Bilibili Analyzer：一个实时 B 站内容洞察平台
记录 Bilibili Analyzer 从公开数据采集到热度评分和趋势观察的起点。
毕业设计数据分析B站
从选题问题开始
Bilibili Analyzer 从一个实际问题开始：准备选题时，除了等一条视频已经爆了，能不能更早看到它正在升温？
只看播放量，看到的往往已经是结果；只凭经验，又容易被个人偏好带偏。我想把公开数据整理成可持续观察的信号，让后续判断有数据可看。
当时完成了什么
项目把视频、分区、标题关键词、互动指标和时间变化放进同一条分析链路。用户可以从榜单进入单个视频，再回到更大的趋势判断。
这次先把下面几件事连起来：
- 持续采集公开数据。
- 记录内容在不同时间点的状态。
- 把增长、互动和内容特征整理成可以解释的信号。
- 让创作者从榜单进入单个视频，再回到更大的趋势判断。
这次更在意什么
做完以后，我更在意指标如何回到具体语境。播放量、点赞、收藏和评论单独看并不能说明太多；把它们放回发布时间、分区和内容类型里，才能区分增长、沉淀和短暂波动。
项目的完整功能、架构和当前状态放在 Bilibili Analyzer 项目页。热度评分和模块边界则拆成知识库，避免在这篇记录里重复技术说明。
后续扩展
后续我继续把它作为毕业设计和数据工程实践的基础：一部分是热度评分、爆发识别、曲线聚类、关联规则和推荐评估；另一部分是云边大数据框架。
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