最新计算机专业开题报告案例102：基于hive的网络电视剧收视率与推荐分析的设计与实现

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目录

一、研究的目的、意义和研究现状

1.1 研究的目的和意义

1.2 研究现状

1.2.1 国内研究现状

1.2.2 国外研究现状

二、研究方案及预期结果

2.1 研究的主要内容

2.2 解决的主要问题

2.3 依据的基本理论

2.4 采用的方法及技术路线

2.4.1 采用的方法

2.4.2 技术路线

2.5 写作框架

三、研究进度

四、主要参考文献

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一、研究的目的、意义和研究现状

1.1 研究的目的和意义

随着网络电视剧的迅猛发展，收视率与用户推荐成为衡量剧集受欢迎程度和指导用户观看的关键指标。在大数据时代，Hive作为一种高效的数据仓库工具，为处理和分析大规模电视剧数据提供可能。然而，现有的网络电视剧数据分析系统在收视率预测和个性化推荐方面仍存在不足，未能充分利用Hive的优势深入挖掘收视率背后的用户行为和偏好，导致对市场趋势的把握和用户满意度的提升受限。在此背景下，设计与实现一套基于Hive的网络电视剧收视率与推荐分析具有重要的意义。

该系统结合Python开发语言、MySQL数据库、Django机器学习随机森林回归算法以及Hive技术框架，旨在通过高效的数据处理和分析，为用户提供热门电视剧查询、电视剧爬取、数据导出等功能，同时利用协同过滤算法为用户推荐个性化剧集。管理员端则通过XXXXXXXX。系统的可视化报表统计功能，使得管理员能够直观地了解市场动态和用户需求，为电视剧的选剧、排播等提供数据依据。基于Hive的网络电视剧收视率与推荐分析系统的设计与实现，不仅能够推动电视剧数据分析领域的发展，还能提升收视率预测和个性化推荐的精准度。

1.2 研究现状

1.2.1 国内研究现状

近年来，随着网络电视剧的迅猛发展，国内对基于Hive的网络电视剧收视率与推荐分析的研究逐渐增多。国内研究运用Hive等大数据处理技术，开发多种数据分析工具，从各大视频平台获取电视剧收视数据，以进行深入的数据挖掘和分析。国内研究详细阐述如何使用Hive构建网络电视剧收视率分析系统的过程，包括数据采集、存储、处理和分析等关键步骤。国内研究则研究通过分析用户观看行为和偏好，实现个性化推荐，并通过可视化手段展示推荐效果。

1.2.2 国外研究现状

在国外，众多学者和专家正积极运用Hive技术对网络电视剧的收视率与推荐分析进行深入探讨。国外的研究重点利用Hive构建高效的数据分析模型，对Netflix、Hulu等流媒体平台上的电视剧观看数据进行挖掘，以揭示观众的行为模式和网络电视剧的流行趋势。通过Hive的高性能数据处理能力，对海量收视率数据进行清洗、预处理和可视化，从而为理解观众偏好和收视习惯提供新的视角。Hive技术被广泛用于收集和分析用户观看历史、评分和评论，以识别观众的行为模式和社会文化趋势。借助Hive的强大分析功能能够深入探索电视剧的受众兴趣和情感倾向，为市场分析和用户画像提供详实的数据基础。国外研究使用Hive结合机器学习算法，对Amazon Prime Video上的电视剧收视率进行预测。通过分析用户的观看记录、互动数据以及社交媒体上的讨论热度，该系统成功预测多部电视剧的收视率。Hive技术在推荐系统中的应用也取得显著成果，通过Hive分析用户的观看行为，并结合协同过滤算法，为用户推荐个性化的电视剧，大幅提升用户的观看体验和平台的用户粘性。Hive技术还被应用于实时监测网络电视剧的热点话题和流行趋势。通过分析流媒体平台的数据，研究人员能够及时捕捉到观众的注意力焦点，为内容制作和舆情监控提供宝贵的数据资源。

二、研究方案及预期结果

（设计方案或主要研究内容、主要解决的问题、理论、方法、技术路线及论文框架等）

2.1 研究的主要内容

在设计与实现基于Hive的网络电视剧收视率与推荐分析系统中，本研究探讨大数据分析在网络电视剧领域的研究背景与意义，并明确在视频平台上进行收视率与推荐数据爬取的重要性。明确系统的功能模块，并采用Python开发语言、Django框架、MySQL数据库以及Hive技术框架来设计系统的整体架构和各个功能模块。系统主要包括网络爬虫模块，负责从各大视频平台爬取网络电视剧的收视率数据、用户评论信息、观看行为等；实现数据存储模块，将爬取到的数据高效存储到Hive数据仓库中，以便进行大规模数据处理和分析；实现数据分析模块，对存储的数据进行深入分析，运用随机森林回归算法进行收视率预测，并通过协同过滤算法实现个性化推荐，提取有价值的信息和指标。系统还包含用户端和管理员端的功能模块，用户端提供热门电视剧查询、数据导出、个性化推荐等功能，管理员端则实现用户管理、电视剧分类管理、可视化报表统计等功能，确保系统的正常运行和数据的可视化展示。

系统功能结构图

2.2 解决的主要问题

（1）系统的效率问题：基于Hive的网络电视剧收视率与推荐分析系统需要处理海量数据，因此系统的效率问题是研究的重点。系统设计时要确保数据处理和分析的速度，使用Hive技术框架来优化大数据的处理流程，减少冗余操作，确保用户在查询收视率、获取推荐结果时能够体验到快速响应，提升系统的整体实用性和用户体验。

（2）系统的可扩展性问题：随着网络电视剧数据的不断增长，系统需要具备良好的可扩展性，以便在未来能够轻松应对数据量的增加和功能的扩展。通过采用Python语言和Django框架，系统设计时考虑模块化和组件化，使得系统能够在不影响现有服务的情况下，轻松添加新的分析模块和推荐算法，保持系统的长期可用性和先进性。

2.3 依据的基本理论

（1）大数据处理理论：在当今信息爆炸的时代，网络电视剧的数据量庞大，Hive作为大数据处理技术，能够有效地对海量数据进行存储、管理和分析。基于Hive的架构，系统可以处理复杂的数据查询和大规模的数据聚合操作，这对于实现电视剧收视率的准确统计和高效推荐至关重要。

（2）机器学习与随机森林算法：机器学习理论为收视率预测提供数学模型和方法论，其中随机森林算法作为一种集成学习方法，能够在处理非线性问题和提高预测精度方面表现出色。

（3）协同过滤推荐系统理论：协同过滤是推荐系统中的核心算法之一，它通过分析用户的行为和偏好，找到相似的用户或物品，从而实现个性化推荐。在本系统中，协同过滤算法的应用能够根据用户的历史观看记录和偏好，推荐符合其口味的电视剧，提高用户满意度和系统的实用性。

2.4 采用的方法及技术路线

2.4.1 采用的方法

（1）系统开发与实现：依据用户需求和技术调研，设计并实现:基于Hive的网络电视剧收视率与推荐分析系统，包括用户界面设计、数据集成、收视率分析、推荐算法等关键功能的开发。

（2）数据处理与分析：采用Hive技术框架对网络电视剧的收视率数据进行采集、清洗、转换和加载，进而进行深入的数据分析。

（3）机器学习算法应用：结合Django机器学习库，采用随机森林回归算法对电视剧的收视率进行预测，并通过因果分析的方法，探究影响收视率的关键因素。

2.4.2 技术路线

（1）后端开发技术：系统后端采用Python语言和Django框架进行开发，实现高效的数据处理和分析逻辑，确保与Hive大数据技术框架的无缝对接，同时保障系统的稳定性和可扩展性。

（2）数据库与数据处理：系统使用MySQL数据库存储用户信息、电视剧收视率数据及相关分析结果。同时，利用Hive进行大数据处理，实现对海量电视剧收视数据的快速分析，提高数据处理的效率和系统的响应速度。

（3）系统架构设计：采用MVC（模型-视图-控制器）设计模式，将系统划分为三个核心部分，使得功能模块更加清晰，代码结构更加合理。这种设计不仅提高系统的可维护性和可复用性，还简化开发流程，为系统的后续扩展和维护提供便利。

2.5 写作框架

第1章作为绪论部分。简要介绍课题的研究背景、目的和意义，并对当前的研究现状进行梳理和分析，包括国内与国外的现状研究。

第2章作为相关技术部分。详细介绍系统设计与实现的相关开发工具与技术，通过对相关技术分析与明确，为系统的开发提供坚实的技术基础。

第3章聚焦于需求分析。对系统的功能需求进行深入研究，包括用户界面的设计、电视剧爬取的技术实现、可视化报表统计等方面。同时对系统的用例、性能需求进行详细分析。

第4章作为系统设计部分。按照系统设计的基本原则，对系统的整体架构进行规划。并对数据库进行设计，确保数据的存储和查询效率。

第5章作为系统的实现部分。分别介绍后台和用户功能的实现细节，并对功能实现界面进行展示。

第6章作为系统测试部分。采用并介绍合适的测试方法，并对主要功能模块进行测试，验证系统的稳定性和可靠性。

最后，对系统的成果进行总结，并指出待改进之处，为后续的研究提供方向。

三、研究进度

2月26日~3月24日 毕业实习，完成文献搜索、选题，撰写“开题报告”。

3月25日~3月31日 提交开题报告，在指导老师指导下修改开题报告。

4月1日~4月11日 完成基于hive的网络电视剧收视率与推荐分析的需求分析。

4月12日~4月23日 完成基于hive的网络电视剧收视率与推荐分析的总体设计（概要设计）及数据库设计。

4月14日~5月3日 完成基于hive的网络电视剧收视率与推荐分析详细设计，程序流程图设计。

5月4日~5月14日 完成基于hive的网络电视剧收视率与推荐分析编码，并调试程序。

5月15日~5月21日 完成基于hive的网络电视剧收视率与推荐分析测试，并完善软件功能。

5月22日~5月31日 撰写完成并提交毕业说明书。

6月1日~6月9日 修改说明书，提交一次审稿、二次审稿并且生成最终说明书。

四、主要参考文献

[1] 王锦慧,郭美彤.中国电视剧收视率预测模型研究——基于版权价值评估视角[J].现代传播(中国传媒大学学报),2019,41(08):126-132.

[2] 鲍楠.付费点播或可防止电视剧收视率造假[J].中国广播电视学刊,2017,(04):83-84.

[3] 高顶.基于HIVE框架的融媒体平台设计与实现[J].影视制作,2024,30(10):89-93.

[4] Anonymous .Netflix raises UK prices for all its subscribers[J].Computer Act!ve,2025,(704):9.

[5] Dunphy B M ,Toumbourou D T ,Dressler H W , et al.Caves of Fortune? Gendered Labour Precarity and Securitisation Involving the ‘Wild’ Edible Birds’ Nest Trade in Kapuas Hulu, Indonesia[J].Human Ecology,2025,(prepublish):1-15.

[6] "Final Wager," A Heartfelt, Edgy Christmas Film with a Twist: Now Available on Amazon Prime Video, Apple TV+, Google Play, and Fandango[J].M2 Presswire,2024,

[7] 汪贻杰.基于Hive的论文推荐系统研究与实现[D].安徽工业大学,2022.