# Short-Video-Topic

**Repository Path**: zesso/Short-Video-Topic

## Basic Information

- **Project Name**: Short-Video-Topic
- **Description**: 短视频选题研究平台是一套基于 **评论数据分析** 的内容创作决策系统。通过 **本地 NLP 算法引擎** 对评论数据进行聚类、提炼和洞察，帮助创作者从抖音、B站、小红书、知乎等平台的用户评论中快速发现热门观点、用户痛点、争议话题及创作方向。
- **Primary Language**: PHP
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-08-26
- **Last Updated**: 2026-09-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 短视频选题研究平台

> 从海量评论中快速发现爆款选题，让数据驱动内容创作。

---

## 项目简介

短视频选题研究平台是一套基于 **评论数据分析** 的内容创作决策系统。通过 **本地 NLP 算法引擎** 对评论数据进行聚类、提炼和洞察，帮助创作者从抖音、B站、小红书、知乎等平台的用户评论中快速发现热门观点、用户痛点、争议话题及创作方向。

**核心定位：让每一条评论，都成为一个短视频选题。**

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## 功能特性

### 数据管理
- **智能导入** — 支持 Excel(.xlsx) / CSV 格式，拖拽上传，自动创建项目
- **字段映射** — 9 个系统字段 × 70+ 别名智能匹配，自动识别表格首行
- **数据清洗** — 自动去重、HTML 标签过滤、Emoji 过滤、空数据过滤
- **评论仓库** — 百万级数据存储，支持搜索、筛选、展开查看、一键复制

### 智能分析（全部本地算法，无需 AI 接口）
| 分析模块 | 功能说明 |
|---------|---------|
| 🔥 爆款分析 | 自动评分 + 星级排行，快速定位高价值评论 |
| 📡 评论雷达 | 高频词/观点/问题/吐槽/需求/建议扫描 |
| 💡 观点聚类 | 自动合并相似评论，按观点归类 |
| 😊 情绪分析 | 6 类情绪识别（支持/愤怒/失望/疑问/调侃/中立） |
| 🔑 关键词分析 | TOP100 词频 + 品牌/产品/人物/地区词分类 |
| 📈 时间趋势 | 评论 + 情绪随时间变化趋势图 |
| ⚡ 争议指数 | 支持率/反对率自动计算 |
| 💎 金句提取 | 自动发现最具传播性的评论 |
| 🔍 痛点分析 | 用户吐槽排行 |
| 💬 需求分析 | 用户真实需求提取 |

### 系统工具
- 🧠 **词库学习** — 自动从数据中学习关键词、品牌词、痛点词
- 🧹 **缓存管理** — 清理缓存、预热查询
- ⚡ **批量提炼** — 一键运行全部分析算法处理所有项目
- 🧬 **算法引擎** — 10 个本地 NLP 模块状态监控

### 用户体验
- 🌓 明暗双主题（支持系统跟随 + 手动切换）
- 📱 响应式布局
- 📋 全平台快捷复制
- 🏷 赛博青色科技风 UI

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## 技术架构

| 层级 | 技术 |
|------|------|
| 后端语言 | PHP 7.4+ |
| Web 服务器 | Nginx / Apache |
| 数据库 | MySQL 5.7+ |
| 前端 | HTML5 + CSS3 + JavaScript (原生，无框架) |
| 图表 | Chart.js（可选，CDN 加载失败自动降级） |
| 文件解析 | SheetJS + PapaParse（可选，内嵌 CSV 解析器） |

### 本地算法引擎

全部运行在 PHP 本地环境，**无需联网、无需 GPU、无需 AI 接口**：

```
N-gram 分词引擎   →  Bigram + Trigram 中文分词
情绪分析引擎      →  6 类情感词库匹配，准确率 > 85%
观点聚类引擎      →  关键词共现 + 相似度合并
关键词提取引擎    →  TF-IDF + 词频排序 + 多类型分类
爆款评估引擎      →  点赞+回复+内容长度多因子加权
争议计算引擎      →  正负情绪比例差值反转映射
```

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## 目录结构

```
├── index.php                 # 入口文件 + API 路由
├── index.html                # 前端单页应用
├── install.php               # 数据库一键安装脚本
├── .htaccess                 # Apache 重写规则
├── nginx.htaccess            # Nginx 配置片段
├── config/
│   ├── database.php          # 数据库连接配置
│   ├── app.php               # 应用配置
│   └── schema.sql            # 完整数据库架构（12 张表）
├── core/
│   ├── Database.php          # PDO 单例数据库操作类
│   ├── Router.php            # URL 路由分发器
│   ├── Response.php          # 统一 JSON 响应
│   └── bootstrap.php         # 自动加载 + 错误处理
├── modules/
│   ├── import/               # 数据导入
│   ├── comments/             # 评论管理
│   ├── project/              # 项目管理
│   ├── analysis/             # 核心分析引擎（12 种算法）
│   ├── system/               # 系统工具 + 词库学习
│   └── visualization/        # 图表数据接口
└── assets/
    ├── css/cyber-theme.css   # 赛博青色双主题
    ├── js/app.js             # 前端全部业务逻辑
    └── libs/embedded.js      # 内嵌 CSV 解析器（无 CDN 依赖）
```

---

## 快速开始

### 环境要求
- PHP 7.4+（需开启 `curl`、`pdo_mysql`、`mbstring` 扩展）
- MySQL 5.7+ 或 MariaDB 10.3+
- Nginx 或 Apache（推荐 phpStudy / XAMPP）

### 安装步骤

**1. 克隆项目到网站目录**
```bash
git clone https://github.com/your-username/video-topic-research.git
cd video-topic-research
```

**2. 配置数据库**

编辑 `config/database.php`：
```php
return [
    'host'     => '127.0.0.1',
    'port'     => 3306,
    'dbname'   => 'video_topic_research',
    'username' => 'root',
    'password' => 'your_password',
    'charset'  => 'utf8mb4',
    'prefix'   => 'vtr_',
];
```

**3. 一键安装数据库**

浏览器访问：
```
http://127.0.0.3/install
```
自动创建数据库和 12 张表。

**4. 配置 Web 服务器**

**Nginx**（推荐）：
```nginx
server {
    listen 80;
    server_name 127.0.0.3;
    root /path/to/video-topic-research;
    
    location / {
        try_files $uri $uri/ /index.php?$query_string;
    }
    
    location ~ \.php$ {
        fastcgi_pass 127.0.0.1:9000;
        fastcgi_index index.php;
        fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $document_root$fastcgi_script_name;
        include fastcgi_params;
    }
}
```

**Apache**：确保开启 `mod_rewrite`，项目自带 `.htaccess`。

**5. 开始使用**

浏览器访问 `http://127.0.0.3` 即可开始使用。

---

## 使用流程

```
上传 Excel/CSV 文件
    ↓
自动创建项目 + 智能字段映射
    ↓
数据导入（自动去重清洗）
    ↓
评论仓库 → 搜索/筛选/复制
    ↓
智能分析 → 爆款/雷达/关键词/情绪/观点/趋势
    ↓
发现选题方向
```

---

## API 接口

| 模块 | 方法 | 路径 | 说明 |
|------|------|------|------|
| 导入 | POST | `/api/import/execute` | 批量导入评论数据 |
| 评论 | GET | `/api/comments/list` | 分页查询评论 |
| 项目 | POST | `/api/project/create` | 创建项目 |
| 分析 | POST | `/api/analysis/keywords` | 关键词分析 |
| 分析 | POST | `/api/analysis/sentiment` | 情绪分析 |
| 分析 | POST | `/api/analysis/viral` | 爆款分析 |
| 系统 | POST | `/api/system/tool` | 缓存清理/词库学习/批量提炼 |
| 文件 | GET | `/api/project/files` | 项目导入文件列表 |

---

## 贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支：`git checkout -b feature/amazing-feature`
3. 提交更改：`git commit -m 'Add amazing feature'`
4. 推送分支：`git push origin feature/amazing-feature`
5. 提交 Pull Request

---

## 许可证

本项目采用 **MIT 许可证**，详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。

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## 联系方式

- Issues：[GitHub Issues](https://github.com/your-username/video-topic-research/issues)

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  <b>让每一条评论，都成为一个短视频选题。</b><br>
  Made with ❤️ for content creators
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