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一、系統介紹

基于大數據的美食視頻播放數據分析可視化系統，該系統采用Vue.js作為前端框架，Django作為后端框架，并通過Python進行數據爬取、處理和分析。系統設計了多個功能模塊，分別包括美食信息模塊、美食視頻模塊、美食訂單模塊、美食論壇模塊和美食資訊模塊，為管理員和用戶提供了全面的操作和管理功能。通過對美食視頻播放數據的收集與分析，實現了數據可視化展示，幫助用戶更直觀地了解美食視頻的流行趨勢和受歡迎程度。同時，系統為管理員提供了基于大數據的決策支持，提升了管理效率和用戶體驗。

下載： https://download.csdn.net/download/qq_41464123/91447937

二、系統錄屏

三、啟動教程

四、功能截圖

五、文案資料

5.1 選題背景

隨著社交媒體和短視頻平臺的快速發展，美食視頻逐漸成為人們獲取烹飪知識和餐飲靈感的重要途徑。越來越多的用戶通過觀看美食視頻來學習新菜譜、探索不同的飲食文化和提升烹飪技能，因此，對美食視頻播放數據的分析和管理顯得尤為重要。構建一個美食視頻播放數據系統，不僅能夠幫助用戶更方便地查找和觀看感興趣的美食視頻，還能為平臺提供數據分析支持，優化內容推薦、提升用戶體驗。此外，該系統可以收集用戶的觀看習慣和偏好，為內容創作者提供有價值的反饋，促進優質美食視頻的創作與傳播，從而推動整個美食文化的普及與發展。

5.2 國內外研究現狀

目前國內外美食視頻播放數據系統的研究現狀呈現出多樣化的發展趨勢。在國外，許多知名視頻平臺如YouTube和Twitch已建立了成熟的美食視頻推薦算法，通過用戶觀看數據、評論和點贊等指標，利用大數據分析和機器學習技術對用戶偏好進行精準預測，從而提升用戶的觀看體驗。同時，研究者也深入探討了社交媒體對美食視頻傳播的影響，分析其對用戶行為和飲食選擇的潛在作用。在國內，隨著短視頻平臺的興起，如抖音和快手等，美食視頻的制作和傳播也日益盛行，相關數據系統的研究主要集中在如何通過數據挖掘技術分析用戶觀看習慣、優化推薦機制以及提升內容創作的質量，推動美食文化的傳播。然而，整體而言，國內在系統的深度分析和用戶行為理解方面與國外相比仍有差距，亟需進一步的研究與探索，以適應快速發展的美食視頻市場。

六、核心代碼

6.1 查詢數據

    @RequestMapping("/lists")public R list( GukeEntity guke){EntityWrapper<GukeEntity> ew = new EntityWrapper<GukeEntity>();ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( guke, "guke")); return R.ok().put("data", gukeService.selectListView(ew));}

6.2 新增數據

    @RequestMapping("/add")public R add(@RequestBody GukeEntity guke, HttpServletRequest request){guke.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());//ValidatorUtils.validateEntity(guke);GukeEntity user = gukeService.selectOne(new EntityWrapper<GukeEntity>().eq("zhanghao", guke.getZhanghao()));if(user!=null) {return R.error("用戶已存在");}guke.setId(new Date().getTime());gukeService.insert(guke);return R.ok();}

6.3 刪除數據

    @RequestMapping("/delete")public R delete(@RequestBody Long[] ids){gukeService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));return R.ok();}

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