研究背景和意义

基于短视频行业的高速发展与市场需求升级，该选题背景聚焦行业痛点与技术赋能价值：当前短视频行业市场规模突破6000亿元，用户规模稳定在10亿以上，但增速放缓且用户结构向“一老一小”拓展，兴趣多元分化趋势明显；海量UGC与PGC内容爆发式增长，既形成信息过载问题，也让创作者、商家面临“盲目跟风”“精准定位难”的困境，亟需数据工具挖掘潜在热门方向。同时，短视频已深度融合广告营销、直播电商、本地生活等多元场景，平台与品牌方对用户偏好、内容趋势的精准洞察需求迫切，但传统分析方式难以处理视频画面、音频、评论等多模态数据，也无法实时捕捉兴趣漂移与场景化需求。在此背景下，依托大数据技术构建热门趋势分析系统，既能破解“数据孤岛”问题，整合跨平台内容、用户行为与商业数据，又能为创作者提供选题参考、为商家优化变现策略、为平台完善内容生态，对推动行业从流量驱动向高质量发展转型具有重要现实意义。
该选题兼具理论创新价值与实践应用意义，对短视频行业高质量发展具有重要支撑作用。理论层面，其融合大数据处理、机器学习、多模态内容解析等技术，构建覆盖数据采集、特征提取、趋势预测的全流程分析模型，突破传统工具在非结构化数据处理与实时分析中的局限，为新媒体领域大数据应用提供技术参考与理论支撑。实践层面，系统可深度挖掘用户行为、内容特征、互动数据等核心信息，精准捕捉热门选题、传播规律与用户偏好，为创作者提供靶向性创作指导，助力其规避盲目跟风、提升内容质量；为平台优化内容分发策略、增强用户粘性，同时降低运营与带宽成本；为商业合作方提供广告投放效果评估与精准匹配依据，推动变现效率提升。此外，该系统还能推动短视频行业从流量驱动向数据驱动转型，促进内容生态优质化、商业变现精准化，契合新媒体产业高质量发展的核心需求。

国内外研究现状及发展趋势

1.国外研究现状

国外短视频热门趋势分析系统研究已形成“技术深耕+场景细分”的成熟格局，核心聚焦多模态数据融合、算法精准化与商业化落地。技术层面，早期以用户行为统计分析为基础，现广泛融入AI与实时计算技术，如YouTube采用Spark Streaming处理实时观看数据，结合LSTM模型实现82%准确率的观看时长预测；TikTok通过Flink引擎与图神经网络挖掘用户-视频关联，使推荐点击率提升25%。具体应用中，ReelMind.AI依托情感分析、关键帧识别等技术，拆解热门视频的情绪触发点与叙事结构，为创作者提供AI生成脚本与趋势适配建议，助力内容精准契合平台算法；ReelShort作为垂直短剧类趋势平台，通过分析用户需求数据，聚焦浪漫题材与强情节设计，成为美国2025年需求最高的短视频应用之一；Instagram Reels则融合社交关系链与跨平台热点数据，实现生活、时尚类内容的趋势预判与精准推荐。整体来看，国外研究已实现技术与商业场景的深度绑定，在实时性、多模态融合及细分领域适配性上优势显著。

2.国内研究现状

国内短视频热门趋势分析系统呈现 “技术落地与场景深耕并行、平台工具与学术探索互补” 的发展现状，核心聚焦多源数据融合、实时计算与垂直场景适配。应用层面，蝉羽网络旗下分析工具覆盖抖音、快手等主流平台，日均处理 5000 万条数据，通过 NLP 与 CV 技术识别高互动内容特征，已服务超 100 万家企业，助力品牌实现 GMV 大幅增长；巨量算数依托抖音生态，整合用户行为、话题热度等数据，提供趋势预测与关键词挖掘功能，成为创作者选题核心参考；易媒助手则聚焦跨平台运营，支持多账号数据同步与流量结构拆解，帮助用户精准把握全域热点。技术研究方面，学者们基于 Hadoop、PySpark 等架构构建分析框架，探索多模态特征融合与热度预测模型，部分系统预测准确率达 82%，但在垂直领域深度适配、冷启动问题解决等方面仍需突破，整体形成 “头部平台主导、第三方工具补充、学术创新赋能” 的发展格局。

3 发展趋势

短视频热门趋势分析系统将朝着多模态深度融合、AIGC协同赋能、实时化与垂直化深耕的方向加速演进。技术层面，将突破单一数据维度局限，深度整合视频画面、音频、文本评论及跨平台社交数据，结合 DiT 架构、图神经网络等模型实现更精准的内容理解与趋势预判，同时依托 Spark Streaming、Flink 等实时计算技术，搭配边缘计算与云计算协同模式，大幅降低数据处理延迟，满足小时级甚至分钟级趋势捕捉需求。应用层面，AIGC与系统的结合将更紧密，不仅能像 Sora、美图 RoboNeo 那样辅助生成热门选题脚本，还能通过 AI Agent实现从趋势分析到内容创作的全流程自动化；同时向垂直领域深度渗透，涌现出针对微短剧、美食探店、知识科普等细分场景的专业分析工具，精准匹配不同创作者与商家的差异化需求。此外，系统将更注重趋势可解释性与商业闭环构建，通过可视化看板直观呈现热度驱动因素，并打通创作、分发、变现数据链路，实现从趋势洞察到商业落地的高效转化，成为短视频产业高质量发展的核心赋能工具。

主要研究内容

短视频热门趋势分析系统的主要研究内容围绕数据处理、算法建模、功能实现与可视化展开，构建全流程技术体系：首先是多源数据采集与预处理，通过爬虫、平台API 获取视频元数据、用户行为数据及多模态内容数据，依托 Hadoop、Spark 等架构实现分布式存储，经去重、归一化等操作提升数据质量；其次是特征工程与模型构建，采用 TF-IDF、Word2Vec 提取文本特征，结合时序特征与用户画像，运用 LSTM、XGBoost等模型及注意力机制，挖掘热门内容规律并实现热度预测；再者是实时分析与策略生成，借助 Flink实时计算引擎动态追踪趋势变化，通过聚类、主题建模等技术识别热点，并结合创作者需求生成个性化运营建议；最后是可视化与系统优化，利用Echarts、Tableau构建交互式看板，呈现趋势曲线、热力图等结果，同时优化系统并发处理能力与可扩展性，兼顾数据安全与隐私保护，实现从数据采集到决策支撑的闭环赋能。

研究思路

短视频热门趋势分析系统的研究思路以 “数据驱动 - 技术赋能 - 场景落地”
为核心逻辑，构建全流程研究框架：首先明确研究目标与边界，聚焦短视频热门定义（如播放量、互动率、传播速度）及核心用户群体（创作者、平台、商家）需求，划定多源数据采集范围（平台API、用户行为、多模态内容、舆情数据）；其次搭建数据处理体系，采用分布式架构实现数据清洗、标准化与结构化存储，通过特征工程提取内容、用户、场景关键特征，解决数据异构性与“数据孤岛”问题；接着开展算法选型与优化，基于机器学习（LSTM、XGBoost）、深度学习（Transformer、图神经网络）构建趋势预测模型，结合迁移学习、强化学习提升模型泛化能力与实时响应效率，同时引入AIGC技术辅助热门选题生成；最后通过原型系统开发与实证验证，搭建可视化交互界面，依托真实数据集进行模型调优，结合典型场景（如美食探店、微短剧）验证系统实用性，形成“需求分析 - 数据处理 - 算法建模 - 系统开发 - 实证优化” 的闭环研究路径，兼顾技术创新性与业务落地性。

工作进度安排

2025年3月15日前完成开题报告； 2025年3月22日前完成（设计）论文写作大纲；
2025年5月3日前完成（设计）论文中期检查；
2025年5月17日前完成论文定稿写作，并提交到系统查重；
2025年6月7日前完成论文的修改、定稿、打印、装订并上交，做 好答辩准备。