热力

• 📊 KMeans 聚类图：展示评论分群结果

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5️⃣ 代理服务支持

• 图片代理：解决前端跨域无法展示B站图片的问题

• 视频代理：实现视频播放绕过防盗链，支持流式加载

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6️⃣ 文件输出与日志管理

• 每次分析结果均保存为 .csv 文件，便于二次处理

• 运行日志、请求日志、错误日志分类记录，方便调试与维护

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🔧 技术栈一览

类型	技术工具
后端框架	Flask
数据获取	B站开放API + 模拟登录
数据处理	pandas、jieba、sklearn
可视化	matplotlib、wordcloud
数据格式	CSV / JSON
登录模拟	requests + QR扫码认证

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📸 示例展示

部分图表示例👇
（实际图片可见项目仓库 output/ 文件夹）

• 评论关键词词云图

• 评论情感分析柱状图

• 评论者性别饼状图

• 评论时间趋势图

• 文本聚类散点图（基于文本相似度降维）

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📁 如何使用？

1. 克隆项目

git clone https://github.com/DIABLOSER/DAS-SVPTC-SERVER.git

1. 运行服务

python server.py

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⚠️ 项目声明

本项目仅供 学习与研究 使用。
所有数据来源为 Bilibili 官方开放API，未涉及任何非法抓取、商业用途或用户隐私。

如有侵权，请及时联系我处理。

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📬 联系我

• 📧 Email：daboluo719@gmail.com

• 🌐 GitHub：https://github.com/DIABLOSER/DAS-SVPTC

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⭐ 项目计划与未来展望

✅ 当前已实现：

• 评论数据实时抓取

• 自动情感分析与词频分析

• 可视化图表自动生成

📌 下一步计划：

• 引入深度学习情感分析模型（如BERT）

• 评论关键词热度随时间变化分析

• 用户画像标签体系构建

• 支持多平台评论抓取（如抖音、微博等）

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