大数据毕业设计选题推荐-起点小说数据分析与可视化平台-Hive-Hadoop-Spark

✨作者主页：IT研究室✨
个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
☑文末获取源码☑
精彩专栏推荐⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目

文章目录

一、前言

近年来，随着互联网的飞速发展和数字内容消费的兴起，网络小说逐渐成为大众娱乐的重要方式之一。根据中国音像与数字出版协会发布的《2022年中国网络文学发展报告》，截至2022年底，网络文学用户规模已达到4.94亿人，占全国网民总数的48.6%，显示出极高的市场渗透率。同时，国内主流网络小说平台，如起点中文网、纵横中文网等，积累了大量的用户和作品，呈现出爆发式增长的趋势。起点中文网作为业内领先的网络小说平台，拥有丰富的小说资源和庞大的用户基数，数据量庞大，具有极高的分析价值。根据相关数据显示，2022年，起点中文网注册用户超过2亿，平台累计发布作品总数已超过1000万部。如此庞大的数据为进行数据挖掘、分析与可视化提供了极大的可能性。

同时，随着大数据技术的不断成熟，如何从这些海量数据中提取有价值的信息，帮助用户发现优质内容、辅助平台优化管理策略，成为一个亟待解决的课题。数据分析与可视化技术的发展，为这一问题提供了有效的解决方案。通过对起点小说数据进行有效的整理和展示，用户不仅可以更直观地了解热门小说的趋势和分类分布，平台管理者也能够从中发现潜在的市场需求，从而更好地优化资源配置与内容推荐。基于此，本课题的研究方向定位为对起点小说数据进行爬取、分析与可视化展示，通过开发一个用户和管理员可使用的平台，旨在为用户提供更友好的小说推荐与浏览体验，同时为平台管理者提供数据支持，帮助其进行更高效的决策。

本课题的意义可以从多个维度进行探讨。首先，从用户体验的角度出发，平台通过对网络小说数据的可视化展示，如分类占比、推荐统计、小说词云等，能够帮助用户更直观地了解当前热门小说的趋势，找到符合自身阅读偏好的作品。尤其在当前网络小说数量庞大的情况下，简化用户的选择过程显得尤为重要。其次，从管理者的角度，本课题不仅为平台提供了便捷的用户管理和公告资讯管理功能，还能通过大屏可视化展示，为运营管理提供清晰的参考。通过对热门小说推荐数据和分类占比的统计，管理者能够及时掌握用户的阅读偏好和市场变化，从而优化内容推荐策略，提高用户黏性。

从技术角度来看，本课题的实现过程涉及到爬虫技术、数据分析、可视化技术等多个前沿技术的应用，具备较高的技术挑战性。通过对起点中文网数据的爬取与分析，不仅可以提升学生对这些技术的掌握程度，还能帮助提升其在大数据处理与展示方面的实践能力。同时，本课题具备较高的扩展性与应用前景，未来可以应用于更多类似的大数据分析场景，不仅局限于网络文学行业。综合来看，起点小说数据分析与可视化平台的开发，不仅在学术层面具有一定的探讨价值，在实际应用中也将为用户和平台管理者带来切实的帮助。

二、开发环境

• 开发语言：Java
• 数据库：MySQL
• 系统架构：B/S
• 后端：SpringBoot
• 前端：Vue

三、系统界面展示

• 起点小说数据分析与可视化平台系统界面展示：

四、代码参考

• 项目实战代码参考：

@RestController
@RequestMapping("/novel")
public class NovelController {

    @Autowired
    private NovelService novelService;

    /**
     * 获取所有小说列表
     */
    @GetMapping("/list")
    public R listAllNovels() {
        List<Novel> novels = novelService.list();
        return R.ok().data("novels", novels);
    }

    /**
     * 根据分类获取小说列表
     */
    @GetMapping("/category/{categoryId}")
    public R getNovelsByCategory(@PathVariable Long categoryId) {
        QueryWrapper<Novel> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.eq("category_id", categoryId);
        List<Novel> novels = novelService.list(queryWrapper);
        return R.ok().data("novels", novels);
    }

    /**
     * 根据小说ID获取小说详情
     */
    @GetMapping("/{novelId}")
    public R getNovelById(@PathVariable Long novelId) {
        Novel novel = novelService.getById(novelId);
        if (novel == null) {
            return R.error().message("小说不存在");
        }
        return R.ok().data("novel", novel);
    }

    /**
     * 根据条件查询小说（支持分类、作者、状态等多条件查询）
     */
    @PostMapping("/search")
    public R searchNovels(@RequestBody NovelSearchDTO searchDTO) {
        QueryWrapper<Novel> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        
        // 根据分类ID筛选
        if (searchDTO.getCategoryId() != null) {
            queryWrapper.eq("category_id", searchDTO.getCategoryId());
        }

        // 根据作者名筛选
        if (searchDTO.getAuthorName() != null && !searchDTO.getAuthorName().isEmpty()) {
            queryWrapper.like("author_name", searchDTO.getAuthorName());
        }

        // 根据小说状态筛选
        if (searchDTO.getStatus() != null) {
            queryWrapper.eq("status", searchDTO.getStatus());
        }

        // 根据发布时间范围筛选
        if (searchDTO.getStartDate() != null && searchDTO.getEndDate() != null) {
            queryWrapper.between("publish_date", searchDTO.getStartDate(), searchDTO.getEndDate());
        }

        List<Novel> novels = novelService.list(queryWrapper);
        return R.ok().data("novels", novels);
    }

    /**
     * 新增小说
     */
    @PostMapping("/add")
    public R addNovel(@RequestBody Novel novel) {
        boolean result = novelService.save(novel);
        if (result) {
            return R.ok().message("小说添加成功");
        } else {
            return R.error().message("小说添加失败");
        }
    }

    /**
     * 更新小说信息
     */
    @PutMapping("/update")
    public R updateNovel(@RequestBody Novel novel) {
        boolean result = novelService.updateById(novel);
        if (result) {
            return R.ok().message("小说信息更新成功");
        } else {
            return R.error().message("小说信息更新失败");
        }
    }

    /**
     * 删除小说
     */
    @DeleteMapping("/delete/{novelId}")
    public R deleteNovel(@PathVariable Long novelId) {
        boolean result = novelService.removeById(novelId);
        if (result) {
            return R.ok().message("小说删除成功");
        } else {
            return R.error().message("小说删除失败");
        }
    }
}

@RestController
@RequestMapping("/visualization")
public class VisualizationController {

    @Autowired
    private NovelService novelService;

    /**
     * 获取周推荐统计数据
     */
    @GetMapping("/weekly-recommendation")
    public R getWeeklyRecommendationStats() {
        QueryWrapper<Novel> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        // 查询过去一周的数据
        queryWrapper.between("recommend_date", LocalDate.now().minusDays(7), LocalDate.now());
        queryWrapper.select("title", "recommend_count");
        List<Novel> novels = novelService.list(queryWrapper);
        
        return R.ok().data("weeklyRecommendationStats", novels);
    }

    /**
     * 获取分类占比统计数据
     */
    @GetMapping("/category-ratio")
    public R getCategoryRatioStats() {
        QueryWrapper<Novel> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.select("category_id", "COUNT(*) as count").groupBy("category_id");
        List<Map<String, Object>> categoryStats = novelService.listMaps(queryWrapper);
        
        return R.ok().data("categoryRatioStats", categoryStats);
    }

    /**
     * 获取小说词云数据
     */
    @GetMapping("/word-cloud")
    public R getWordCloudStats() {
        QueryWrapper<Novel> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.select("title", "word_count");
        List<Novel> novels = novelService.list(queryWrapper);
        
        // 假设根据小说标题生成词云
        Map<String, Integer> wordCloudData = new HashMap<>();
        for (Novel novel : novels) {
            String[] words = novel.getTitle().split(" ");
            for (String word : words) {
                wordCloudData.put(word, wordCloudData.getOrDefault(word, 0) + 1);
            }
        }

        return R.ok().data("wordCloud", wordCloudData);
    }

    /**
     * 获取按分类筛选的周推荐统计数据
     */
    @GetMapping("/weekly-recommendation/{categoryId}")
    public R getWeeklyRecommendationByCategory(@PathVariable Long categoryId) {
        QueryWrapper<Novel> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.between("recommend_date", LocalDate.now().minusDays(7), LocalDate.now());
        queryWrapper.eq("category_id", categoryId);
        queryWrapper.select("title", "recommend_count");
        List<Novel> novels = novelService.list(queryWrapper);

        return R.ok().data("weeklyRecommendationStatsByCategory", novels);
    }
}

五、论文参考

• 计算机毕业设计选题推荐-起点小说数据分析与可视化平台系统论文参考：

六、系统视频

起点小说数据分析与可视化平台系统项目视频：

大数据毕业设计选题推荐-起点小说数据分析与可视化平台-Hive-Hadoop-Spark

结语

大数据毕业设计选题推荐-起点小说数据分析与可视化平台-Hive-Hadoop-Spark
大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦～
源码获取：⬇⬇⬇

精彩专栏推荐⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目