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计算机毕业设计:Python 基于协同过滤的Spark图书推荐系统 Spark Django框架 协同过滤推荐算法 书籍 可视化 数据分析 大数据 大模型(建议收藏)✅

1、项目介绍

技术栈
Python语言、Spark计算引擎、Django框架、Vue.js前端框架、MySQL数据库、协同过滤推荐算法(基于用户与基于物品)、HTML

功能模块
用户交互模块:支持用户注册与登录功能,验证通过后进入系统核心页面,保障账户安全性与使用连贯性
首页展示模块:左侧基于用户协同过滤算法推送10本个性化图书,下方呈现高分书榜;右侧分类导航区涵盖文学、科技、经管等大类及下属小类
图书查询模块:支持按书名、分类、作者、ISBN等多条件筛选图书,搭配分页功能以10本为一页实现高效检索
分类导航模块:清晰展示全量图书的大类与小类,用户通过点击分类标签即可快速定位目标图书
图书详情模块:全面展示图书封面、作者、出版社、出版年、内容简介等基础信息,底部通过物品协同过滤算法推荐5本关联图书
后台管理模块:管理员可对抓取的全量图书数据进行统一维护,支持图书信息的增加、删除及多维度筛选查询

项目介绍
本系统基于Python语言开发,融合Spark计算引擎与Django框架构建后端服务,采用Vue.js实现前端界面,MySQL数据库存储图书与用户数据。核心推荐模块采用基于用户和基于物品的双重协同过滤算法,首页左侧基于用户算法根据用户历史行为推荐个性化图书,图书详情页底部基于物品算法推荐5本关联图书。系统提供首页展示、图书查询、分类导航、图书详情等功能,首页右侧展示全量图书分类体系,查询模块支持多条件筛选与分页检索,分类模块帮助用户按标签快速定位图书。后台管理模块支持管理员对图书数据进行增删改查与统一维护。

2、项目界面

(1)系统首页
该个性化书籍推荐系统首页包含搜索功能,设有首页、图书查询、图书分类等导航选项,提供基于用户的推荐模块、高分书榜模块,同时展示多维度的书籍分类标签,可帮助用户快速查找和发现感兴趣的书籍。

(2)图书详情页
该个性化书籍推荐系统的图书详情页面包含搜索、首页、图书查询、图书分类等导航功能,展示书籍的封面、基本信息、评分、内容简介及作者简介,可让用户全面了解书籍相关信息。

(3)推荐页面
该个性化书籍推荐系统首页包含搜索功能,设有首页、图书查询、图书分类等导航选项,提供基于用户推荐模块、高分书榜模块,同时展示多维度书籍分类标签,可帮助用户快速查找和发现感兴趣的书籍。

(4)图书列表
该个性化书籍推荐系统的图书查询页面包含搜索功能,设有首页、图书查询、图书分类等导航选项,展示书籍列表,呈现书籍封面、基本信息、评分及简介,可帮助用户浏览和筛选符合需求的书籍。

(5)图书分类
该个性化书籍推荐系统的图书分类页面包含搜索功能,设有首页、图书查询、图书分类等导航选项,展示文学、流行、科技、经管、文化、生活等多维度的细分书籍分类标签,可帮助用户按类别精准筛选和查找感兴趣的书籍。

(6)后台管理
该管理后台的图书数据页面包含数据管理、用户历史访问数据、认证和授权等功能菜单,提供多维度筛选搜索框,支持图书数据的增加、删除操作,以列表形式展示图书详细信息,方便管理员对图书数据进行查询与管理。

(7)注册登录
该基于Spark个性化书籍推荐系统的登录页面包含用户名与密码输入框、登录按钮,同时提供注册入口,可实现用户身份验证与账号注册引导,保障系统访问的安全性与账号管理的便捷性。

3、项目说明

一、技术栈简要说明

本系统以Python为开发语言,融合Spark计算引擎实现大数据处理能力,采用Django框架构建后端服务架构,负责路由分发、模型管理与数据库交互。前端采用Vue.js渐进式框架,以组件化方式构建用户界面,提升交互流畅度。数据存储选用MySQL关系型数据库,保障图书信息、用户数据的高效存储与查询。推荐算法核心采用基于用户和基于物品的双重协同过滤技术,基于用户的算法根据用户历史行为推荐个性化图书,基于物品的算法依据图书内容标签匹配相似作品。整体架构兼顾系统稳定性与用户体验。

二、功能模块详细介绍

用户交互模块
该模块提供用户注册与登录功能,包含用户名与密码输入框及登录按钮,同时设有注册入口。用户验证通过后进入系统核心页面,保障账户安全性与使用连贯性,确保个性化推荐服务的精准性。

首页展示模块
该模块采用左右分栏布局,左侧基于用户协同过滤算法推送10本个性化图书,根据用户历史行为与相似用户偏好生成推荐列表;下方呈现高分书榜,依据图书评分推荐热门书籍。右侧分类导航区涵盖文学、科技、经管、文化、生活等大类及下属小类,直观呈现图书分类体系。

图书查询模块
该模块支持按书名、书籍分类、作者、ISBN等多条件筛选图书,用户可通过输入框输入关键词快速检索目标图书。底部配备分页器,以10本书籍信息为一页实现分页查询,有效降低后端数据库负载,提升检索效率。

分类导航模块
该模块清晰展示全量图书的大类与小类,包含文学、流行、科技、经管、文化、生活等多维度细分分类标签。用户通过点击某一分类标签即可快速定位对应类别图书,实现精准筛选与高效查找。

图书详情模块
该模块全面展示图书封面、作者、译者、出版社、出品方、类型、出版年、页数、装帧类型、ISBN等基础信息,附带内容简介、作者简介及大纲。页面底部基于物品协同过滤算法推荐5本关联图书,帮助用户拓展阅读选择。

后台管理模块
该模块面向系统管理员,后台管理页面包含数据管理、用户历史访问数据、认证和授权等功能菜单,提供多维度筛选搜索框,支持图书数据的增加、删除操作,以列表形式展示图书详细信息,方便管理员对图书数据进行查询与统一维护。

三、项目总结

本系统构建了集个性化推荐、图书查询、分类导航、详情展示与后台管理于一体的智能图书推荐平台。核心推荐模块采用基于用户和基于物品的双重协同过滤算法,首页左侧基于用户算法根据历史行为推荐个性化图书,图书详情页底部基于物品算法推荐关联作品,实现精准推送。系统提供多条件筛选与分页检索的图书查询功能,分类导航模块帮助用户按标签快速定位目标图书。后台管理模块支持管理员对图书数据进行增删改查与统一维护。整体平台兼顾数据处理效率与用户交互体验,有效提升图书发现效率。

4、核心代码

from.modelsimport*fromdjango.http.responseimportHttpResponsefromdjango.shortcutsimportrenderfromdjango.httpimportJsonResponsefromdatetimeimportdatetime,timefromdjango.core.paginatorimportPaginatorfromdjango.db.modelsimportQfromapp.appsimportAppConfigdefto_dict(l,exclude=tuple()):# 将数据库模型 变为 字典数据 的工具类函数deftransform(v):ifisinstance(v,datetime):returnv.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")returnvdef_todict(obj):j={k:transform(v)fork,vinobj.__dict__.items()ifnotk.startswith("_")andknotinexclude}returnjreturn[_todict(i)foriinl]defget_book_list(request):body=request.json pagesize=body.get("pagesize",10)page=body.get("page",1)exclude_fields=["pagesize","page","total","keyword"]query={k:vfork,vinbody.items()ifknotinexclude_fieldsandv}q=Q(**query)ifbody.get("keyword"):q=q&(Q(title__icontains=body["keyword"])|Q(author__icontains=body["keyword"])|Q(isbn__icontains=body["keyword"]))objs=Book.objects.filter(q).order_by("id")paginator=Paginator(objs,pagesize)pg=paginator.page(page)result=list(pg.object_list)result=to_dict(result)returnJsonResponse({"total":paginator.count,"records":result})defget_content_recommend_books(request):# 基于物品推荐body=request.jsonid=body.get("id")o=Book.objects.get(pk=id)topK=5try:ids=AppConfig.recommendProductsForProduct(o.id,topK)result=Book.objects.filter(id__in=ids).order_by("?")except:result=Book.objects.filter(cat2=o.cat2).order_by("?")[:topK]returnJsonResponse(to_dict(result),safe=False)defget_user_recommend_books(request):# 基于用户推荐topK=10try:ids=AppConfig.recommendProductsForUser(request.user.id,topK)result=Book.objects.filter(id__in=ids).order_by("?")except:result=Book.objects.order_by("?")[:topK]returnJsonResponse(to_dict(result),safe=False)defget_high_score_books(request):# 高分榜result=Book.objects.filter(score__gt=8).order_by("?")[:10]returnJsonResponse(to_dict(result),safe=False)defget_book_detail(request):body=request.jsonid=body.get("id")o=Book.objects.get(pk=id)History.objects.create(user=request.user,book=o)returnJsonResponse(to_dict([o])[0])defget_book_category(request):result=[]for(cat1,)inBook.objects.values_list("cat1").distinct():item=dict(value=cat1,label=cat1,children=[])result.append(item)for(cat2,)inBook.objects.filter(cat1=cat1).values_list("cat2").distinct():item2=dict(value=cat2,label=cat2)item["children"].append(item2)returnJsonResponse(result,safe=False)

5、项目列表




http://www.jsqmd.com/news/519006/

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