# 网络空间安全专业实训

**Repository Path**: chenjinbao2/cybersecurity-training-program

## Basic Information

- **Project Name**: 网络空间安全专业实训
- **Description**: 网络空间安全专业实训小组
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-05-15
- **Last Updated**: 2025-07-18

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README


 项目简介
本项目旨在通过爬取B站热门视频数据，并对其进行分析，探索影响视频热度的关键因素，并预测未来可能的热门内容趋势。
一，项目目标
1. 数据收集: 使用爬虫技术从B站获取热门视频数据，包括标题、播放量、点赞数、弹幕数等。
2. 数据清洗: 对收集到的数据进行预处理，包括去除重复数据、格式化数据等。
3. 数据分析: 使用机器学习算法，如线性回归、决策树等，分析哪些特征对视频热度影响最大。
4. 趋势预测: 基于数据分析结果，预测未来可能的热门内容趋势。
5. 可视化展示: 将分析结果进行可视化展示，使结果更直观易懂。
二 ，技术栈
   爬虫: selenium + BeautifulSoup
   数据清洗与分析: Pandas, NumPy, Scikit-learn
   可视化: Matplotlib, Seaborn 
三，项目结构
bilibili-video-analysis/
│
├── data/
│   └── xxx_videos.csv
│   └── xxx_videos_cleaned.csv
│
├── results/
│   └── linear_prediction_results.png
│   └── tree_prediction_results.png
│
├── crawler.py
├── analysis.py
├── predict.py
├── main.py
├── last_keyword.txt
├── README.md
四，使用方法
1.  安装依赖库: `pip install -r requirements.txt`
2.  运行爬虫: `python src/crawler.py`
3.  运行数据清洗: `python src/data_cleaning.py`
4.  运行数据分析: `python src/data_analysis.py`
5.  运行数据可视化: `python src/visualization.py`
五，预期成果
 成功爬取并分析B站热门视频趋势。
 输出趋势报告，了解哪些视频更容易火。
 通过数据可视化，使分析结果更直观。