[1]。政府部門也看重文化產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，國(guó)家廣播電視總局推出“廣播電視節(jié)目收視綜合評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)”，隨時(shí)監(jiān)測(cè)全國(guó)電視節(jié)目收視狀況，給節(jié)目編排給予數(shù)據(jù)支撐REF_Ref197260578\r\h[2]，上海市文化廣播影視管理局創(chuàng)建的“文化大數(shù)據(jù)平臺(tái)”把演出，展覽，影視等各方面數(shù)據(jù)融合起來(lái)，輔助制訂政策并執(zhí)行行業(yè)監(jiān)管REF_Ref193977700\r\h[3]，學(xué)術(shù)界的研究重點(diǎn)是數(shù)據(jù)挖掘算法改良和應(yīng)用范圍拓展，北京大學(xué)文化產(chǎn)業(yè)研究院開發(fā)的文化消費(fèi)預(yù)測(cè)模型，聯(lián)系宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和用戶調(diào)研，預(yù)估市場(chǎng)走向REF_Ref193977714\r\h[4]，中國(guó)傳媒大學(xué)的新媒體研究中心用自然語(yǔ)言處理技術(shù)剖析網(wǎng)絡(luò)輿情，評(píng)判文化產(chǎn)品社會(huì)影響REF_Ref193977747\r\h[5]。國(guó)外現(xiàn)狀國(guó)外文化產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)分析研究開始得比較早，技術(shù)應(yīng)用比較成熟，Netflix依靠用戶觀看記錄和打分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)搭建個(gè)性化推薦體系，明顯改善了用戶粘性REF_Ref197260631\r\h[6]，它的算法不但分析用戶以往的行為，而且聯(lián)合影片種類，演員，導(dǎo)演等多種特性，改進(jìn)內(nèi)容的契合度，Spotify憑借分析用戶聽歌習(xí)慣，播放次數(shù)以及社交分享數(shù)據(jù)，形成專屬歌單，提升用戶的體驗(yàn)感，Google的“Arts&Culture”平臺(tái)借助大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，做到對(duì)藝術(shù)品的數(shù)字化分析和虛擬展覽，推動(dòng)文化傳播REF_Ref193977734\r\h[7]。歐洲國(guó)家在公共文化數(shù)據(jù)開放與應(yīng)用上比較出色，英國(guó)廣播公司（BBC）的“數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)”開發(fā)觀眾行為分析工具，改進(jìn)節(jié)目制作和播出策略，法國(guó)文化部設(shè)立的“文化大數(shù)據(jù)觀測(cè)站”匯集全國(guó)文化設(shè)施運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，助力資源調(diào)配和政策評(píng)判，美國(guó)的研究機(jī)構(gòu)重點(diǎn)在于數(shù)據(jù)引領(lǐng)的文化產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式革新，哈佛大學(xué)的文化企業(yè)實(shí)驗(yàn)室考察社交媒體數(shù)據(jù)對(duì)電影票房的作用，給出預(yù)測(cè)模型，麻省理工學(xué)院的媒體實(shí)驗(yàn)室探尋人工智能在音樂(lè)，影視創(chuàng)作中的應(yīng)用，促使技術(shù)同藝術(shù)相融合REF_Ref197465987\r\h[8]。論文結(jié)構(gòu)安排本文先從緒論開始，敘述了研究背景以及意義，根據(jù)國(guó)家政策走向以及社會(huì)對(duì)于文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的急切需要，明確本項(xiàng)研究在促使文化產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化發(fā)展方面的重要意義。第一章緒論，對(duì)國(guó)內(nèi)外在文化產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)分析方面的研究現(xiàn)狀進(jìn)行梳理，為后續(xù)研究提供理論基礎(chǔ)和實(shí)踐參考。第二章相關(guān)技術(shù)介紹，針對(duì)Python編程語(yǔ)言、Flask框架、MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、Scrapy爬蟲等關(guān)鍵技術(shù)展開剖析，闡述這些技術(shù)的工作原理、優(yōu)勢(shì)特性及其在本系統(tǒng)開發(fā)中的適用情況，給系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)給予技術(shù)支撐。第三章系統(tǒng)設(shè)計(jì)，包含系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)爬取策略設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)處理與分析流程設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)等，本章通過(guò)E-R圖，數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等手段，將系統(tǒng)的整體框架以及數(shù)據(jù)組織形式呈現(xiàn)出來(lái)，為系統(tǒng)的后續(xù)實(shí)現(xiàn)打下基礎(chǔ)。第四章闡述系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，分別從用戶功能和管理員功能兩個(gè)方面來(lái)具體闡述各個(gè)功能的實(shí)現(xiàn)過(guò)程以及代碼實(shí)現(xiàn)過(guò)程，同時(shí)對(duì)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)的分析，使得系統(tǒng)可以正常、高效的運(yùn)行。第五章開展系統(tǒng)測(cè)試工作，確定測(cè)試目的，選擇恰當(dāng)?shù)臏y(cè)試方法對(duì)系統(tǒng)的各個(gè)功能模塊進(jìn)行全面測(cè)試，經(jīng)過(guò)細(xì)致的測(cè)試用例設(shè)計(jì)并加以執(zhí)行，來(lái)檢驗(yàn)系統(tǒng)功能是否完備且準(zhǔn)確，還要對(duì)測(cè)試的結(jié)果做深入分析，從而保證系統(tǒng)可以符合實(shí)際應(yīng)用的需求。第六章對(duì)整個(gè)研究工作進(jìn)行總結(jié)，概括研究成果，分析該系統(tǒng)對(duì)于文化產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)處理智能化水平的提高帶來(lái)的成果，對(duì)未來(lái)的研究方向做出展望，提出進(jìn)一步完善系統(tǒng)功能，拓展數(shù)據(jù)分析維度等方面的建議，為文化產(chǎn)業(yè)的持續(xù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供借鑒。論文研究結(jié)構(gòu)框架圖如圖1.1所示。圖1.1論文研究框架圖該框架圖是對(duì)文化產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)的整體框架展示，系統(tǒng)通過(guò)用戶接口、數(shù)據(jù)接口、管理員接口和可視化接口進(jìn)行數(shù)據(jù)的交互與管理，在展示層中，系統(tǒng)可以進(jìn)行多種數(shù)據(jù)的可視化展示，包括數(shù)據(jù)可視化、圖表動(dòng)態(tài)分析、柱狀圖、折線圖等，讓用戶可以直觀的看到分析的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)分析層中，包含了用戶行為分析、新聞熱度分析、評(píng)論量預(yù)測(cè)分析、內(nèi)容互動(dòng)分析、分類表現(xiàn)分析等功能模塊，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的挖掘，為決策提供幫助。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層采用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)（MySQL）+文本管理（CSV）的方式安全存儲(chǔ)用戶信息、新聞信息、評(píng)論量預(yù)測(cè)、用戶行為等數(shù)據(jù)并做好數(shù)據(jù)的備份與恢復(fù)工作。數(shù)據(jù)處理層包含新聞數(shù)據(jù)爬取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)融合等過(guò)程，完成對(duì)原始數(shù)據(jù)到分析可用數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。整個(gè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了文化產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集、高效處理、深度分析、直觀可視化展示，為文化產(chǎn)業(yè)的智能化發(fā)展提供支持。相關(guān)技術(shù)介紹開發(fā)文化產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)時(shí)，許多技術(shù)相互配合，共同為系統(tǒng)的正常運(yùn)行和功能的發(fā)揮提供支持，為了更好地開展本領(lǐng)域的工作，對(duì)系統(tǒng)中所使用的相關(guān)技術(shù)做如下介紹Python語(yǔ)言Python語(yǔ)言涵蓋面向?qū)ο缶幊蹋∣OP），函數(shù)式編程（FP）以及命令式編程等多樣范式，這種兼容性讓開發(fā)者得以按項(xiàng)目特點(diǎn)或個(gè)人偏向選擇編程風(fēng)格，以適應(yīng)各類開發(fā)訴求，從而賦予其應(yīng)對(duì)不同任務(wù)類型的靈活性，特別是在Web開發(fā)領(lǐng)域，Python配備原生HTTP服務(wù)器，輔以Django和Flask等成熟框架，簡(jiǎn)化了高效Web應(yīng)用的開發(fā)流程，這使得搭建功能性網(wǎng)站顯得輕松快捷REF_Ref192123245\r\h[9]。Python能接入多種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，不管是MySQL，PostgreSQL還是SQLite均能在其內(nèi)置數(shù)據(jù)庫(kù)接口的支持下順利銜接關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，Python因自身簡(jiǎn)便易懂且具備強(qiáng)大的擴(kuò)展性，已成為學(xué)術(shù)研究，數(shù)據(jù)分析以及機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的關(guān)鍵選項(xiàng)，在人工智能，數(shù)據(jù)挖掘和科學(xué)計(jì)算這類尖端技術(shù)中也有廣泛使用REF_Ref197260681\r\h[10]。Flask框架Flask是一個(gè)基于python的輕量級(jí)web應(yīng)用框架，遵循WSGI規(guī)范，使用werkzeug實(shí)現(xiàn)REF_Ref198134698\r\h[11]。它使用jinja2作為默認(rèn)的模板引擎，可以動(dòng)態(tài)生成HTML頁(yè)面。Flask是一種微框架，它只提供了基本的功能如路由、請(qǐng)求響應(yīng)等，其他的擴(kuò)展功能需要通過(guò)插件來(lái)實(shí)現(xiàn)。路由系統(tǒng)通過(guò)裝飾器語(yǔ)法來(lái)定義URL規(guī)則，可以動(dòng)態(tài)的定義URL參數(shù)和HTTP方法。請(qǐng)求上下文和應(yīng)用上下文用來(lái)保存在請(qǐng)求處理過(guò)程中需要使用的狀態(tài)數(shù)據(jù)REF_Ref198134702\r\h[12]。MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)MySQL屬于一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，它采取客戶端-服務(wù)器這種架構(gòu)模式運(yùn)作，這個(gè)系統(tǒng)利用SQL語(yǔ)言來(lái)執(zhí)行數(shù)據(jù)操作并實(shí)施數(shù)據(jù)管理，而且具備ACID事務(wù)特性REF_Ref198134713\r\h[13]，存儲(chǔ)引擎架構(gòu)可選取不同的底層引擎，InnoDB可給予事務(wù)支撐以及外鍵約束，MyISAM則重視讀取性能，數(shù)據(jù)庫(kù)以表的形式組織數(shù)據(jù)，它包含多種數(shù)據(jù)類型，整數(shù)，字符串，日期時(shí)間等等，索引機(jī)制借助B+樹結(jié)構(gòu)加快數(shù)據(jù)檢索速度，可以實(shí)現(xiàn)主鍵索引，唯一索引和一般索引等多種類型REF_Ref198134717\r\h[14]。Scrapy爬蟲Spider技術(shù)指的是網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序，它用于自動(dòng)化地抓取互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)，爬蟲程序會(huì)通過(guò)HTTP協(xié)議向目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)發(fā)出請(qǐng)求，從而得到HTML格式的原始內(nèi)容，頁(yè)面解析階段，會(huì)用XPath或者CSS選擇器來(lái)定位指定的元素，然后把其中的數(shù)據(jù)提取出來(lái)，請(qǐng)求調(diào)度系統(tǒng)負(fù)責(zé)管理待抓取的URL隊(duì)列，并采用廣度優(yōu)先或者深度優(yōu)先的方式對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行遍歷，去重機(jī)制能防止相同的URL被重復(fù)抓取，一般采用布隆過(guò)濾器或者哈希表來(lái)完成這項(xiàng)工作，針對(duì)反爬蟲的對(duì)策，可以設(shè)定請(qǐng)求頭，利用代理IP，限制訪問(wèn)頻率等等REF_Ref198134721\r\h[15]。異步網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求加快爬蟲效率，依靠事件循環(huán)處理多個(gè)并發(fā)連接，動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)抓取須要模仿瀏覽器，通過(guò)執(zhí)行JavaScript得到全部?jī)?nèi)容，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式多種多樣，包含文件系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫(kù)或者消息隊(duì)列，分布式爬蟲架構(gòu)把任務(wù)分發(fā)給多個(gè)節(jié)點(diǎn)執(zhí)行，從而提升采集規(guī)模，定時(shí)任務(wù)功能達(dá)成周期性數(shù)據(jù)更新，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)追蹤爬蟲運(yùn)作狀況，增量抓取機(jī)制找出網(wǎng)頁(yè)改變之處，只采集更新內(nèi)容，API接口調(diào)用可直接得到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，免除頁(yè)面剖析進(jìn)程，日志體系記載爬蟲運(yùn)作細(xì)節(jié)，利于查找毛病并開展性能分析REF_Ref192123279\r\h[16]。需求分析從可行性、功能需求和非功能需求等方面對(duì)文化產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)進(jìn)行分析?？尚行苑治黾夹g(shù)可行性經(jīng)濟(jì)可行性操作可行性系統(tǒng)功能需求分析管理員功能圖3-1管理員用例圖用戶功能圖3-2用戶用例圖系統(tǒng)的非功能需求分析本章小節(jié)系統(tǒng)設(shè)計(jì)具體論述文化產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)的架構(gòu)，數(shù)據(jù)處理過(guò)程以及數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)，該系統(tǒng)采取多層分布式設(shè)計(jì)，利用模塊化解耦各個(gè)功能部件并使其相互配合，通過(guò)E-R圖表現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及結(jié)構(gòu)，給系統(tǒng)開發(fā)賦予指引。系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)由展現(xiàn)層、業(yè)務(wù)邏輯層、數(shù)據(jù)訪問(wèn)持久層、數(shù)據(jù)庫(kù)層、工具層及實(shí)體層構(gòu)成1.展現(xiàn)層：Controller(控制器)、View(視圖)、Model(模型)。它主要與用戶交互，由Controller接受用戶的請(qǐng)求，調(diào)用業(yè)務(wù)邏輯層對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，View把處理的結(jié)果呈現(xiàn)給用戶，Model負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的封裝和交互[16]。2.業(yè)務(wù)邏輯層：Service和API，Service層負(fù)責(zé)處理業(yè)務(wù)邏輯，API提供一個(gè)統(tǒng)一的接口給展現(xiàn)層調(diào)用，前后端分離。3.數(shù)據(jù)訪問(wèn)持久層：由DAO（DataAccessObject）組成，主要負(fù)責(zé)與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互，把業(yè)務(wù)邏輯層的請(qǐng)求轉(zhuǎn)換成對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的請(qǐng)求，同時(shí)把數(shù)據(jù)庫(kù)的返回結(jié)果封裝成數(shù)據(jù)對(duì)象提供給業(yè)務(wù)邏輯層使用。4.數(shù)據(jù)庫(kù)層：MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存放系統(tǒng)的主要數(shù)據(jù)，所有的數(shù)據(jù)最終都是通過(guò)DAO來(lái)訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行持久化。整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)如圖4-1所示。圖4-1系統(tǒng)架構(gòu)圖數(shù)據(jù)爬取系統(tǒng)用Scrapy框架做騰訊新聞數(shù)據(jù)的自動(dòng)化采集，爬蟲通過(guò)HTTP請(qǐng)求訪問(wèn)騰訊新聞WebAPI接口，取得結(jié)構(gòu)化的新聞數(shù)據(jù)，爬取策略是單線程順序請(qǐng)求，支持實(shí)時(shí)和定時(shí)兩種采集模式，請(qǐng)求配置里設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)的HTTP頭部信息，包含必需的Referer和User-Agent參數(shù)，保證正常獲取數(shù)據(jù)，目標(biāo)API給出JSON格式的響應(yīng)數(shù)據(jù)，包含新聞標(biāo)題，新聞分類，發(fā)布時(shí)間，互動(dòng)數(shù)據(jù)這些關(guān)鍵字段。數(shù)據(jù)采集范圍包含新聞標(biāo)題，分類，摘要，發(fā)布地址，發(fā)布時(shí)間，圖片鏈接，閱讀量，評(píng)論數(shù)，點(diǎn)贊數(shù)這些關(guān)鍵維度，對(duì)于騰訊新聞的分頁(yè)特點(diǎn)，爬蟲達(dá)成了自動(dòng)翻頁(yè)的效果，一次任務(wù)就能采集很多頁(yè)的新聞數(shù)據(jù)，異常處理機(jī)制含括JSON解析異常捕捉以及字段缺失處置，從而保證數(shù)據(jù)采集的完整性，采集頻率具備按需執(zhí)行和定時(shí)任務(wù)這兩種形式，可以依照實(shí)際情況來(lái)設(shè)置。原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)emoji轉(zhuǎn)碼并清除HTML標(biāo)簽之后存到MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的newsinfo表當(dāng)中，給后面的分析工作賦予數(shù)據(jù)支撐，數(shù)據(jù)清洗部分利用pandas完成重復(fù)數(shù)據(jù)檢查，空值處理，異常值過(guò)濾等功能，以保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)庫(kù)操作通過(guò)SQLAlchemy引擎執(zhí)行，便于對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)施高效率的寫與查操作。數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)利用Pandas和NumPy庫(kù)完成新聞數(shù)據(jù)的處理與分析流程，原始數(shù)據(jù)先做去重處理，根據(jù)新聞ID創(chuàng)建唯一索引，缺失值處理采用多種方法，數(shù)值型字段（閱讀量，評(píng)論數(shù)）用中位數(shù)填充，文本型字段（標(biāo)題，分類）標(biāo)注為“暫無(wú)”，時(shí)間數(shù)據(jù)執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換，全部變成datetime類型，互動(dòng)數(shù)據(jù)（評(píng)論數(shù)，點(diǎn)贊數(shù)）清洗掉異常值，變成整型數(shù)值，文本內(nèi)容做HTML標(biāo)簽過(guò)濾和emoji轉(zhuǎn)換處理。數(shù)據(jù)分析模塊的三個(gè)核心功能實(shí)現(xiàn)：新聞熱度趨勢(shì)分析：基于時(shí)間序列模型的熱點(diǎn)新聞?lì)A(yù)測(cè)內(nèi)容互動(dòng)分析：基于四分位法的異?；?dòng)數(shù)據(jù)識(shí)別研究分類表現(xiàn)分析：構(gòu)建新聞分類維度的聚合指標(biāo)體系，涵蓋平均閱讀量、互動(dòng)率等關(guān)鍵指標(biāo)分析結(jié)果存入MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的news_stats表，供可視化模塊調(diào)用，數(shù)據(jù)更新采用增量方式，每日只算新增新聞數(shù)據(jù)的差別部分，系統(tǒng)自帶數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查規(guī)則，包含：范圍校驗(yàn)：閱讀量、數(shù)值字段合理范圍檢測(cè)研究格式校驗(yàn)：時(shí)間格式、URL格式的規(guī)范性檢查邏輯校驗(yàn)：業(yè)務(wù)邏輯驗(yàn)證：閱讀量與評(píng)論數(shù)關(guān)系異常數(shù)據(jù)會(huì)自動(dòng)被轉(zhuǎn)入到待修復(fù)隊(duì)列當(dāng)中（即flagged_data表），而最后的分析成果通過(guò)Flask所形成的RESTfulAPI來(lái)給予前端表現(xiàn)模塊。數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)E-R圖設(shè)計(jì)R圖（實(shí)體-關(guān)系圖）是一種用于數(shù)據(jù)建模的圖形化工具，描述實(shí)體、屬性及實(shí)體間的關(guān)系。通過(guò)圖示化的方式幫助分析和設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)，明確數(shù)據(jù)之間的相互聯(lián)系，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)與管理。以下將展示系統(tǒng)的全局E-R圖以及各個(gè)實(shí)體的屬性圖REF_Ref198134747\r\h[17]。系統(tǒng)全局E-R圖如圖4-2所示。圖4-2系統(tǒng)E-R圖新聞信息表用于存儲(chǔ)新聞信息。新聞信息實(shí)體圖如圖4-3所示。圖4-3新聞信息實(shí)體圖用戶行為表用于存儲(chǔ)用戶行為的數(shù)據(jù)。用戶行為實(shí)體圖如圖4-4所示。圖4-4用戶行為實(shí)體圖評(píng)論量預(yù)測(cè)表用于存儲(chǔ)評(píng)論量信息。評(píng)論量預(yù)測(cè)實(shí)體圖如圖4-5所示。圖4-5評(píng)論量預(yù)測(cè)實(shí)體圖用戶表主要用來(lái)存儲(chǔ)用戶的基本信息。用戶實(shí)體圖如圖4-6所示。圖4-6用戶實(shí)體圖管理員表用來(lái)存儲(chǔ)管理員賬戶信息。管理員實(shí)體圖如圖4-7所示。圖4-7管理員實(shí)體圖數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì)是根據(jù)業(yè)務(wù)需求，確定數(shù)據(jù)庫(kù)表的結(jié)構(gòu)、字段類型及其關(guān)系。通過(guò)規(guī)范化設(shè)計(jì)，保證數(shù)據(jù)的完整性、一致性與效率，避免冗余數(shù)據(jù)，并為后續(xù)的數(shù)據(jù)查詢、存儲(chǔ)和維護(hù)提供清晰的框架。以下是系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì)展示REF_Ref198134738\r\h[18]。用戶表主要用來(lái)存儲(chǔ)用戶的基本信息。主要包括用戶賬號(hào)、密碼、姓名、性別、年齡、手機(jī)號(hào)和頭像等信息。用戶表如表4-1所示。用戶表用于存儲(chǔ)用戶的基本信息，包括用戶賬號(hào)、密碼、姓名、頭像、手機(jī)等。用戶表如表4-1所示。表4-1用戶表字段名稱類型長(zhǎng)度字段說(shuō)明主鍵默認(rèn)值idbigint主鍵主鍵addtimetimestamp創(chuàng)建時(shí)間CURRENT_TIMESTAMPzhanghaovarchar200賬號(hào)mimavarchar200密碼xingmingvarchar200姓名xingbievarchar200性別youxiangvarchar200郵箱shoujihaomavarchar200手機(jī)號(hào)碼touxianglongtext4294967295頭像statusint狀態(tài)0管理員表用來(lái)存儲(chǔ)管理員賬戶信息。主要包括用戶名、密碼、頭像和角色等信息。管理員表如表4-2所示。表4-2管理員字段名稱類型長(zhǎng)度字段說(shuō)明主鍵默認(rèn)值idbigint主鍵主鍵usernamevarchar100用戶名passwordvarchar100密碼imagevarchar200頭像rolevarchar100角色管理員addtimetimestamp新增時(shí)間CURRENT_TIMESTAMP用戶行為表用于存儲(chǔ)用戶行為的數(shù)據(jù)，包括觀看時(shí)長(zhǎng)、點(diǎn)贊等。用戶行為表如表4-3所示。表4-3用戶行為字段名稱類型長(zhǎng)度字段說(shuō)明主鍵默認(rèn)值idbigint主鍵主鍵addtimetimestamp創(chuàng)建時(shí)間CURRENT_TIMESTAMPxingmingvarchar200姓名guankanshizhangvarchar200觀看時(shí)長(zhǎng)dianzanvarchar200點(diǎn)贊fenxiangvarchar200分享zhuanfavarchar200轉(zhuǎn)發(fā)pingjiavarchar200評(píng)價(jià)pingfenvarchar200評(píng)分dengjishijiandatetime登記時(shí)間評(píng)論量預(yù)測(cè)表用于存儲(chǔ)評(píng)論量信息，包括評(píng)論量、點(diǎn)贊量、閱讀量等。訂評(píng)論量預(yù)測(cè)表如表4-4所示。表4-4評(píng)論量預(yù)測(cè)字段名稱類型長(zhǎng)度字段說(shuō)明主鍵默認(rèn)值idbigint主鍵主鍵addtimetimestamp創(chuàng)建時(shí)間CURRENT_TIMESTAMPcommetnumint評(píng)論量collectnumint收藏量likenumint點(diǎn)贊量readnumint閱讀量addressvarchar200地址新聞信息表用于存儲(chǔ)新聞信息，包括評(píng)論量、點(diǎn)贊量、閱讀量等。新聞信息表如表4-5所示。表4-5新聞信息字段名稱類型長(zhǎng)度字段說(shuō)明主鍵默認(rèn)值idbigint主鍵主鍵addtimetimestamp創(chuàng)建時(shí)間CURRENT_TIMESTAMPimgurllongtext4294967295圖片commetnumint評(píng)論量collectnumint收藏量sharenumint轉(zhuǎn)發(fā)量likenumint點(diǎn)贊量readnumint閱讀量detailurllongtext4294967295詳情地址titlevarchar200標(biāo)題categoryvarchar200分類gaishulongtext4294967295概述addressvarchar200地址ptimevarchar200發(fā)布時(shí)間系統(tǒng)總體功能設(shè)計(jì)系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖如圖4-10所示。圖4-10系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)描述文化產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)，包括用戶功能和管理員功能的實(shí)現(xiàn)。用戶功能實(shí)現(xiàn)新聞信息圖5-1新聞信息界面評(píng)論量預(yù)測(cè)圖5-2評(píng)論量預(yù)測(cè)界面?zhèn)€人中心圖5-3個(gè)人中心界面管理員功能實(shí)現(xiàn)可視化頁(yè)面圖5-4可視化頁(yè)面界面用戶管理圖5-5用戶管理界面新聞數(shù)據(jù)管理圖5-6新聞數(shù)據(jù)管理界面用戶行為記錄圖5-7用戶行為記錄界面預(yù)測(cè)分析管理圖5-8預(yù)測(cè)分析管理界面系統(tǒng)測(cè)試對(duì)文化產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證系統(tǒng)的功能和性能。測(cè)試目的系統(tǒng)測(cè)試是軟件開發(fā)過(guò)程中不可或缺的環(huán)節(jié)，主要目的是檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的效果是否和預(yù)期吻合，功能是否按照需求規(guī)格說(shuō)明書實(shí)現(xiàn)了所有功能，通過(guò)測(cè)試及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的問(wèn)題，找出這些問(wèn)題，避免軟件在實(shí)際使用過(guò)程中出現(xiàn)異常，從而更好地滿足用戶的需求。測(cè)試方法軟件測(cè)試核心要保證軟件既符合用戶具體需求又符合預(yù)定質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，這不只是檢測(cè)軟件本身的錯(cuò)誤，還包括檢查配套文檔，軟件測(cè)試時(shí)，用戶需求和期望成了評(píng)價(jià)軟件好壞的主要標(biāo)準(zhǔn)，測(cè)試重點(diǎn)是找出并解決那些不符合用戶需求的缺陷，為了更好地、更系統(tǒng)地進(jìn)行測(cè)試，制定一套質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)是必須的。這些標(biāo)準(zhǔn)能幫助測(cè)試團(tuán)隊(duì)評(píng)判軟件的性能，看軟件是否達(dá)成既定的質(zhì)量目標(biāo)，軟件測(cè)試的過(guò)程分成許多階段，每個(gè)階段針對(duì)軟件開發(fā)的不同層面，單元測(cè)試關(guān)注最小的代碼塊，集成測(cè)試查看這些小塊如何協(xié)同工作，確認(rèn)測(cè)試留意軟件功能是否符合需求，系統(tǒng)測(cè)試涉及軟件和其他系統(tǒng)的整合，驗(yàn)收測(cè)試保證軟件符合最終用戶的需求REF_Ref187754937\r\h[19]。測(cè)試內(nèi)容表6-1新聞數(shù)據(jù)爬取測(cè)試用例表測(cè)試項(xiàng)測(cè)試用例預(yù)期結(jié)果結(jié)論新聞數(shù)據(jù)爬取功能測(cè)試1.管理員登錄系統(tǒng)2.進(jìn)入新聞數(shù)據(jù)管理頁(yè)面3.設(shè)置爬取參數(shù)(分類:科技,數(shù)量:100)4-啟動(dòng)爬取任務(wù)5.查看爬取結(jié)果1.成功登錄系統(tǒng)2.正常進(jìn)入管理頁(yè)面3.參數(shù)設(shè)置保存成功4-任務(wù)啟動(dòng)后顯示進(jìn)度條5.爬取完成后顯示100條科技類新聞數(shù)據(jù)與預(yù)期結(jié)果一致表6-2新聞信息展示測(cè)試用例表測(cè)試項(xiàng)測(cè)試用例預(yù)期結(jié)果結(jié)論新聞信息展示功能測(cè)試1.用戶登錄系統(tǒng)2.進(jìn)入新聞信息頁(yè)面3.選擇"科技"分類篩選4-點(diǎn)擊某條新聞標(biāo)題5.查看新聞詳情1.成功登錄系統(tǒng)2.正常進(jìn)入新聞頁(yè)面3.顯示所有科技類新聞4-跳轉(zhuǎn)到詳情頁(yè)5.正確顯示新聞完整內(nèi)容與預(yù)期結(jié)果一致表6-3評(píng)論量預(yù)測(cè)測(cè)試用例表測(cè)試項(xiàng)測(cè)試用例預(yù)期結(jié)果結(jié)論評(píng)論量預(yù)測(cè)功能測(cè)試1.用戶登錄系統(tǒng)2.進(jìn)入評(píng)論量預(yù)測(cè)頁(yè)面3.輸入新聞標(biāo)題和內(nèi)容4-點(diǎn)擊預(yù)測(cè)按鈕5.查看預(yù)測(cè)結(jié)果1.成功登錄系統(tǒng)2.正常進(jìn)入預(yù)測(cè)頁(yè)面3.輸入框接受文本4-系統(tǒng)開始計(jì)算5.顯示預(yù)測(cè)圖表和數(shù)值區(qū)間與預(yù)期結(jié)果一致表6-4用戶行為記錄測(cè)試用例表測(cè)試項(xiàng)測(cè)試用例預(yù)期結(jié)果結(jié)論用戶行為記錄功能測(cè)試1.用戶登錄系統(tǒng)2.瀏覽3條不同新聞3.對(duì)其中1條新聞點(diǎn)贊4-管理員查看行為記錄1.成功登錄系統(tǒng)2.系統(tǒng)記錄瀏覽記錄3.系統(tǒng)記錄點(diǎn)贊行為4-管理員端顯示完整行為日志與預(yù)期結(jié)果一致表6-5數(shù)據(jù)可視化測(cè)試用例表測(cè)試項(xiàng)測(cè)試用例預(yù)期結(jié)果結(jié)論數(shù)據(jù)可視化功能測(cè)試1.管理員登錄系統(tǒng)2.進(jìn)入可視化頁(yè)面3.選擇"近7天"時(shí)間范圍4-查看各類圖表1.成功登錄系統(tǒng)2.正常進(jìn)入可視化頁(yè)面3.圖表數(shù)據(jù)更新為7天內(nèi)4-正確顯示熱力圖、餅圖等圖表與預(yù)期結(jié)果一致表6-6用戶管理測(cè)試用例表測(cè)試項(xiàng)測(cè)試用例預(yù)期結(jié)果結(jié)論用戶管理功能測(cè)試1.管理員登錄系統(tǒng)2.進(jìn)入用戶管理頁(yè)面3.新增一個(gè)測(cè)試用戶4-修改該用戶權(quán)限5.刪除測(cè)試用戶1.成功登錄系統(tǒng)2.正常進(jìn)入管理頁(yè)面3.用戶列表顯示新用戶4-權(quán)限修改成功5.用戶從列表中消失與預(yù)期結(jié)果一致測(cè)試結(jié)論本次測(cè)試對(duì)系統(tǒng)的6個(gè)核心功能模塊進(jìn)行了全面驗(yàn)證。新聞數(shù)據(jù)爬取功能測(cè)試表明，系統(tǒng)能夠按照設(shè)定的分類和數(shù)量參數(shù)成功爬取目標(biāo)新聞數(shù)據(jù)，爬取進(jìn)度顯示正常，結(jié)果數(shù)據(jù)完整存儲(chǔ)。新聞信息展示功能測(cè)試確認(rèn)系統(tǒng)能正確展示爬取的新聞數(shù)據(jù)，分類篩選功能工作正常，新聞詳情頁(yè)面內(nèi)容顯示完整。評(píng)論量預(yù)測(cè)功能測(cè)試顯示系統(tǒng)能夠基于輸入內(nèi)容生成預(yù)測(cè)結(jié)果，預(yù)測(cè)圖表和數(shù)值區(qū)間輸出符合預(yù)期。用戶行為記錄功能測(cè)試驗(yàn)證了系統(tǒng)能準(zhǔn)確記錄用戶的瀏覽和點(diǎn)贊行為，管理員端可完整查看行為日志。數(shù)據(jù)可視化功能測(cè)試表明系統(tǒng)能按時(shí)間范圍篩選數(shù)據(jù)并正確生成各類分析圖表，圖表數(shù)據(jù)與源數(shù)據(jù)一致。用戶管理功能測(cè)試確認(rèn)管理員能夠正常執(zhí)行用戶增刪改查操作，權(quán)限修改功能工作正常。所有測(cè)試用例執(zhí)行結(jié)果均與預(yù)期一致，系統(tǒng)核心功能模塊達(dá)到設(shè)計(jì)要求。總結(jié)本研究成功開發(fā)出一套文化產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)，這套系統(tǒng)依靠Python技術(shù)棧創(chuàng)建起來(lái)，用Flask框架搭建起后端服務(wù)，再配合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)高效地存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)，Scrapy爬蟲技術(shù)也被用來(lái)完成新聞數(shù)據(jù)的自動(dòng)化采集任務(wù)，系統(tǒng)的主要特點(diǎn)就是全流程自動(dòng)化處理，從數(shù)據(jù)采集，清洗一直到分析預(yù)測(cè)，它很好地解決了文化產(chǎn)業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理模式效率低，分析維度單一的難題，時(shí)間序列分析，互動(dòng)率計(jì)算這些先進(jìn)算法被引入進(jìn)來(lái)之后，系統(tǒng)給新聞數(shù)據(jù)分析賦予了新的視角，建立起完整的文化產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)智能分析體系，為行業(yè)決策給予了強(qiáng)有力的科學(xué)支撐。功能實(shí)現(xiàn)上，系統(tǒng)憑借評(píng)論量預(yù)測(cè)模型和異常檢測(cè)機(jī)制給予內(nèi)容運(yùn)作有力的數(shù)據(jù)支撐，依靠分類維度聚合分析的功能幫助用戶迅速掌握行業(yè)動(dòng)態(tài)，經(jīng)過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)的各個(gè)功能模塊都表現(xiàn)出良好的穩(wěn)定性和可靠性，達(dá)到了預(yù)期的設(shè)計(jì)目標(biāo)。雖然系統(tǒng)已取得一些成果，但仍然存在可以改善的地方，當(dāng)下系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析維度還有拓寬的余地，預(yù)測(cè)算法的精準(zhǔn)度也存在提升的可能，日后的研究打算從如下幾處著手開展改良與擴(kuò)展工作，其一，增添用戶行為分析維度，諸如用戶瀏覽路徑分析，用戶停留時(shí)長(zhǎng)分析之類，從而更為全方位地認(rèn)識(shí)用戶需求，其二，改良預(yù)測(cè)算法模型，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)加強(qiáng)預(yù)測(cè)精度，使得預(yù)測(cè)結(jié)果具有更大的參考意義，其三，加入情感分析功能，針對(duì)新聞評(píng)論執(zhí)行情感傾向分析，助力從業(yè)者更好地掌握公眾輿論動(dòng)向，通過(guò)這些改良措施，該系統(tǒng)將會(huì)更好地適應(yīng)文化產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展的需要，推動(dòng)行業(yè)朝著數(shù)字化方向邁進(jìn)。參考文獻(xiàn)王旭敏,何江李,顧錦祥,李俊樂(lè).基于經(jīng)濟(jì)特征的倉(cāng)柵式汽車銷量關(guān)聯(lián)性研究[J].專用汽車,2025,(03):24-28.廖水梅,李猛,李剛.基于大數(shù)據(jù)的新能源汽車銷量的分析與預(yù)測(cè)[J].輕工科技,2024,40(06):106-110.龍丹.大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的汽車服務(wù)營(yíng)銷路徑[J].內(nèi)燃機(jī)與配件,2024,(10):132-134-劉詠希.基于在線評(píng)論的新能源汽車需求與銷量影響因素研究[D].東華大學(xué),2024-張夢(mèng)迪.基于大數(shù)據(jù)的汽車銷量預(yù)測(cè)研究[D].湖北大學(xué),2021.ShengyuYan,YiXu.BigDataAutomobilePricePredictionBasedonElasticNetworkRegressionModel[J].FinancialEngineeringandRiskManagement,2023,6(11):JunjieGao,YananXie,XiaominCui,HanYu,FengGu.Chineseautomobilesalesforecastingusingeconomicindicatorsandtypicaldomesticbrandautomobilesalesdata:Amethodbasedoneconometricmodel[J].AdvancesinMechanicalEngineering,2018,10(2):168781401774932-168781401774932.BBC.DataScienceTeam:AudienceBehaviorAnalysis[EB/OL],2023,6(11):徐弋焜,柳冠軍.基于Python技術(shù)的蘇寧易購(gòu)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J].現(xiàn)代營(yíng)銷(下旬刊),2025,(05):145-147.汪洋,姜新通.MVC框架在Python與Django下的設(shè)計(jì)研究[J].電腦與信息技術(shù),2021,29(01):54-57+63.王朝輝.基于Flask框架的測(cè)試集成系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)