本基于机器学习的Bilibli视频弹幕分析采用B/S架构，数据库是MySQL，网站的搭建与开发采用了先进的Python语言、爬虫技术进行编写，使用了Django框架，随着互联网技术的飞速发展，视频分享网站如Bilibili（简称B站）已经成为年轻人尤其是二次元文化爱好者的重要聚集地。B站以其独特的弹幕评论功能和丰富的视频内容深受用户喜爱。在这样的平台上，用户对视频的评价和反馈信息具有很高的研究价值。通过分析这些评价数据，不仅可以了解用户的喜好和需求，还可以为视频制作方和平台运营方提供决策支持，优化内容推荐和提升用户体验。
通过分析用户对视频的评价数据，可以深入理解用户的观看习惯、偏好和情感倾向，为精准推荐内容和广告、提升用户满意度提供数据支持。制作方和运营方可以利用这些数据来评估视频内容的质量，从而在创作和运营上进行调整，更好地满足用户需求。
系统总功能结构设计
系统按照用户的实际需求开发而来，贴近生活。从管理员通过正确的账号的密码进入系统，可以使用相关的系统应用。管理员总体负责整体系统的运行维护，统筹协调。
系统整体模块设计：系统管理员有最大的权限，整体功能展示如图4-3所示。
数据管理
管理员可以对系统现有弹幕评论等数据进行编辑、删除、刷新和新增的操作。如图5.4所示。
