本研究旨在构建一个基于spark的动态视频个性化推荐系统的设计与实现通过对Bilibili海量的动态视频信息进行深度挖掘和分析为动态视频行业提供数据支持和决策依据。系统采用Python编程语言、Django、spark、Vue框架结合大数据处理技术Spark、hadoop、MySQL数据库技术以及数据可视化工具实现了数据爬取、清洗、存储、分析和可视化等一系列功能。通过使用协同过滤算法为用户更好的实现个性化推荐视频用户和管理员可以对系统功能模块进行详细操作系统展现了动态视频市场的整体趋势、用户偏好以及up主表现为Bilibili及整个动态视频行业提供了有价值的市场洞察。该系统不仅提升了Bilibili的业务运营效率优化了营销策略和库存管理还增强了用户体验和市场竞争力。同时系统为up主和用户提供了丰富的数据资源和分析工具有助于他们更好地了解市场动态、把握创作方向和满足观看需求。未来随着大数据技术的不断进步和应用的深入系统将进一步拓展功能、提升性能成为动态视频行业乃至整个文化产业的重要数据支撑平台推动行业的持续创新和发展。系统功能模块图如图3-1所示。