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【2024】基于Python的小说推荐系统设计源码(含文档、调试教程等)
2024-12-29 11:06

目录

一、整体目录

文档含项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字等

二、运行截图

三、代码部分(示范

四、数据库表(示范)

数据库表有注释,可以导出数据字典及更新数据库时间,欢迎交流学习

五、项目技术栈

六、项目调试学习(点击查看

七、项目交流


背景
随着人工智能技术的发展,推荐系统已经在各个领域得到了广泛应用,包括电商、视频、音乐等。然而,在文学领域,基于内容的小说推荐系统还比较少见。传统的推荐系统往往依赖于用户的历史行为数据,而在文学领域,用户的行为数据可能相对稀缺,因此基于内容的推荐系统可以成为一个重要的补充。

目的
本课题旨在构建一个基于内容的小说推荐系统,通过分析小说的内容特征,为用户推荐符合其阅读偏好的小说。通过这样的推荐系统,可以提高用户的阅读体验,帮助他们发现更多符合自己口味的小说。

意义
基于内容的小说推荐系统可以为用户提供更加个性化、精准的推荐服务,提高用户的阅读满意度。同时,对于小说作者和出版商来说,也可以帮助他们更好地推广自己的作品,提高作品的曝光度和销量。

研究思路
1. 数据收集:收集大量的小说文本数据,包括小说的文本内容、作者、类型、关键词等信息。
2. 数据预处理:对收集到的小说文本数据进行清洗和处理,提取出小说的内容特征,如情节、主题、风格等。
3. 特征提取:利用自然语言处理技术,对小说文本进行特征提取,包括词频、主题模型、情感分析等。
4. 模型构建:基于提取的小说内容特征,构建推荐模型,可以采用内容过滤、协同过滤等推荐算法。
5. 模型评估:对构建的推荐系统进行评估,包括准确率、召回率、覆盖率等指标的评估。
6. 系统优化:根据评估结果,对推荐系统进行优化,提高推荐的准确性和个性化程度。


商品推荐、内容推荐算法

 

数据库配置连接

 
 

1.前端

a.小程序框架:Uniapp(小程序专用

Uni-app 是一个使用 Vue.js 开发所有前端应用的框架,目标是通过一套代码可以发布到 iOS、Android、H5、以及各种小程序 (微信/支付宝/百度/头条/QQ/京东) 等多个平台。

b.前端框架:Vue.js  

 Vue.js 是一个用于构建用户界面的渐进式框架,易于上手,且具有良好的性能。它通过组合不同的功能模块,可以快速构建复杂的单页面应用。

c.页面库:Element UI  

 Element UI 是一个基于 Vue.js 的组件库,提供了丰富的组件,可以帮助开发者快速构建美观且易于维护的前端界面。

2.后端

a.后端框架:Django  

 Django 是一个高性能、安全且易于扩展的 Python Web 框架。它提供了丰富的功能,如认证、权限控制、ORM(对象关系映射)等,便于开发者构建高质量的后端服务。

b.数据库:MySQL  

 MySQL 是一款流行的关系型数据库,具有高性能、易使用、成本低等优点。在这个推荐阅读系统中,可以使用 MySQL 存储用户信息、书籍信息和用户与书籍之间的关系等数据。

3.开发工具

a.代码编辑器:PyCharm、Visual Studio Code  

 PyCharm 和 Visual Studio Code 都是优秀的代码编辑器,支持多种编程语言,具有良好的代码编辑和调试功能,大幅提升开发效率。

b.数据库管理工具:Navicat  

 Navicat 是一款强大的数据库管理工具,支持多种数据库,如 MySQL、PostgreSQL 等。它可以方便地创建、管理和查询数据库,提高数据库管理效率。

c.Python 版本:3.7  

 本项目采用 Python 3.7 版本进行开发。Python 3.7 具有性能提升、更好的兼容性和安全性等优点,适合用于 Web 开发。

d.HBuilderX: 是一款国产的跨平台集成开发环境(IDE,HBuilderX 支持多种编程语言和开发框架,如 HTML5、CSS3、JavaScript、PHP、Java、C++ 等,可以用于开发 Web 应用、移动应用、微信小程序等。

e.微信开发者工具:是微信官方提供的一款针对微信小程序的集成开发环境(IDE)。微信开发者工具支持小程序和公众号的开发、调试和预览,提供了丰富的功能,如代码编辑、调试、预览、代码模板等。

通过以上技术路线,可以构建一个高效、稳定且易于维护的基于 Django 的个性化推荐阅读系统。在实际开发过程中,根据需求和项目规模,可以进一步优化技术选型,以满足项目的需求。

大屏可视化项目

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