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；

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]。

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]。

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。

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。

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

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

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

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