基于SpringBoot+大数据Hadoop+网络爬虫+智能AI大模型+协同过滤推荐算法的明星社交媒体影响力数据挖掘平台的设计与实现(精品源码+精品论文+上万数据集+答辩PPT)

一、研究背景在数字化与娱乐产业深度融合的今天，社交媒体已成为明星构建个人品牌、与粉丝互动、释放商业价值的核心阵地。明星的社交媒体影响力，不再仅仅体现在粉丝数量的多寡，更体现在其内容的传播力、粉丝的活跃度、舆论的情感导向以及其带动商业转化的实际能力上。与此同时，大数据技术与人工智能的飞速发展为我们提供了全新的解决方案。网络爬虫技术可以实时、海量地获取来自微博、抖音、小红书、B站等多个平台的明星相关

java李杨勇

1270人浏览 · 2025-11-27 09:21:38

java李杨勇 · 2025-11-27 09:21:38 发布

博主介绍：CSDN毕设辅导第一人、靠谱第一人、全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、腾讯云社区合作讲师、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌

技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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系统介绍：

一、研究背景

在数字化与娱乐产业深度融合的今天，社交媒体已成为明星构建个人品牌、与粉丝互动、释放商业价值的核心阵地。明星的社交媒体影响力，不再仅仅体现在粉丝数量的多寡，更体现在其内容的传播力、粉丝的活跃度、舆论的情感导向以及其带动商业转化的实际能力上。然而，当前对于明星影响力的评估大多停留在表面、静态的维度，如简单的点赞、评论、转发数等“虚荣指标”，缺乏一个能够深度融合多平台、多模态数据，并运用智能算法进行深度洞察与价值挖掘的系统化工具。

与此同时，大数据技术与人工智能的飞速发展为我们提供了全新的解决方案。网络爬虫技术可以实时、海量地获取来自微博、抖音、小红书、B站等多个平台的明星相关数据；Hadoop分布式框架为存储与处理这些海量结构化与非结构化数据提供了坚实的技术基础；特别是智能AI大模型（如NLP、CV模型）的出现，使得平台能够理解文本内容的情感倾向、识别视频/图片中的场景元素，从而进行更深层次的语义分析。在此背景下，构建一个集数据采集、存储、分析、挖掘与可视化于一体的综合性平台，不仅具有技术可行性，更具备巨大的行业应用潜力。

二、研究意义

本毕业设计旨在设计与实现一个集多项前沿技术于一体的明星社交媒体影响力智能挖掘平台，其研究意义深远，具体如下：

理论与技术意义： 本项目是一次典型的复杂技术栈集成创新。它探索了如何将SpringBoot的微服务敏捷开发、Hadoop的海量数据批处理、网络爬虫的多源异构数据采集、AI大模型的深层语义理解与协同过滤推荐算法的关联挖掘能力进行深度融合。这种探索超越了单一技术的简单应用，是对构建“大数据+AI”驱动的新型数据分析平台架构的完整实践，为处理多模态、高实时性要求的社交媒体大数据提供了宝贵的技术方案和设计范式。
实践与应用意义： 本平台具有广泛而实际的应用场景。
- 对于品牌方与广告商： 平台能提供超越表面数据的深度洞察，如明星的粉丝画像、带货能力的精准预测、舆论风险的健康度评估等，帮助其进行科学的代言人遴选与营销投放决策，最大化营销投资回报率。
- 对于经纪公司与内容机构： 可以实时监控旗下艺人的网络声量、口碑变化和内容表现，从而制定更有效的宣传策略、人设维护方案和商业发展路径。
- 对于影视投资与制作方： 通过分析明星的潜在关联群体（协同过滤推荐）和话题热度，可为剧本选角、综艺节目嘉宾搭配提供数据支持，发掘具有“化学反应”的明星组合，提升作品成功率。
决策支持与行业革新意义： 平台通过强大的数据可视化界面，将复杂的多维数据转化为直观的趋势图表、影响力雷达图、情感分布图和关联网络图。这极大地降低了数据使用的门槛，使得非技术背景的行业决策者也能一目了然地掌握关键信息，推动娱乐行业的决策模式从“经验直觉”向“数据驱动”转变，引领行业进入智能化、精细化管理的新阶段。

综上所述，本课题紧扣社交媒体大数据分析与智能决策的时代脉搏，所设计的平台不仅是一次成功的技术整合实践，更旨在解决娱乐产业的实际痛点，具备显著的技术创新性和商业应用价值，是一项非常有意义的毕业设计课题。

功能截图参考：

系统架构参考：

本系统采用典型的分层架构设计，主要分为表示层、业务逻辑层和数据访问层，以Spring Boot为核心框架构建Web服务，并使用MySQL作为后端数据库，支持个性化推荐系统的功能实现。在最上层，用户通过Web浏览器访问系统页面，前端使用HTML和JavaScript技术构建表示层，负责与用户交互和展示推荐结果。前端通过HTTP协议与后端进行通信，发送请求并接收推荐数据，交互接口主要以RESTful风格的list接口实现。业务逻辑层是系统的核心，基于Spring Boot框架组织开发。该层包含多个模块：controller负责接收并响应前端请求；service处理具体的业务逻辑，如调用推荐算法、计算相似度等；entity用于映射数据库中的数据结构；dao（数据访问对象）模块用于定义数据库操作方法。通过这些模块协同工作，实现用户行为数据的处理和推荐结果的生成。数据访问层通过ORM（对象关系映射）技术将Java对象与数据库表进行映射，提高开发效率和数据操作的安全性。系统通过PDO（Java Data Object）技术与MySQL数据库通信，完成用户行为数据的存储与读取，如用户收藏记录、书籍信息及推荐结果等。

整个系统架构清晰，各模块职责分明，前后端分离，便于维护与扩展。在保证系统稳定性的同时，还能灵活支持协同过滤推荐算法的接入，适用于个性化阅读推荐系统的需求。

视频演示

请文末卡片dd我获取更详细的演示视频

论文部分参考：

项目案例参考：

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博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

源码获取：

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