基于Spark的小说推荐系统设计与实现
目 录1 绪论1.1 课题背景1.2 课题意义1.3 研究现状1.4 研究内容1绪 论1.1研究背景1.2课题研究的意义1.3研究现状1.4研究内容和方法1.4.1研究内容1.4.2研究方法1.5论文组织结构2开发环境2.1 Python语言2.2 Django框架2.3协同过滤算法介绍2.4 Hadoop介绍2.5 Scrapy介绍2.6 MySQL数据库3系统分析3.1 系统可行性分析3.1.1 技术可行性3.1.2 操作可行性3.1.3 经济可行性3.1.4 法律可行性3.2 系统用例分析3.3系统流程分析3.3.1 系统开发流程3.3.2 用户登录流程3.3.3 系统操作流程3.3.4 添加信息流程3.3.5 修改信息流程3.3.6 删除信息流程4 系统设计4.1 系统概述4.2 系统结构设计4.3 数据库设计4.3.1 数据库设计原则4.3.2 数据库实体4.3.3 数据库表设计5界面设计与功能实现5.1系统功能实现5.2管理员模块实现6系统测试6.1系统测试的方法6.2测试用例6.3测试分析结 论参考文献附 录项目介绍本项目搭建基于 Spark 的小说推荐系统采用 Scrapy 爬虫采集网络小说元数据与用户行为数据依托 Hadoop 实现分布式数据存储。系统以 Python 作为开发语言运用 Spark MLlib 内置 ALS 协同过滤算法完成分布式模型训练挖掘用户阅读偏好生成个性化小说推荐结果。后端使用 Django 搭建 Web 服务采用 B/S 架构实现前后端交互。系统划分普通用户与管理员两大角色用户可以浏览小说、收藏作品、获取个性化推荐管理员实现小说数据管理、爬虫任务调度、数据可视化看板查看支持小说分类统计、阅读量分析、评分分布等多维度图表展示。经过测试系统能够高效处理海量小说交互数据缓解传统推荐算法存在的冷启动问题可为网络阅读平台提供轻量化、可落地的个性化推荐解决方案。开发环境开发语言PythonWeb 后端框架Django大数据计算框架Apache SparkPySpark分布式存储框架Hadoop爬虫框架Scrapy数据库MySQL系统架构B/S 架构开发工具PyCharm运行环境Python3.8 及以上、Spark 集群环境、Hadoop 集群、MySQL5.7 及以上前端技术HTML、JavaScript、ECharts支持定做java/php/python/android/ 小程序 /vue/ 爬虫 /c#/asp.net系统实现小说信息在小说信息页面的输入栏中输入标题进行查询可以查看到小说详细信息并根据需要进行收藏操作小说信息页面如图5-3所示图5-3小说信息详细页面论文参考
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