大数据毕业设计选题推荐-豆瓣电子图书推荐系统-数据分析-Hive-Hadoop-Spark

作者主页 :IT毕设梦工厂✨

个人简介:曾从事计算机专业培训教学,擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、GO、微信小程序、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。

☑文末获取源码☑
精彩专栏推荐 ⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目

文章目录

一、前言

随着数字化阅读的兴起和电子图书市场的不断扩大,图书推荐系统在读者与图书之间的桥梁作用日益重要。根据中国新闻出版研究院发布的《第十九次全国国民阅读调查报告》显示,2022年我国成年人的数字阅读方式接触率已达到81.3%,其中,电子书阅读人群逐年增长,已成为读者获取知识和娱乐的主流方式之一。作为国内最大的图书评价平台之一,豆瓣不仅拥有海量的用户基础,还汇聚了丰富的图书评价数据。根据豆瓣平台的统计,截至2022年,豆瓣图书条目已超过1000万,用户评论数量达到数亿条,涵盖了各类图书的详细评分、用户标签和阅读反馈。面对如此庞大的数据,如何通过智能化的手段为用户推荐合适的图书,帮助用户有效筛选高质量的书籍,成为了图书推荐系统设计的重要方向。

本课题从多个层面具备显著的应用价值和技术意义。通过系统的智能化推荐,用户可以快速找到符合自己阅读喜好的书籍,减少无效筛选的时间,提高阅读体验。同时,通过数据可视化大屏展示,用户能够直观了解图书的词云图、价格走势、出版社的出版分布和图书评分分布等,进一步帮助他们做出更加理性的选择。对于喜欢探讨和分享阅读体验的用户,系统还提供了论坛交流功能,帮助用户之间的互动和意见交流,提升社区感和平台黏性。

从平台管理者的角度看,本课题不仅能实现用户管理、图书数据管理、论坛交流和公告管理等功能,还能通过对图书市场数据的分析,为平台运营提供决策支持。例如,通过价格统计,管理者可以了解市场的价格区间,制定更加精准的运营策略;通过出版社统计,可以分析哪些出版社的图书受欢迎,有助于后续的资源整合与合作。

二、开发环境

  • 开发语言:Java
  • 数据库:MySQL
  • 系统架构:B/S
  • 后端:SpringBoo
  • 前端:Vue

三、系统界面展示

  • 豆瓣电子图书推荐系统界面展示:

四、部分代码设计

  • 项目实战-代码参考:
java(贴上部分代码) 复制代码
@RestController
@RequestMapping("/book")
public class BookController {

    @Autowired
    private BookService bookService;

    /**
     * 获取所有图书列表
     */
    @GetMapping("/list")
    public R listAllBooks() {
        List<Book> books = bookService.list();
        return R.ok().data("books", books);
    }

    /**
     * 根据分类获取图书列表
     */
    @GetMapping("/category/{categoryId}")
    public R getBooksByCategory(@PathVariable Long categoryId) {
        QueryWrapper<Book> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.eq("category_id", categoryId);
        List<Book> books = bookService.list(queryWrapper);
        return R.ok().data("books", books);
    }

    /**
     * 根据图书ID获取图书详情
     */
    @GetMapping("/{bookId}")
    public R getBookById(@PathVariable Long bookId) {
        Book book = bookService.getById(bookId);
        if (book == null) {
            return R.error().message("图书不存在");
        }
        return R.ok().data("book", book);
    }

    /**
     * 搜索图书(支持书名、作者、出版社、评分等多条件查询)
     */
    @PostMapping("/search")
    public R searchBooks(@RequestBody BookSearchDTO searchDTO) {
        QueryWrapper<Book> queryWrapper = new QueryWrapper<>();

        // 根据书名模糊查询
        if (searchDTO.getTitle() != null && !searchDTO.getTitle().isEmpty()) {
            queryWrapper.like("title", searchDTO.getTitle());
        }

        // 根据作者名查询
        if (searchDTO.getAuthor() != null && !searchDTO.getAuthor().isEmpty()) {
            queryWrapper.eq("author", searchDTO.getAuthor());
        }

        // 根据出版社查询
        if (searchDTO.getPublisher() != null && !searchDTO.getPublisher().isEmpty()) {
            queryWrapper.eq("publisher", searchDTO.getPublisher());
        }

        // 根据评分筛选
        if (searchDTO.getMinRating() != null && searchDTO.getMaxRating() != null) {
            queryWrapper.between("rating", searchDTO.getMinRating(), searchDTO.getMaxRating());
        }

        List<Book> books = bookService.list(queryWrapper);
        return R.ok().data("books", books);
    }

    /**
     * 添加新图书
     */
    @PostMapping("/add")
    public R addBook(@RequestBody Book book) {
        boolean result = bookService.save(book);
        if (result) {
            return R.ok().message("图书添加成功");
        } else {
            return R.error().message("图书添加失败");
        }
    }

    /**
     * 更新图书信息
     */
    @PutMapping("/update")
    public R updateBook(@RequestBody Book book) {
        boolean result = bookService.updateById(book);
        if (result) {
            return R.ok().message("图书更新成功");
        } else {
            return R.error().message("图书更新失败");
        }
    }

    /**
     * 删除图书
     */
    @DeleteMapping("/delete/{bookId}")
    public R deleteBook(@PathVariable Long bookId) {
        boolean result = bookService.removeById(bookId);
        if (result) {
            return R.ok().message("图书删除成功");
        } else {
            return R.error().message("图书删除失败");
        }
    }
}
java(贴上部分代码) 复制代码
@RestController
@RequestMapping("/visualization")
public class VisualizationController {

    @Autowired
    private BookService bookService;

    /**
     * 获取图书词云数据
     */
    @GetMapping("/word-cloud")
    public R getWordCloud() {
        QueryWrapper<Book> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.select("title", "description");
        List<Book> books = bookService.list(queryWrapper);

        // 模拟根据书名和描述生成词云
        Map<String, Integer> wordCloudData = new HashMap<>();
        for (Book book : books) {
            String[] words = (book.getTitle() + " " + book.getDescription()).split(" ");
            for (String word : words) {
                wordCloudData.put(word, wordCloudData.getOrDefault(word, 0) + 1);
            }
        }

        return R.ok().data("wordCloud", wordCloudData);
    }

    /**
     * 获取图书价格统计数据
     */
    @GetMapping("/price-stats")
    public R getPriceStats() {
        QueryWrapper<Book> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.select("category_id", "AVG(price) as avgPrice", "MAX(price) as maxPrice", "MIN(price) as minPrice")
                    .groupBy("category_id");
        List<Map<String, Object>> priceStats = bookService.listMaps(queryWrapper);

        return R.ok().data("priceStats", priceStats);
    }

    /**
     * 获取出版社统计数据
     */
    @GetMapping("/publisher-stats")
    public R getPublisherStats() {
        QueryWrapper<Book> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.select("publisher", "COUNT(*) as count").groupBy("publisher");
        List<Map<String, Object>> publisherStats = bookService.listMaps(queryWrapper);

        return R.ok().data("publisherStats", publisherStats);
    }

    /**
     * 获取评分统计数据
     */
    @GetMapping("/rating-stats")
    public R getRatingStats() {
        QueryWrapper<Book> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.select("category_id", "AVG(rating) as avgRating", "MAX(rating) as maxRating", "MIN(rating) as minRating")
                    .groupBy("category_id");
        List<Map<String, Object>> ratingStats = bookService.listMaps(queryWrapper);

        return R.ok().data("ratingStats", ratingStats);
    }

    /**
     * 按分类获取价格统计数据
     */
    @GetMapping("/price-stats/{categoryId}")
    public R getPriceStatsByCategory(@PathVariable Long categoryId) {
        QueryWrapper<Book> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.eq("category_id", categoryId)
                    .select("category_id", "AVG(price) as avgPrice", "MAX(price) as maxPrice", "MIN(price) as minPrice");
        Map<String, Object> priceStats = bookService.getMap(queryWrapper);

        return R.ok().data("priceStatsByCategory", priceStats);
    }
}

五、论文参考

  • 计算机毕业设计选题推荐-豆瓣电子图书推荐系统-论文参考:

六、系统视频

  • 豆瓣电子图书推荐系统-项目视频:

大数据毕业设计选题推荐-豆瓣电子图书推荐系统-Python数据分析-Hive-Hadoop-Spark

结语

大数据毕业设计选题推荐-豆瓣电子图书推荐系统-Python数据分析-Hive-Hadoop-Spark

大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦~
源码获取:⬇⬇⬇

精彩专栏推荐 ⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目

相关推荐
yumgpkpm1 小时前
CMP平台(类Cloudera CDP7.3)在华为鲲鹏的Aarch64信创环境中的性能表现
大数据·flink·kafka·big data·flume·cloudera
大数据CLUB1 小时前
基于spark的抖音短视频数据分析及可视化
大数据·hadoop·分布式·数据分析·spark
yumgpkpm1 小时前
大数据综合管理平台(CMP)(类Cloudera CDP7.3)有哪些核心功能?
hive·hadoop·elasticsearch·zookeeper·big data
一键三联啊2 小时前
【GIT】错误集锦及解决方案
大数据·elasticsearch·搜索引擎
板凳坐着晒太阳2 小时前
Hive 删除分区语句卡死问题
数据仓库·hive·hadoop
武子康2 小时前
大数据-124 - Flink State:Keyed State、Operator State KeyGroups 工作原理 案例解析
大数据·后端·flink
vxtkjzxt8883 小时前
手机群控软件在游戏运营中的行为模拟技术实践
大数据
铭毅天下3 小时前
Codebuddy 实现:云端 Elasticsearch 到 本地 Easysearch 跨集群迁移 Python 小工具
大数据·elasticsearch·搜索引擎·全文检索
青云交4 小时前
Java 大视界 -- Java 大数据在智慧交通自动驾驶仿真与测试数据处理中的应用
java·大数据·自动驾驶·数据存储·算法优化·智慧交通·测试数据处理
观远数据4 小时前
A Blueberry 签约观远数据,观远BI以一站式现代化驱动服饰企业新增长
大数据·数据库·人工智能·数据分析