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Bilibili Comment Analyzer

Open source Python
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 About Bilibili Comment Analyzer

🎯 哔哩哔哩(bilibili)评论区数据可视化分析软件-- up主可用于指导自己的题材选择,明确自己的粉丝群体

Platforms

Web Self-hosted Cloud Windows macOS

Languages

Python

Need Help Installing Bilibili Comment Analyzer?

We provide expert installation service for this software. Our team will install, configure, and secure Bilibili Comment Analyzer on your server. plans start at just $30.

Bilibili Comment Analyzer

View on GitHub

哔哩哔哩评论观察者 (BiliBili Comment Analyzer)

License Python Version Platform

一个专业的 B 站评论数据分析工具,帮你挖掘评论区背后的故事。无论你是内容创作者、数据研究者,还是单纯的好奇宝宝,都能从中发现有趣的洞察。本工具仅供个人学习和研究使用。

📋 功能截图

主界面概览

主界面

地区分布热力图

地区分布地图

智能词云分析

词云分析

🎯 这个工具能解决什么问题?

📺 内容创作者的困惑:

  • 我的视频在不同地区的反响如何?哪里的观众更活跃?
  • 评论区大家都在聊什么?哪些话题最火?
  • 不同时期发布的内容,观众反应有什么变化趋势?
  • 如何基于数据优化内容策略,提升互动效果?

📊 数据爱好者的需求:

  • 想研究网络文化和地域差异在评论中的体现
  • 需要大量真实的用户行为数据做分析
  • 希望了解不同群体的兴趣偏好和表达习惯
  • 想要可视化展示复杂的社交媒体数据

🔍 吃瓜群众的好奇:

  • 这个视频为什么这么火?各地网友都是什么反应?
  • 想看看自己关注的 UP 主粉丝都来自哪里
  • 好奇热门事件在不同地区的讨论差异
  • 想了解网络热梗的传播轨迹

🏢 运营和媒体工作者:

  • 分析品牌或产品在不同地区的口碑差异
  • 研究舆情传播规律和用户画像
  • 监测内容营销效果和用户反馈
  • 发现潜在的市场机会和风险点

🔄 更新日志

v1.1.0 (2025-06-14)

  1. 词云增加根据筛选条件一键复制评论的功能,感谢@潇湘 在公众号的支持而开发

v1.0.0 (2025-06-04)

🎉 首次发布

✨ 核心功能

  • 单视频深度分析 - 支持 BV 号、EP 号、SS 号,完整获取评论数据
  • UP 主批量分析 - 一键分析多个视频内容
  • 全国热力地图 - 基于 IP 属地生成省份级评论分布图
  • 多维度统计 - 按评论数、用户数、点赞数展示地域差异
  • 交互式探索 - 支持缩放、悬停的动态地图体验
  • 智能词云生成 - 中文分词技术提取评论关键词
  • 灵活筛选维度 - 按地区、性别、等级查看不同群体关注点
  • 实时数据面板 - 动态展示筛选后的用户画像统计
  • 内置本地服务 - 无需部署即可预览所有分析结果
  • 标准化导出 - CSV 格式保存完整数据,支持二次分析

🚀 快速开始

方式一:直接运行(推荐)

  1. 前往 Releases 页面 下载最新版本
  2. 解压后双击运行 哔哩哔哩评论观察者.exe

方式二:源码运行

git clone https://github.com/sansan0/bilibili-comment-analyzer.git
cd bilibili-comment-analyzer
pip install poetry
poetry install
poetry run python run.py

📖 使用指南

🔑 账号登录设置

进入「设置」页面,点击「扫码登录」,使用 B 站手机 APP 扫描二维码。

🎬 单视频分析流程

  1. 切换到「视频评论下载」页面
  2. 输入目标内容:
    • 视频:BV 号(如 BV1xx411c7mD)
    • 番剧:EP 号(如 EP123456)或 SS 号
    • 支持直接粘贴完整链接
  3. 选择评论排序方式(按时间/点赞数/回复数)
  4. 勾选「生成评论地区分布地图」
  5. 点击「获取评论」开始分析

👤 UP 主批量分析

  1. 进入「UP 主视频批量下载」页面
  2. 输入 UP 主 ID(从 space.bilibili.com/数字 中获取)

🌐 查看分析结果

在「浏览已下载」页面可以:

  • 浏览地图 - 查看地域分布热力图
  • 浏览词云 - 探索热门话题和关键词

🛠️ 从现有数据生成内容

  • 生成地图 - 从 CSV 文件重新生成地区分布图
  • 生成词云 - 基于已有数据创建词云分析
  • 获取图片 - 下载评论中的图片资源

❓ 常见问题

🔐 登录相关

Q:为什么需要登录?
A:登录后可以获取完整的评论数据,包括用户等级、IP 属地等信息。未登录状态下大部分数据无法获取。

Q:Cookie 是否安全?
A:Cookie 仅在本地存储,不会上传到任何服务器。请注意保护好你的 Cookie,不要泄露给他人。

Q:二维码登录失败怎么办?
A:请确保网络连接正常,使用最新版本的 B 站手机 APP 扫码。如仍失败,可以在 issues 反馈问题或者公众号留言。

📊 分析相关

Q:词云为什么没有显示某些词汇?
A:程序会自动过滤停用词、短词和无意义词汇。你可以查看停用词文件 stopwords.txt 进行自定义调整。

Q:当前分词效果有些一般?
A:我默认打包了较小的模型,不然一个压缩包几百兆挺大的,你可以访问 https://github.com/lancopku/pkuseg-python 下载 releases 中的模型,默认推荐 default_v2 模型,解压覆盖到 web 目录就行。

📧 学习交流与问题反馈

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使用本工具即表示您明确知晓并同意免责声明里的内容:

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  3. 您承诺在使用前已咨询专业法律意见,并获得明确的合规指导
  4. 因您的使用行为导致的任何法律后果,您承诺承担全部责任并赔偿相关损失

如您决定继续使用本工具,即表示您已充分理解并愿意承担所有风险。

🙏 开发致谢

感谢以下开源项目的支持:

  • pkuseg-python - 北京大学开源的中文分词工具,为本项目的词云分析提供了强大的分词支持
  • spacy-pkuseg - 非常谢谢,虽然自用 pkuseg-python 没问题,但没有这个项目,打包给其它用户就不行了
  • blblcd - 为本项目的数据结构设计提供了参考和灵感
  • bilibili-API-collect - 为本项目的 B 站 API 调用提供了参考
  • ai-code-context-helper - 为本项目加速开发提供了助力(哈哈自卖自夸,自己写的小工具)

📜 许可协议

本项目采用 GPL-3.0 许可证 - 详见 LICENSE 文件。


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