计算机毕业设计PySpark深度学习动漫推荐系统 动漫视频推荐系统 机器学习 协同过滤推荐算法 bilibili动漫爬虫 数据可视化 数据分析 大数据毕业设计

本推荐系统采用的是分层模型设计思想,第一层为前端页面模型设计,注重为实现页面的展示效果,主用的编程语言为JavaScript,和前端主流框架bootstrap。

第二层为后端模型设计,编程语言选了简单易懂的python,用Django作为后端框架进行开发,此框架是python web系统开发的首选框架,简单易用。

第三层为算法的设计与实现的逻辑,用协同过滤算法来实现,第四层为数据库表的设计,用SQLite数据库。

本系统web端的功能模块,主要实现动漫显示、动漫分类显示、热门动漫排序显示、收藏动漫排序显示、时间排序显示、评分排序显示、算法推荐、动漫搜索、动漫信息管理等功能,并进行数据库的详细设计,完成设计阶段的各项功能,并对此系统进行功能测试,最后,系统进行相关的实际应用操作,通过系统的使用,用户进入动漫推荐系统,此系统可以根据用户对动漫所打的标签行为,给用户推荐用户所感兴趣的动漫,准确率在百分之75左右,用户可以查看信息,观看动漫,给动漫评分等操作,本系统基本上完成了预期的基本功能。

该推荐系统基于协同过滤算法实现,采用了分层模型设计思想,并使用了多种技术栈进行开发。

技术栈:

  1. 前端页面模型设计:JavaScript和前端主流框架bootstrap,用于实现页面的展示效果。

  2. 后端模型设计:Python作为编程语言,Django作为后端框架进行开发。Django是一个简单易用的Python web开发框架。

  3. 算法设计与实现逻辑:采用协同过滤算法来实现推荐功能。

  4. 数据库表设计:使用SQLite数据库进行数据存储。

实现步骤:

  1. 前端页面模型设计:使用JavaScript和bootstrap框架搭建用户界面,实现动漫显示、分类显示、排序显示等功能。

  2. 后端模型设计:使用Django框架搭建后端服务器,处理前端请求,调用相应的算法进行推荐计算,并将结果返回给前端页面。

  3. 算法设计与实现逻辑:采用协同过滤算法来实现推荐功能。具体步骤包括:

  • 初始化数据:获取用户的浏览行为数据。

  • 计算两个用户的皮尔逊相关系数:通过遍历整个数据集,计算用户之间的相似度。

  • 寻找最相似的用户:根据用户之间的相似度,找到与当前用户最相似的N个用户。

  • 推荐动漫给用户:根据最相似的用户的浏览行为,推荐动漫给当前用户。

  1. 数据库表设计:使用SQLite数据库进行数据存储,包括用户信息、动漫信息、用户对动漫的评分等。

通过以上步骤,该推荐系统实现了基于用户和基于物品的推荐功能,根据用户的标签行为和评分情况,给用户推荐其感兴趣的动漫。系统具有良好的用户界面和高准确率的推荐效果,用户可以方便地查看动漫信息、观看动漫、给动漫评分等操作。整个系统的开发过程经过详细的设计和功能测试,并成功应用于实际场景中。

项目目录结构:

|-- comic_data.py # 动漫数据抓取模块

|-- db.sqlite3 # SQLite数据库文件

|-- manage.py # Django管理命令入口

|-- movie

| |-- init.py # 模块初始化文件

| |-- admin.py # Django后台管理配置文件

| |-- apps.py # Django应用配置文件

| |-- data.py # 动漫数据处理模块

| |-- forms.py # 表单定义文件

| |-- migrations # 数据库迁移文件夹

| |-- models.py # 数据库模型定义文件

| |-- serializers.py # 序列化器定义文件

| |-- templatetags # 模板标签文件夹

| | |-- init.py

| | |-- grav_tag.py # 自定义模板标签:用于生成星级评分显示

| | |-- is_like.py # 自定义模板标签:用于判断用户是否喜欢某部动漫

| | `-- list_slice.py # 自定义模板标签:用于切片列表

| |-- tests.py # 测试文件

| `-- views.py # 视图函数定义文件

|-- movie.sql # 动漫数据的SQL文件

|-- movie_it

| |-- cache_keys.py # 缓存键定义文件

| |-- data.json # 数据JSON文件

| |-- douban_crawler.py # 豆瓣爬虫模块

| |-- play_2.py # 播放模块

| |-- populate_movies_script.py # 动漫数据填充脚本

| `-- recommend_movies.py # 推荐动漫模块

|-- movierecomend

| |-- init.py # 模块初始化文件

| |-- settings.py # Django项目配置文件

| |-- templatetags # 模板标签文件夹

| | |-- init.py

| | |-- grav_tag.py # 自定义模板标签:用于生成星级评分显示

| | `-- list_slice.py # 自定义模板标签:用于切片列表

| |-- urls.py # URL配置文件

| `-- wsgi.py # WSGI应用程序入口

|-- readme.txt # 项目说明文档

|-- requirements.txt # 项目依赖库列表

|-- static # 静态文件目录

| |-- css # CSS文件

| |-- images # 图片文件

| `-- js # JavaScript文件

|-- templates # 模板文件目录

| |-- all_tags.html # 显示所有标签的页面模板

| |-- base.html # 基础模板

| |-- base_show.html # 基础展示模板

| |-- choose_tag.html # 选择标签的页面模板

| |-- items.html # 动漫列表展示页面模板

| |-- login.html # 登录页面模板

| |-- movie.html # 单个动漫展示页面模板

| |-- my_comment.html # 我的评论页面模板

| |-- my_rate.html # 我的评分页面模板

| |-- mycollect.html # 我的收藏页面模板

| |-- personal.html # 个人信息页面模板

| |-- register.html # 注册页面模板

| |-- results.html # 搜索结果页面模板

| `-- tag_movie.html # 标签对应动漫页面模板

相关推荐
好看资源平台6 分钟前
爬虫开发工具与环境搭建——使用Postman和浏览器开发者工具
爬虫·lua·postman
V搜xhliang024619 分钟前
基于深度学习的地物类型的提取
开发语言·人工智能·python·深度学习·神经网络·学习·conda
青椒大仙KI1133 分钟前
24/11/14 算法笔记<强化学习> 马尔可夫
人工智能·笔记·机器学习
API快乐传递者1 小时前
除了网页标题,还能用爬虫抓取哪些信息?
开发语言·爬虫·python
进击的小小学生1 小时前
2024年第45周ETF周报
大数据·人工智能
青云交1 小时前
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:数据加载策略如何决定分析速度(上)(15/30)
大数据·impala·数据加载策略·分析速度·全量加载·增量加载·优化技巧
TaoYuan__1 小时前
机器学习【激活函数】
人工智能·机器学习
TaoYuan__1 小时前
机器学习的常用算法
人工智能·算法·机器学习
正义的彬彬侠2 小时前
协方差矩阵及其计算方法
人工智能·机器学习·协方差·协方差矩阵
数据猿2 小时前
【金猿案例展】科技日报——大数据科技资讯服务平台
大数据·科技