基于 Python 的短视频用户行为分析系统

基于 Python 的短视频用户行为分析系统

基于快手 KuaiRec / KuaiRand 数据集的短视频推荐分析平台，提供用户行为分析、推荐偏差检测、内容运营洞察、图神经网络推荐等完整分析链路。

功能模块

总览仪表盘 (Dashboard)

• 核心指标卡片：总用户数、总视频数、平均观看比率、完播率
• 活跃用户趋势：按日聚合的活跃用户数与交互次数折线图
• 时段分布：24小时交互量柱状图

行为分析 (Behavior)

• 工作日/周末对比：五维度（观看比率、播放时长、交互数、独立用户、独立视频）双组柱状图
• 行为漏斗：曝光 → 点击 → 点赞 → 评论 → 转发 → 关注的转化漏斗
• 完播率分析：按时长分桶（0-10s / 10-30s / 30-60s / 60s+）的完播率对比
• 留存分析：基于首日用户的7日留存率曲线

推荐偏差 (Bias)

• 偏差指标：位置偏差、时间偏差、用户偏差、内容偏差、公平性综合得分
• 流行度长尾分布：视频曝光量的长尾效应可视化（头部集中度、Top10%曝光占比）
• 位置偏差曲线：前20个推荐位置的CTR衰减趋势
• 曝光偏差模式：头部集中/位置优势/时间偏差/用户偏差/冷启动的五维柱状图
• 退出点分布：按会话长度分桶的用户退出率饼图

行为序列 (Sequence)

• 行为分布：skip/click/like/comment/forward/follow的比例饼图
• Top行为模式：高频行为2-gram/3-gram序列柱状图
• 兴趣漂移：按日期的Top标签热度变化多线图
• 退出类型分布：点赞后退出/评论后退出/点击后退出/跳过后退出饼图

用户聚类 (Clustering)

• KMeans聚类散点图：PCA降维后的二维散点，按簇着色
• 聚类雷达图：每个簇在观看深度/互动频率/内容偏好/活跃时段/播放时长五维的归一化雷达
• 运营建议：基于每个簇的特征差异自动生成策略建议
• 支持调节聚类数（3-10）并重新训练

内容分析 (Content)

• 供需分析：按标签维度的视频供给量与交互需求量双柱对比
• 品类竞争矩阵（BCG）：市场份额 vs 增长率的气泡散点图
• 内容疲劳度：Top视频的完播率随时间下降趋势多线图，自动检测疲劳视频
• 新内容存活率：按早期曝光量分桶的存活率柱状图
• 多样性分布：Top标签的视频数量环形图 + Gini系数

NLP语义 (NLP)

• TF-IDF关键词：Top20关键词的TF-IDF均值柱状图
• 词频统计：Top15标签的频次柱状图
• t-SNE语义地图：视频语义嵌入的二维降维散点，按完播率着色
• 相似视频查询：输入视频ID，基于余弦相似度返回Top10相似视频

GNN推荐 (GNN)

• 图统计：用户数/视频数/交互数/社交节点数指标卡片
• 社交网络图：Force-layout用户-好友关系可视化
• 推荐结果：每个用户的Top5推荐视频及得分
• LightGCN训练：支持一键训练图神经网络模型

A/B实验 (ABTest)

• CTR对比：对照组 vs 实验组的CTR时序曲线
• 留存率对比：两组的留存率变化曲线
• KPI报告：CTR提升/留存提升/显著性/建议的四维指标卡

时序预测 (TimeSeries)

• 趋势预测：历史活跃用户数 + GRU/线性外推的未来5天预测（虚线区分）
• 兴趣漂移预测：CTR/点赞率/平均播放时长随时间变化的趋势线

系统管理 (System)

• 数据库状态：表名及记录数统计
• 模型管理：已训练的模型文件列表（自动过滤非模型文件）
• 一键重新训练：依次训练KMeans/LightGCN/TF-IDF三个模型，显示每个模型的耗时与状态
• 缓存管理：一键清除服务端缓存

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目录结构

code/
├── app.py                          # Flask应用入口，注册蓝图、认证路由、页面路由
├── init_db.py                      # 数据库初始化与数据导入脚本
├── requirements.txt                # Python依赖清单
├── mac_run.sh                      # macOS一键启动脚本
├── window_run.bat                  # Windows一键启动脚本
│
├── backend/
│   ├── config.py                   # 全局配置（路径、密钥）
│   ├── simple_cache.py             # 文件缓存系统 + NumpyEncoder
│   ├── cache_manager.py            # 缓存管理
│   ├── utils/                      # 工具函数（safe_div, date_to_weekday等）
│   ├── database/
│   │   └── __init__.py             # 数据库连接、建表、数据导入（KuaiRec/KuaiRand）
│   │
│   ├── analysis/                   # 数据分析服务层
│   │   ├── behavior.py             # 行为分析：漏斗、完播率、留存、工作日对比
│   │   ├── bias.py                 # 偏差分析：位置偏差、长尾分布、Gini系数
│   │   ├── content.py              # 内容分析：供需、BCG矩阵、疲劳度、存活率、多样性
│   │   ├── clustering.py           # 聚类分析：KMeans + PCA + 雷达图 + 运营建议
│   │   ├── abtest.py               # A/B实验：对照组/实验组对比、KPI报告
│   │   └── sequence.py             # 序列分析：行为模式、兴趣漂移、退出点
│   │
│   ├── gnn/
│   │   └── recommend.py            # LightGCN图神经网络推荐
│   │
│   ├── nlp/
│   │   └── semantic.py             # TF-IDF关键词、语义嵌入、t-SNE、相似度
│   │
│   ├── timeseries/
│   │   └── predict.py              # GRU时序预测、兴趣漂移预测
│   │
│   └── api/                        # Flask蓝图路由层（每个模块一个子目录）
│       ├── dashboard/              # GET /overview, /active_trend, /hourly
│       ├── behavior/               # GET /weekday_weekend, /funnel, /completion_rate, /retention
│       ├── bias/                   # GET /summary, /patterns, /position, /exit_points
│       ├── content/                # GET /supply_demand, /category_matrix, /fatigue, /survival, /diversity
│       ├── sequence/               # GET /patterns, /interest_drift, /exit_points
│       ├── clustering/             # GET /result, /radar, /suggestions
│       ├── nlp/                    # GET /tfidf, /word_cloud, /tsne_map, /similarity
│       ├── gnn/                    # GET /graph_stats, /social_graph, /recommendations; POST /train
│       ├── abtest/                 # GET /comparison, /retention, /kpi
│       ├── timeseries/             # GET /trend_prediction, /interest_drift
│       └── system/                 # GET /status; POST /retrain_all, /clear_cache
│
├── frontend/
│   ├── templates/
│   │   ├── login.html              # 登录/注册页
│   │   └── index.html              # 主界面（侧边栏 + 11个Tab面板）
│   └── static/
│       ├── css/
│       │   ├── style.css           # 自定义暗色主题样式
│       │   ├── bootstrap.css       # Bootstrap 5
│       │   └── bootstrap-icons.css # 图标字体
│       ├── fonts/
│       │   └── bootstrap-icons.woff2
│       └── js/
│           ├── api.js              # API封装（缓存、去重、图表工具、渐进式加载）
│           ├── app-main.js         # Tab切换、侧边栏、全局交互
│           ├── bootstrap.js        # Bootstrap JS
│           ├── echarts.js          # ECharts图表库
│           └── tabs/
│               ├── dashboard.js    # 总览模块
│               ├── behavior.js     # 行为模块
│               ├── bias.js         # 偏差模块
│               ├── sequence.js     # 序列模块
│               ├── clustering.js   # 聚类模块
│               ├── content.js      # 内容模块
│               ├── nlp.js          # NLP模块
│               ├── gnn.js          # GNN模块
│               ├── abtest.js       # A/B实验模块
│               ├── timeseries.js   # 时序模块
│               └── system.js       # 系统模块
│
├── data/
│   ├── analysis.db                 # SQLite主数据库
│   ├── cache_json/                 # API响应缓存文件
│   ├── export/                     # 数据导出目录
│   └── processed/                  # 预处理的pkl数据文件
│
├── models/
│   ├── clustering/                 # KMeans模型 (kmeans_model.pkl, scaler.pkl, pca_model.pkl)
│   ├── gnn/                        # LightGCN模型 (lightgcn_model.pkl)
│   ├── nlp/                        # 语义嵌入 (embeddings.pkl)
│   └── timeseries/                 # GRU模型 (gru_model.pkl)
│
└── tests/
    ├── test_analysis.py
    ├── test_cache.py
    └── test_utils.py

资料/
├── KuaiRec（快手稠密推荐数据集）/
│   └── data/                       # big_matrix.csv, small_matrix.csv, item_feat.csv, social_network.csv
└── KuaiRand/
    └── KuaiRand-Pure/
        └── data/                   # log_random_4_22_to_5_08_pure.csv 等随机曝光日志

数据源

数据集	说明	用途
KuaiRec	快手稠密推荐数据集（全观测交互矩阵）	行为分析、完播率、聚类、GNN训练
KuaiRand	快手随机曝光数据集（无偏日志）	偏差分析、A/B实验、行为漏斗

技术栈

• 后端: Flask + SQLite + Pandas + NumPy + scikit-learn + PyTorch
• 前端: ECharts + Bootstrap 5 + 原生JavaScript
• 模型: KMeans聚类 / LightGCN图推荐 / TF-IDF + t-SNE语义 / GRU时序预测

获取完整源码

• 网站：AI源码
• 本项目详情：https://www.aiyuanma.vip/posts/python_short_video_analyse