本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，短视频平台如抖音、快手等已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，短视频以其内容丰富、传播速度快、互动性强等特点，吸引了大量用户参与，短视频内容的流行趋势预测一直是数据挖掘领域的研究热点，本课题旨在利用数据挖掘技术，对抖音平台上的短视频进行情绪分析，并预测其流行趋势。
研究背景
1、社交媒体情绪分析的重要性
社交媒体已成为人们获取信息、表达观点、交流互动的重要平台，通过对社交媒体上的情绪进行分析，可以了解公众的观点和态度，为企业、政府等提供决策依据，短视频作为社交媒体的一种重要形式，其情绪分析具有重要意义。
2、短视频流行趋势预测的挑战
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丰富多样，用户喜好差异大，预测其流行趋势存在一定挑战，传统方法如基于规则、人工标注等难以应对海量数据，且预测效果不稳定，利用数据挖掘技术对短视频进行流行趋势预测具有重要意义。
研究方法
1、数据收集
本课题采用爬虫技术，从抖音平台获取短视频数据，包括视频内容、发布时间、点赞数、评论数、转发数等，数据集包含大量短视频，能够较好地反映抖音平台的整体情况。
2、情绪分析
（1）文本情感极性分类：利用机器学习算法，对短视频标题、描述等文本进行情感极性分类，判断其情感倾向为正面、负面或中性。
（2）图像情感分析：利用卷积神经网络（CNN）对短视频图像进行情感分析，提取图像中的情感信息。
3、流行趋势预测
（1）基于时间序列分析：利用时间序列分析方法，分析短视频点赞数、评论数、转发数等指标随时间的变化趋势，预测其未来走势。
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（2）基于社交网络分析：利用社交网络分析方法，分析用户之间的互动关系，预测短视频的传播范围和影响力。
4、模型评估
采用准确率、召回率、F1值等指标评估模型性能，确保预测结果的准确性。
1、短视频情绪分析
通过对短视频标题、描述、图像等内容的情感分析，了解公众对短视频的情感倾向，为短视频内容创作提供参考。
2、短视频流行趋势预测
利用数据挖掘技术，预测短视频的流行趋势，为企业、政府等提供决策依据。
3、案例分析
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选取具有代表性的短视频案例，分析其成功原因，为短视频创作者提供借鉴。
预期成果
1、提出一种基于数据挖掘的短视频情绪分析方法，提高短视频内容创作质量。
2、建立一种短视频流行趋势预测模型，为短视频平台、企业、政府等提供决策依据。
3、发表相关学术论文，提升课题组成员在数据挖掘领域的学术水平。
4、为短视频平台提供个性化推荐，提高用户体验。
本课题旨在利用数据挖掘技术，对抖音平台上的短视频进行情绪分析和流行趋势预测，为短视频平台、企业、政府等提供决策依据，促进短视频产业的健康发展。
标签： #2024数据挖掘毕设选题
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