摘 要

在当今数字化信息爆炸的时代，短视频凭借其独特的魅力迅速风靡全球，吸引了海量用户。大数据技术的蓬勃发展为深入剖析短视频用户兴趣提供了有力支持。通过对用户在短视频平台上产生的大量行为数据进行分析，可以更好地理解用户需求，提升用户体验，实现精准的内容推荐。
本系统基于Django框架进行开发，利用Python语言进行业务逻辑的实现。借助Hadoop大数据平台，能够高效处理和存储海量的短视频相关数据。同时，采用随机森林回归算法对用户兴趣进行建模和预测，挖掘用户潜在的兴趣偏好。使用Echarts工具对分析结果进行可视化展示，使数据更加直观易懂。系统赋予管理员强大的管理功能，涵盖了对短视频的全方位管理，包括但不限于短视频的上传、审核、分类等操作，同时还对短视频的相关预测功能进行管理，如用户兴趣预测、视频热度预测等。通过整合多种先进技术，构建一个功能完善的短视频用户兴趣分析平台。通过对用户兴趣的精准分析，为短视频平台提供决策支持，优化内容推荐策略，提高用户的活跃度和留存率，同时也为广告投放、内容创作等相关业务提供有价值的参考，促进短视频行业的健康发展。
关键词：短视频用户兴趣分析；Django框架；

Abstract
In today’s era of digital information explosion, short videos quickly become popular around the world with their unique charm, attracting a large number of users. The vigorous development of big data technology provides strong support for in-depth analysis of short video user interests. By analyzing a large amount of behavior data generated by users on the short video platform, we can better understand user needs, improve user experience, and achieve accurate content recommendation.
The system is developed based on the Django framework, and the business logic is realized using Python language. With the help of Hadoop big data platform, it can efficiently process and store massive short video related data. At the same time, random forest regression algorithm is used to model and predict user interest, and to mine potential user interest preferences. Use Echarts tool to visually display the analysis results, making the data more intuitive and understandable. The system gives the administrator powerful management functions, including but not limited to short video upload, review, classification and other operations, as well as short video related prediction functions, such as user interest prediction and video popularity prediction. By integrating a variety of advanced technologies, we will build a short video user interest analysis platform with complete functions. Through accurate analysis of users’ interests, it provides decision support for short video platforms, optimizes content recommendation strategies, improves users’ activeness and retention rate, and also provides valuable references for advertising, content creation and other related businesses to promote the healthy development of short video industry.
Keywords: short video user interest analysis; Django framework;
目 录

摘 要 I
Abstract II
第一章 绪 论 1
1.1 研究背景 1
1.2 开发意义 1
1.3 研究现状 2
1.4 研究内容 2
1.5 论文结构 2
第二章 开发技术介绍 4
2.1系统开发平台 4
2.2平台开发相关技术 4
2.2.1 python语言简介 4
2.2.2 mysql数据库介绍 5
2.2.3 Hadoop大数据 6
2.2.4 随机森林回归算法 6
2.2.5 Django框架 7
2.2.6 Echarts介绍 7
第三章 系统分析 8
3.1 可行性分析 8
3.1.1 技术可行性 8
3.1.2 操作可行性 9
3.1.3 经济可行性 9
3.2性能需求分析 9
3.3系统流程分析 9
3.3.1 系统的流程图 9
3.3.2 用户登录逻辑流程图 9
3.4系统UML用例分析 10
第四章 系统设计 11
4.1功能结构 11
4.2 数据库设计 11
4.2.1 数据库E/R图 11
4.2.2 数据库表 12
4.3数据库表物理设计 22
第五章系统功能实现 23
5.1后台管理员模块实现 23
5.2短视频用户兴趣分析看板展示 23
第六章 系统测试 33
6.1测试目的 33
6.1.1 测试任务 33
6.1.2测试的重要性及目标 33
6.2测试方法 34
6.3测试用例 34
结论 36
参考文献 37
致 谢 38

第一章 绪 论
1.1 研究背景
随着移动互联网的飞速普及与发展，信息传播方式发生了翻天覆地的变化。短视频作为一种新兴的信息传播载体，以其直观、生动、便捷的特点，迅速在全球范围内积累了庞大的用户群体。从年轻人到中老年人，各个年龄段的人群都沉浸于短视频带来的娱乐与知识获取体验之中。众多短视频平台如雨后春笋般涌现，抖音、快手等头部平台更是在市场中占据了重要地位[1]。这些平台凭借丰富多样的内容生态，涵盖生活记录、才艺展示、知识科普、娱乐搞笑等多个领域，吸引着用户频繁参与互动。用户在浏览短视频过程中，每一次滑动屏幕、点击视频、发表评论，都在平台上留下了数字化的痕迹。
据不完全统计，大型短视频平台每天产生的数据量可达数PB级别，其中包含海量的用户行为数据、视频内容数据以及用户关系数据等。如此庞大的数据规模，远远超出了传统数据分析工具和方法的处理能力。然而，这些数据恰恰是洞察用户兴趣的宝贵资源。若能对其进行深入挖掘与分析，精准掌握用户的兴趣偏好，不仅可以帮助短视频平台优化内容推荐算法，为用户提供更符合其兴趣的视频内容，提升用户满意度和忠诚度，还能为广告主实现精准营销提供有力支持，推动整个短视频产业的进一步发展。这正是开展基于大数据的短视频用户兴趣分析研究的重要背景与现实意义[2]。
1.2 开发意义
在数字化浪潮中，开发基于大数据的短视频用户兴趣分析系统意义深远。从用户体验角度看，精准的兴趣分析能为用户带来个性化的短视频推荐。当系统精准把握用户喜好，无论是热衷科技前沿、痴迷美妆时尚，还是钟情生活趣事，都能在海量视频中快速获取心仪内容，节省筛选时间，极大提升使用体验，增强用户对平台的依赖度与忠诚度[3]。对于短视频平台运营而言，这一系统堪称优化运营的利器。平台借助分析结果，深入了解用户行为模式与兴趣走向，进而合理规划内容布局，优化推荐算法，提升视频曝光效率与用户留存率，在竞争激烈的市场中脱颖而出。在广告投放领域，该系统让广告投放告别盲目。广告主依据用户兴趣精准定位目标受众，投放契合用户需求的广告，提高广告转化率，降低无效投放成本，实现广告效益最大化。这也减少了用户对不相关广告的抵触，实现广告主、平台与用户的三方共赢。从内容创作层面出发，创作者通过用户兴趣分析，能洞察市场需求，明确创作方向，制作出更贴合用户口味的短视频，提升内容质量与传播效果，推动短视频内容生态持续繁荣，为整个短视频行业的良性发展注入强大动力[4]。
1.3 研究现状
在大数据与短视频深度融合的当下，针对短视频用户兴趣分析的研究不断推进。众多学者聚焦数据收集与处理，凭借先进的数据采集技术从各类短视频平台汇聚海量用户行为数据，涵盖观看历史、互动记录等。但因原始数据存在噪声与缺失值，需经清洗、补全等预处理步骤，以保障数据质量，为后续分析筑牢根基。
用户兴趣建模方面，基于内容的建模方式从视频文本、图像、音频等维度抽取特征，构建用户兴趣画像；基于行为的建模则深挖用户操作行为，探寻行为模式与兴趣的关联。当下，融合两者优势的混合建模方法渐成主流，通过整合多源信息更精准勾勒用户兴趣轮廓[5]。
算法运用上，机器学习算法广泛施展拳脚。分类算法预测用户兴趣倾向，聚类算法对用户按兴趣聚类。深度学习的崛起更是为兴趣分析添砖加瓦，RNN、LSTM等处理用户行为序列，CNN剖析视频视觉内容，显著提升分析精度。个性化推荐基于用户兴趣分析而生，成为短视频平台提升用户粘性的关键。各平台持续优化推荐算法，借由深度模型挖掘用户与视频间潜在联系，实现精准推送。然而，研究仍面临诸多挑战，如复杂数据的高效解析、模型实时性与泛化能力的提升，以及新用户与新视频的冷启动难题，亟待更多研究加以攻克，以推动短视频用户兴趣分析迈向新高度[6]。
1.4 研究内容
本研究聚焦于运用大数据技术深入剖析短视频用户兴趣，核心研究内容涵盖多个关键层面。在数据收集与预处理环节，需搭建高效的数据采集体系，借助网络爬虫技术以及短视频平台开放的API接口，广泛收集用户行为数据，包括观看时长、点赞、评论、分享记录，以及视频本身的元数据，如标题、标签、类别等。收集到的数据常伴有噪声、重复与缺失值，因此要运用数据清洗算法剔除无效数据，通过数据插值、填充等手段处理缺失值，确保数据的准确性与完整性，为后续分析夯实基础。用户兴趣建模是研究重点。基于内容分析法，对视频文本描述、图像特征、音频信息进行提取与分析，构建视频内容特征向量；同时，基于行为分析法，依据用户的历史行为序列，挖掘其兴趣偏好与行为模式。进而融合两者，运用机器学习与深度学习技术，构建能精准反映用户兴趣的多维模型，捕捉用户兴趣的动态变化。
在算法应用方面，将随机森林回归算法作为核心，对用户兴趣进行量化预测。同时引入其他辅助算法，如聚类算法对用户按兴趣相似性分组，关联规则算法挖掘用户兴趣间的潜在联系，以多角度深化对用户兴趣的理解。系统实现同样关键。基于 Django框架搭建Web应用系统，整合数据处理、兴趣建模与算法预测功能。利用Hadoop大数据平台实现海量数据的分布式存储与并行计算，提升数据处理效率。运用Echarts可视化工具，将分析结果以直观、易懂的图表形式呈现，方便管理员与相关人员洞察用户兴趣趋势，助力短视频平台的内容推荐、运营决策与精准营销。
1.5 论文结构
(1)引言
该体系的发展背景、作用及体系状态等方面，对该体系的使用进行了较为详尽的说明，并对这一章做了小结。
(2) 引入了系统的发展方法
具体地阐述了 python技术， MySQL以及 B/S技术。
(3) 制度剖析
这一章的重点是系统的可行性，系统的性能，以及系统的功能要求。
(4) 体系结构的研究
介绍了该软件的主要特点，并介绍了该软件的具体实现方法。
(5) 软件设计与开发
该体系涵盖短视频、短视频预测等多个方面。
(6) 检验该体系
在完成了系统代码之后，紧接着是对整个系统的全面审核，采用的是细致的白盒测试和黑盒测试策略。其中，我们侧重于利用黑盒测试方法，针对各个功能模块，逐一验证各小组提交的数据处理流程好。
(7) 结论和经验
在文章的结尾，作者总结了自己在研发该体系的过程中所遇到的问题，以及自己的看法，以及感谢。

第二章 开发技术介绍
该系统的核心构建基于B/S架构模式，结合python编程语言和高效稳定的MySQL数据库。作为核心技术的基石，我们对系统的整体设计、数据库架构、模块化功能、界面布局以及底层软件进行了深度探究和详尽的规划，力求实现高效稳定和用户体验的双重优化。
2.1系统开发平台
pycharm可以为短视频用户兴趣分析带来更加便利的功能，它具有以下几个方面的优点：一是便于用户学习，操作简便；二是它拥有庞大的储存容量，核心功能在于支持数据库查询和程序开发。其数据操作的灵活性极高，即使使用相对少量的编程指令，也能展现出惊人的效能。因此，在本系统中，选择pycharm作为代码管理工具，无疑是基于其卓越性能的明智抉择。
2.2平台开发相关技术
2.2.1 python语言简介
Python是一种功能强大且灵活多变的编程语言，自1989年起即由Guido van Rossum设计并不断发展。其设计哲学根植于面向对象，同时，它作为解释型语言，以简洁明了的代码风格著称。Python配备了一套庞大的标准库，涵盖了从基础的字符串处理到复杂的网络编程，再到日常的文件操作和高效的数据库连接等多样化功能。特别地，Python被誉为“胶水语言”，这彰显了它在跨语言集成方面的卓越才能，能够轻松与其他多种编程语言开发的模块进行交互和集成。无论是与底层语言如C、C++，还是与高级语言如Java、Ruby配合，Python都展现了其出色的兼容性和灵活性，为开发者开辟了一个更为广阔和便捷的编程天地。这些特质共同塑造了Python的独特吸引力，使其成为众多开发者首选的编程语言。
2.2.2 mysql数据库介绍
由于MYSQL具有数据独立性和安全性等特性，所以在工程中对数据的处理能够确保数据的准确性，缩短编程人员的开发周期。
MYSQL具有对多线程的支援，可以很容易地使用系统的资源，大大加快了运算的速率，同时也为与资料库建立联系的各种方法；尽管MySQL的功能相对有限且适用于小型场景，但其架构简洁性使其在特定体系中展现出高效性。作为体系数据库的基础，它有效地整合了早期数据管理，并为后续扩展提供了便利的兼容性。
2.2.3 Hadoop大数据
Hadoop作为大数据领域的关键技术，在短视频用户兴趣分析中占据着举足轻重的地位。其独特的分布式架构是应对海量数据挑战的利器，通过将数据分散存储于由众多普通服务器组成的集群节点中，有效突破了单机存储的容量瓶颈，确保数据的高可靠性与安全性。以热门短视频平台为例，每日产生的视频数据以及用户点赞、评论、浏览轨迹等行为数据量高达PB级别，Hadoop凭借强大的分布式存储能力，可轻松实现对这些数据的高效存储与管理。
Hadoop的核心组件MapReduce，采用并行计算模式，极大地提升了数据处理效率。当需要对海量用户行为数据进行分析，挖掘用户兴趣偏好时，MapReduce模型能够将复杂的计算任务分解为多个子任务，分配到集群的各个节点并行执行。相较于传统单机处理方式，处理千万级用户数据，Hadoop集群可将原本耗时数天的任务，缩短至数小时内完成。此外，Hadoop生态系统中的其他组件，如Hive构建的数据仓库方便进行结构化数据查询与分析，HBase实现对海量数据的实时随机读写，共同为短视频用户兴趣分析中的数据预处理、兴趣建模以及算法训练等环节提供了稳定、高效的数据处理支撑，有力推动了短视频用户兴趣分析工作的顺利开展。

2.2.4 随机森林回归算法
随机森林回归算法是机器学习领域中用于预测数值型目标变量的有力工具，在短视频用户兴趣分析中展现出独特优势。它基于决策树算法构建，通过从原始训练数据中有放回抽样，生成多个不同的子数据集，进而训练出多棵决策树。这些决策树相互独立，在预测阶段各自给出结果，最终综合所有决策树的预测值，以均值作为随机森林的输出。在短视频场景下，该算法可将用户的年龄、性别、地域、历史观看记录、互动行为等多种特征作为输入，预测用户对不同类型短视频的兴趣程度。例如，依据大量用户数据训练好的随机森林回归模型，能精准判断某地区年轻男性用户对游戏类短视频的喜爱指数，助力平台为用户推送契合兴趣的视频，提升用户留存率与平台运营效率。

2.2.5 Django框架
Django，这一基于Python语言精心设计的后端框架，在Web开发领域，特别是在对象关系映射（ORM）方面，展现出了卓越的性能与声誉。它巧妙融合了众多关键组件，为用户带来了直观且用户友好的URL设计，并配备了一套功能强大的自动化管理界面，这些特性共同提升了开发效率与用户体验。Django框架以其模块化的设计理念脱颖而出，各个组件之间的协同工作，使得开发者在构建动态内容发布平台及部署网站时，能够享受到前所未有的流畅与便捷。其URL设计简洁直观，不仅符合查询引擎的抓取规则，同时也提升了用户访问的友好度。此外，Django的自动化管理界面更是其一大亮点。这一功能强大的界面，使得网站管理变得轻松易行，无论是内容更新、用户管理，还是其他各项管理工作，都能在这一界面中轻松完成。无需繁琐的代码编写，也无需复杂的配置过程，Django框架为用户提供了一个高效、直观的管理工具。Django后端Web框架凭借其出色的组件集成能力、简洁明了的URL设计，以及功能强大的自动化管理界面，极大地简化了动态网站的开发与部署流程。对于追求高效、便捷、易用的开发者而言，Django无疑是一个值得信赖且极具吸引力的选择。
2.2.6 Echarts介绍
ECharts是由百度开源的一款强大的可视化图表库，它提供了丰富多样的图表类型和灵活的配置选项，能将枯燥的数据转化为直观、生动的可视化图表，在短视频用户兴趣分析结果的展示方面发挥着重要作用。ECharts支持折线图、柱状图、饼图、散点图、地图等多种图表类型。比如，用折线图可以清晰展示用户对不同类型短视频的兴趣随时间的变化趋势；用饼图能直观呈现不同兴趣类别在用户群体中的占比情况。而且，它具有高度的可定制性，用户可以根据需求自由调整图表的颜色、字体、布局、交互效果等，使图表更美观、易用。同时，ECharts兼容多种主流浏览器，并且能够在不同的设备上自适应显示，保证了展示效果的一致性和稳定性。此外，它还支持数据动态更新，能实时反映短视频用户兴趣的最新变化，为相关人员及时调整策略提供有力支持。
第三章 系统分析
3.1 可行性分析
在现今社会，随着用户的迅速增长，行业日益繁荣，而短视频用户兴趣分析管理的方式则显得尤为关键。然而，传统的线下短视频管理方式存在许多问题和挑战，如效率低下、信息不透明、流程繁琐等[8]。为了解决这些问题，提升短视频管理的效率和质量，我们提出了构建一套完善的短视频用户兴趣分析管理体系的设想。
要实现这一目标，首先必须对这套体系进行深入的可行性分析。可行性分析是一个系统、全面的过程，它涉及到对体系存在问题的识别、分析，以及评估体系发展的潜力和价值。通过这样的分析，我们可以判断这个体系是否能够有效弥补线下短视频用户兴趣分析管理方式上的缺陷，进一步提升工作效率和管理质量[9]。
从技术层面来看，这套体系的构建离不开前沿的信息科技支撑，比如云计算和大数据等。这些技术的融入显著增强了数据处理和信息传播的能力，推动了信息实时共享的实现。同时，借助智能算法，我们可以对平台信息进行智能分析，提供更加精准、个性化的服务。
从经济角度来看，虽然构建这套体系需要投入一定的资金，但从长远来看，其带来的效益将远远超过投入的成本。首先，它可以降低人力成本，减少重复、低效的工作。其次，它可以提高短视频用户兴趣分析管理效率，从而提升短视频的经济效益。
从操作层面来看，这套体系应该设计得简单、易用，方便用户使用。同时，体系应该提供详细的使用指南和客服支持，帮助用户更好地理解和使用这套体系。
然而，仅仅从技术、经济和操作三个方面进行分析是远远不够的。我们还需要对这套体系进行全面的实证研究，收集真实的数据和反馈，以评估体系的实际效果和可行性。通过这样的研究，我们可以发现体系中存在的问题和不足，及时进行改进和优化，确保体系能够真正发挥出其应有的作用和价值。
构建一套完善的短视频用户兴趣分析管理体系是一项重要而迫切的任务。通过深入的可行性分析和全面的实证研究，我们可以确保这套体系能够真正满足实际需求，发挥出其应有的作用和价值。未来，我们期待这套体系能够为广大用户带来更加便捷、高效、优质的服务体验[10]。
3.1.1 技术可行性
这个系统的发展选用了 python语言，采用了Django框架，其研究目标是为了可以为页面生成可视化的资讯。在移动 Internet的持续发展与革新之下， python逐渐成为下一代 Internet的网络规范。因此，本项目选用了 MYSQL作为数据库的构建与维护[11]。在前端系统的建设上，需要具备完善的功能，方便操作等方面的优势，而在后台系统中，系统的需求是可以实现数据资料的统一与完整。有良好的数据处理能力，能确保系统的响应速度和数据的准确性。
3.1.2 操作可行性
随着科技进步的飞速推进，电脑不再仅仅是办公室的标配，而是深入到日常生活中，工作模式也随之发生了变化。远程办公成为可能，人们可以在家中高效完成任务，从而极大地提高了工作效率。同时，技术革新也使得类型多样化和数据的精准度得以提升。因此，顺应时代的步伐，电脑管理和智能化成为必然趋势，层出不穷的智能软件应运而生，它们通过定制化的程序满足用户多元化的需求，既提升了工作效率，又能针对客户的个性化需求提供定制服务[12]。
这套系统的设计注重用户体验，人机交互界面既直观又简洁，仅需简单的鼠标和键盘操作，就能轻松实现资料的增删改查。其易用性令人印象深刻，无论是新手还是熟练用户都能迅速上手，无需长时间的培训或复杂的操作步骤。系统具有一定的灵活性，能够根据不同平台的特点和需求进行定制。且随着平台规模的扩大或业务的变化，系统应该具有一定的扩展性，能够支持更多的用户。从这一点可以看出，该体系在实际应用中是可行的。
3.1.3 经济可行性
短视频用户兴趣分析，该软件的研发工作在普通计算机上就能轻松完成，成本效益极高。作为一项学术研究项目的组成部分，其经济负担微乎其微。此系统不仅显著提升了短视频用户兴趣分析管理的效率和质量，而且还优化了资源分配，实现了人力资源和管理资源的高效利用，体现出极高的性价比。因此，这个短视频用户兴趣分析是非常具有经济性的[13]。
3.2性能需求分析
对于系统的性能需求分析，将从功能，操作，接口，安全性等几个方面来分析：

1. 从功能维度深入探讨：该架构巧妙融合了编码和算法创新，以表格和文本形式精确阐述，全面展示了其卓越的功能特性。
2. 系统流程操作的流畅剖析：通过精心编写的函数代码，配合详尽的需求评估和可行性研究，系统对数据处理与展示的各个环节进行了细致入微的解读，确保运行无阻。
3. 关注接口设计的剖析：针对系统内部程序，采取独特的编码策略，使得交互界面简洁直观，用户友好度得以显著提升。
   4. 系统安全性的严密审视：为了保护用户隐私，系统采用严格的权限机制，每个用户都需通过独一无二的账号和密码登录。只有授权账户才能访问和管理个人资料，禁止非法访问或窥探他人信息，从而确保系统的稳固安全。

3.3系统流程分析
系统流程分析是一种深入探究系统运作细节及其组成部分间相互关系的方法。它使我们能够透彻理解系统的工作机制，识别出潜在的问题区域及改进空间，并为优化系统设计、提升系统效能提供有力支持。作为一种关键工具，系统流程分析在理解和管理复杂信息系统方面发挥着重要作用。
3.3.1系统的流程图
请根据不同用户的功能需求，绘制出短视频用户兴趣分析的流程图，如图3-1所示：

图3-1 系统工作的流程图
3.3.2用户登录逻辑流程图
(1)用户首先通过注册页面填写并提交个人信息以完成注册流程。随后，使用注册信息登录系统，即可进入前台管理系统。在该系统的前台界面上，用户的个人信息会被展示出来。接着，用户可以在其权限许可的范围内，对各项功能进行相应的操作，如图3-2所示：

图3-2用户登录逻辑流程图
(2)系统管理员拥有至高无上的管理权限，其主要职责涵盖：全面管理系统资源信息，对系统内容进行必要的调整与优化；制定并执行内容的动态规划策略；负责用户权限的管理，包括为用户分配或撤销权限；以及执行用户的增加或删除操作，如图3-3所示：

图3-3系统管理员登录逻辑流程图
3.4系统UML用例分析
UML，全称为统一建模语言（Unified Modeling Language），是一种标准化的图形化表示法，它使开发者能够对现实世界中的对象和系统进行抽象和建模。作为软件开发的前期阶段，UML协助开发者清晰地界定系统功能及其运作流程，从而深化对系统需求的理解和把握。通过UML，开发者能够在编码之前构建出系统的蓝图，确保开发过程中的每一步都紧密贴合预定目标和需求。短视频用户兴趣分析的UML用例分析详情如图3-4、图3-5所示。

图3-4 管理员用例图
第四章 系统设计
4.1功能结构
为了清晰地阐述整个系统的核心理念，本文采用结构图的形式来对该系统进行展示和说明，其功能结构示意图如图4-1所示：
图4-1 系统总体结构图
4.2 数据库设计
4.2.1 数据库E/R图
E-R图（实体-关系图）是一种图形化展示，它描绘了实体以及这些实体之间复杂关联的网络结构，从而直观地揭示了它们之间的相互关系。下面中各个实体关系的E-R图：
短视频预测E-R如图4-2所示：

图4-2 短视频预测E-R图

短视频E-R如图4-3所示：

  图4-3 短视频E-R图

4.2.2 数据库表

表4-1 douyinrm
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id int
addtime datetime
title varchar 255
author varchar 255
avatarthumb longtext 4294967295
duration int
ratio varchar 255
comment_count int
digg_count int
share_count int
collect_count int
create_time varchar 255
detailurl longtext 4294967295
表4-2短视频预测
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
title varchar 200 标题
author varchar 200 作者昵称
comment_count int 评论数
digg_count int 点赞数
share_count int 分享数
collect_count int 收藏数
表4-3短视频
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
title varchar 200 标题
author varchar 200 作者昵称
avatarthumb longtext 4294967295 作者头像
duration int 时长
ratio varchar 200 分辨率
digg_count int 点赞数
comment_count int 评论数
collect_count int 收藏数
share_count int 分享数
create_time varchar 200 发布时间
detailurl longtext 4294967295 详情地址
表4-4配置文件
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

name varchar 100 配置参数名称
value varchar 100 配置参数值
url varchar 500 url
表4-5管理员表
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

username varchar 100 用户名
password varchar 100 密码
image varchar 200 头像
role varchar 100 角色 管理员
addtime timestamp 新增时间 CURRENT_TIMESTAMP

4.3数据库表物理设计
物理数据库设计涉及将逻辑数据库模型转换为具体的表格架构，此过程中需思忖如何在实际的数据库管理系统中部署表格、属性和索引等构件，以满足系统的性能、可用性和可维护性需求，其主要目标是优化数据存储和查询性能，提高系统的效率和可靠性。

第五章系统功能实现
5.1后台管理员模块实现
管理员在后台执行登录流程时，需先输入账号和密码，点击登录按钮以完成整个后台登录操作。如图5.1所示。

图5.1 管理员登录界面图

管理员成功登录系统后，将拥有广泛的权限，能够管理多个功能模块，包括但不限于系统首页、个人中心、短视频、短视频预测等管理，如图5.2所示。

图5.2 管理员首页界面图
在短视频管理模块，管理员能够精细操作短视频信息，包括标题、作者昵称、作者头像、时长、分辨率、点赞数、评论数、收藏数、分享数、发布时间等，支持详情查询、爬取数据、添加以及删除等操作，具体操作界面如图5.3所示。

图5.3短视频界面图
在短视频预测模块，管理员能够精细操作短视频预测，包括标题、作者昵称、评论数、点赞数、分享数等，支持详情查询、预测图表、添加以及删除等操作，具体操作界面如图5.4所示。

图5.4短视频预测界面图
5.2 基于大数据的短视频用户兴趣分析看板展示
短视频用户兴趣分析看板展示,作者信息：展示了诸如村驴、海上厨子等作者昵称，呈现创作者群体。视频数量：明确标注短视频总数为1750条，体现内容规模。视频热度：列出点赞数TOP10短视频，如妈妈，我回来啦等，附带话题标签，直观呈现热门内容。分辨率：通过饼图展示，1080p占比最大，其余360p、480p等有相应占比，反映视频画质分布。点赞数统计：以柱状图呈现，爱跑步的主持人郭靖等创作者点赞数清晰可见。评论数统计：折线图展示，部分视频评论数变化趋势一目了然。分享数统计：采用特殊图表，展示洪千辰等创作者分享情况。收藏数统计：柱状图呈现，胡茜Annnnn等创作者收藏数据可辨。还设有预测数据区域，可输入标题和作者昵称查询预测的评论、点赞等数据。如图5.5所示。

图5.5短视频用户兴趣分析看板展示界面图

第六章 系统测试
6.1测试目的
尽管系统测试被视为软件开发生命周期中的最终环节，却扮演着至关核心的角色。我们无法预知初始编码阶段的无懈可击，因此系统测试犹如一门艺术，旨在确保产品在正式交付前的完美状态[14]。这个过程要求执行严格的详查，旨在全方位、多场景地检验系统的稳健性，以消弭任何可能出现的瑕疵。
6.1.1 测试任务
在软件开发的全过程中，系统测试扮演着至关重要的角色，其核心目标在于全面检验系统的效能、效率、安全和稳定性是否能满足预先设定的需求设想。具体来说，系统测试主要包括以下任务：
（1） 确保所有功能模块严格遵循需求文档中详尽的功能设计，通过精准的功能验证，确保每个环节都能准确无误地执行其预定功能。
（2） 严谨地审视系统的输入、中间处理过程以及最终输出，通过严格的对比分析，确保实际操作与预设期望结果完全吻合，从而验证系统在各个层面的顺畅运行和一致性。
（3）测试系统的边界情况和异常情况下的功能表现，如输入无效数据、非法操作等。
（4）检查系统的身份验证，确保只有特定用户能够访问系统的特定功能和数据。
（5）测试系统前端界面的响应速度，优化前端界面，减少不友好的前端界面设计。
（6）评估系统的用户界面设计和交互流程是否简洁清晰、易于理解和操作。
6.1.2测试的重要性及目标
在软件构建的生命周期中，对软件系统的详尽且结构化的评估，即软件系统测试，其核心目标在于全面确认该系统是否符合预设的用户期望和工程规范。功能测试这一环节犹如软件工程的基石，其价值不容忽视。
软件系统功能测试的核心目标在于辅助开发人员识别并修正软件中的缺陷与问题。在软件开发周期内，可能会遇到功能缺失、逻辑失误、用户界面不直观等挑战。若这些问题未能被及时捕捉和纠正，将严重阻碍软件系统的顺畅运作和用户的满意体验。此外，系统测试对于增强软件的稳定性和可靠性也扮演着关键角色。在开发阶段，可能会遭遇输入错误、检索失败、系统崩溃等异常情况。倘若这些异常未被妥善处理，软件系统可能面临崩溃或功能失常的风险。
6.2测试方法
软件测试涵盖了多种技术手段，但其中最为普遍采用的是黑盒测试与白盒测试两种方法。黑盒测试着重于软件的功能性，即关注软件是否能够实现既定的功能并如预期般运行；相对而言，白盒测试则更深入地探究软件的内部构造与代码逻辑，侧重于对程序结构的验证。这两种测试策略各有其独特的关注点，适用于满足不同的测试场景和需求[15]。
黑盒测试，顾名思义，它摒弃了对内部程序构造和逻辑的探究，其核心在于验证系统的外部行为是否符合预设的需求规格。测试者关注的是输入引发的预期输出，而非内部工作流程，如进行功能验证、接口协调和系统整合测试，以此确保用户界面的正确无误。
相对而言，白盒测试则采取更为深入的视角，它深入系统的内部结构，着重检验程序逻辑的完整性以及代码执行的覆盖率。这种方法旨在揭露隐藏的编程错误，通过细致的逻辑路径分析，确保代码的可靠性和健壮性。白盒测试通常包括单元测试、集成测试和系统测试，旨在发现并修复代码中的逻辑错误和潜在缺陷。
6.3测试用例
本课题设计着重考虑了实际操作中的功能导向黑盒测试策略，这一方法的实施遵循严谨的规程。每个测试步骤都需依托明确的测试案例展开，而这些案例通常源于详细的需求文档或用户手册。在设备出厂前，测试环节扮演着至关重要的角色。鉴于课题的时间限制和资源分配，本研究决定聚焦于产品实现的关键功能进行评估。具体的测试流程如下：
系统访问的起始点是登录功能，其重要性不言而喻。登录操作的相关测试细节如表6-1所示：
表6-1 登录功能测试表
测试内容 测试步骤 预期结果 实测结果
异常输入测试 未填写账号、仅填写账号未输入密码，或者账号和密码皆输入但未选取角色后点击登录按钮 出现请输入用户名或出现请输入密码或出现请选择角色的提示语 与预期结果一致
错误密码测试 输入与数据库中对应角色对应账号不匹配的密码 出现账号或密码不正确的提示语 与预期结果一致
错误账号测试 输入数据库中不存在的账号 出现账号或密码不正确的提示语 与预期结果一致
错误角色测试 输入数据库中对应账号对应密码不匹配的角色 出现账号或密码不正确的提示语 与预期结果一致
正确登录测试 输入正确的账号密码选择正确的角色点击登录按钮 跳转至对应用户的主页界面 与预期结果一致
对于初次使用者，他们需要先注册新账户才能使用系统。用户首次进入平台后，可通过点击个人中心转至登录页面，然后选择注册用户进行注册。注册功能的详细测试情况如表6-2所示：
表6-2 登录功能测试表
测试内容 测试步骤 预期结果 实测结果
异常输入测试 输入不符合规定的手机号或缺某个必填信息 显示手机应输入手机格式或必填项不能为空 与预期结果一致
注册已有的相同账号测试 输入已注册过的账号进行注册 出现注册账号已存在的提示语 与预期结果一致
正确注册测试 正确输入个人信息且必填项不为空 提示注册成功的提示语 与预期结果一致

结论
在数据处理层面，借助网络爬虫及API接口，成功采集海量短视频用户行为与视频元数据。经严格的数据清洗、预处理，保障数据质量，为后续分析筑牢根基。Hadoop大数据平台的应用，实现了数据的高效分布式存储与并行计算，轻松应对PB级数据量，大幅提升处理效率，解决了海量数据存储与计算难题。
算法模型方面，随机森林回归算法表现优异。其综合用户多元特征，精准预测用户对短视频的兴趣程度，有效挖掘用户兴趣偏好。同时，结合聚类、关联规则等算法，从不同角度剖析用户兴趣，构建出更全面、准确的用户兴趣模型，为短视频平台的个性化推荐提供有力支撑。可视化与系统实现上，ECharts将复杂分析结果转化为直观易懂的图表，涵盖点赞、评论、收藏等多维度数据，方便平台运营者及相关人员洞察用户兴趣动态。基于Django搭建的Web应用系统，集成数据处理、兴趣建模、算法预测等功能，为短视频用户兴趣分析提供了完整、高效的解决方案。
总体而言，本研究通过大数据技术与多种算法的融合，实现了对短视频用户兴趣的深度挖掘与精准分析。研究成果不仅有助于短视频平台提升用户体验、增强用户粘性，还能为内容创作、运营决策和精准营销提供科学依据，在短视频领域具有重要的理论与实践价值。

参考文献
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致 谢
在我的辛勤工作下，我最终完成了我的毕业设计。毕业设计是我在学校里的最终考核，它是对所学到的东西的一个总体的运用，使我能够将自己所学的知识应用到实际中去，从而使我在今后的工作中能够更好地发挥自己的价值。
感谢我的导师XX的对我的论文的精心引导，从选题到具体的撰写，都是教师们呕心沥血的结晶，在我的毕业设计中，教师们给予我各种专业知识方面的指点和富有创意的意见，如果没有这种关心和协助，我就不可能如此成功地完成我的毕业设计。谨向各位教师致以诚挚的谢意与崇高的尊敬。在即将结束的时候，我也想藉此机会，对一直以来对我的支持与教导的教师们，表达我衷心的感谢，谢谢你们的辛苦。不积跬步，无以至万里，所有的任课教师都是严谨的，在他们的精心指导与支援之下，我将自己所学到的东西都融会贯通，并且在我的作品中得到了充分的应用，并且成功地完成了我的毕业论文。在此，我也查阅了相关著作、文献，谨此致谢。
我也要向我的小组成员们表达我的谢意，他们在我的毕业设计过程中给予了我许多灵感，并提供了许多有价值的建议，希望你们能给予我更多的帮助与支持，我谨向你们致以最诚挚的谢意！