随着短视频平台的兴起，短剧作为一种新兴的内容形式受到了广泛关注。本文旨在设计并实现一个基于Python、大数据和爬虫技术的短剧推荐系统，以解决用户在海量短剧资源中难以找到合适内容的问题。系统通过爬虫技术从豆瓣等平台抓取短剧数据，运用大数据处理技术对数据进行清洗、整合和预测分析，最终通过数据可视化技术将分析结果呈现给用户。本研究重点介绍了系统的架构设计、关键技术和功能模块，以及在实际应用中的性能表现。

本论文详细阐述了推荐系统的实现过程，包括数据抓取、数据处理、评分人数预测和数据可视化等关键环节。通过机器学习算法，系统能够基于导演、主演、编剧、国家、类型、语言和评分等特征预测短剧的评分人数，从而为用户提供更为精准的推荐。实验结果表明，该系统能够有效提升用户体验，具有一定的实用价值和市场潜力，为短视频推荐系统的研究和开发提供了新的思路和方法。

短剧推荐系统的设计与实现实现了数据抓取、数据处理、数据可视化和管理系统。系统能够从豆瓣平台抓取相关的数据，然后对这些数据进行存储、传输、缺失值处理、重复值处理和数据预测，系统会将这些数据可视化，以便于分析和决策。数据看板是整个系统的核心部分，它通过图表和图形的方式，将复杂的统计数据转化为直观易懂的可视化信息，涵盖了短剧评分，短剧评分人数，导演类型，制片国，短剧信息，预测信息，主演，语言等多个方面。通过这些数据，用户可以清晰地了解到各个短剧的详细信息，从而帮助他们做出更为明智的追剧决策。最后，用户在系统前台首页可以查看到短剧，短剧信息，短剧论坛，短剧资讯，留言反馈等功能模块。管理员在后台管理系统可以对用户，短剧信息，短剧分类，评分预测，举报记录，留言反馈，短剧论坛，论坛分类系统管理等功能模块进行详细的操作。总的来说，这个系统可以帮助豆瓣更好地了解用户的需求和行为，从而提高用户的追剧体验和满意度系统总体功能如图4-6所示。

图4-6 系统总体结构图

在数据可视化面板界面可以查看到所有数据的详情。数据看板集成了多个功能模块，为用户提供直观的数据展示和分析能力。数据可视化模块的实现依赖于多种技术的协同工作，使用Python编写的爬虫程序负责从豆瓣网站上抓取海量数据，将这些非结构化数据导入到Hadoop分布式文件系统中进行存储和管理，利用Spark框架对这些大规模数据进行快速的计算和分析，将处理后的结果存入Hive数据库中以方便后续查询和检索，后端采用Django框架搭建Web应用服务器，前端则使用Vue.js库来创建交互式界面，并通过Echarts图表库绘制各种可视化图形。

该数据可视化面板展示了短剧推荐系统的多个关键功能和数据指标。首先，左侧的折线图显示了不同短剧的评分变化情况，帮助用户快速了解各部短剧的受欢迎程度。中间部分列出了多部短剧的海报及名称，方便用户浏览和选择。右侧的条形图则展示了主演、导演等信息，让用户能更深入地了解每部短剧的制作团队。此外，底部的饼状图揭示了不同类型的短剧占比，帮助用户根据自己的喜好筛选内容。整体上，这个面板通过直观的数据呈现方式，提升了用户的观影体验，同时也为内容创作者提供了宝贵的反馈信息。评分人数预测是通过构建一个机器学习模型实现的，该模型以导演、主演、编剧、国家、类型、语言和已有评分为输入特征。首先，收集并整理大量的短剧数据，包括评分和评分人数，然后使用特征工程处理输入数据，进行编码和标准化，选择算法来训练模型。模型训练过程中，通过交叉验证和调参优化模型性能。最终，训练好的模型能够根据输入的特征预测出相应的评分人数，为用户提供参考。数据可视化面板界面如下图所示。

图5-10数据可视化分析面板界面