摘 要
本系统基于Python Flask框架开发，旨在实现小说数据的采集、分析与可视化，主要从七猫小说网站获取数据，并通过ECharts进行可视化展示，MySQL用于数据存储。系统主要功能包括小说类型分布分析、更新时间分布分析、文本挖掘和评分分布分析。
1 绪论
1.1 研究背景
随着互联网技术的飞速发展，数字化转型已逐渐渗透到各行各业，尤其在文化产业中产生了深远的影响。互联网和移动应用的普及，使得小说阅读逐渐从传统的纸质书籍向数字平台迁移，数字阅读已成为现代读者获取小说的重要方式。各类在线小说平台的兴起，如七猫小说网站，带来了海量的小说数据和用户交互数据。这些平台不仅提供丰富的阅读内容，还利用数据分析来优化用户体验和提升平台运营效率。然而，随着数据量的激增，如何从中提取有价值的信息、提升小说推荐系统的准确性，成为了当前亟待解决的问题。
1.2 研究目的与意义
1.2.1 研究目的
本研究旨在构建一个基于Python Flask的小说数据分析与可视化系统，通过从七猫小说网站采集数据，运用K-means聚类算法进行文本挖掘，实现对小说类型、更新时间、评分等多维度数据的分析与可视化。系统将为用户提供个性化推荐，帮助创作者和出版商优化创作与出版策略，并促进小说行业的数字化转型，提升市场洞察力。。
1.2.2 研究意义
理论上，本研究将丰富小说数据分析领域，推动基于大数据和人工智能技术的文学研究。实际意义上，系统能够为小说平台、读者、创作者提供数据支持，优化小说推荐机制，提高用户体验。通过系统的应用，小说行业的决策将更加数据化和智能化，助力行业发展与创新。。
1.3 研究现状
在国内外，小说数据分析与可视化的研究主要集中在数据采集、文本挖掘、数据可视化和推荐系统四个方面。随着数字化阅读和大数据技术的快速发展，相关研究逐渐成为热门的研究领域，尤其是在推动个性化推荐和提升用户体验方面，取得了显著进展。
- 数据采集与存储：
国外关于数据采集的研究较为成熟，主要通过爬虫技术与API接口对网络小说平台进行数据抓取，常用的工具包括Scrapy框架、BeautifulSoup以及Selenium等。针对小说数据的存储和管理，MySQL、MongoDB等数据库已被广泛应用。例如，Wattpad等平台使用数据分析来挖掘用户阅读行为，以优化小说推荐算法。国内也有大量关于数据采集的研究，尤其是在中文小说领域，如《七猫小说》平台和《起点中文网》等，爬虫技术的应用逐渐成为标准。然而，现有研究多停留在数据抓取阶段，缺乏对抓取数据的深入分析和高效存储。
- 文本挖掘与分类：
文本挖掘技术是分析小说数据的核心。国内外研究者广泛应用K-means、TF-IDF、Word2Vec等算法进行文本分类和聚类分析。Aggarwal和Zhang等学者提出了基于聚类的主题建模方法，用于对小说进行主题分析和分类。国内学者李明等则在文学作品的文本分类中使用了基于机器学习的算法，如支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯，取得了一定的成果。在小说领域，K-means算法被广泛应用于识别小说的主题和风格，这为个性化推荐提供了数据支持。此外，深度学习技术也逐渐被引入小说文本的分析，尤其是基于神经网络的Word2Vec和BERT模型，能够更加精确地捕捉文本中的语义信息，进一步提高分类精度。
- 数据可视化：
在数据可视化方面，ECharts、D3.js等可视化框架被广泛应用于各类数据的展示，帮助用户更直观地理解数据趋势和分布。Heer和Bostock等国外学者在交互式数据可视化方面提出了多种方法，推动了数据可视化工具的普及与应用。国内学者如张伟等则在电子商务和在线教育等领域中应用ECharts实现了复杂数据的可视化展示。对小说数据的可视化研究较为有限，现有的研究主要集中在小说类型分布、更新频率和评分分布等方面，尚未形成统一的标准化流程。
- 推荐系统与应用：
小说推荐系统是近年来研究的热点，尤其在个性化推荐算法的应用方面，国内外都取得了一定的成果。国外的Netflix、Amazon等平台广泛应用协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐等算法。国内平台如豆瓣、网易云阅读等也采用了基于用户行为分析的推荐系统，能够有效地提升用户体验。通过分析小说类型、用户评分和阅读历史，推荐系统能够为读者提供精准的小说推荐。然而，目前大多数推荐系统仍然面临数据稀疏、冷启动问题，尤其在中文小说领域，相关研究仍然处于发展阶段。
国内外在小说数据分析与可视化领域已取得一定进展，但仍存在一些亟待解决的问题。未来，随着大数据和人工智能技术的不断发展，小说数据分析与可视化技术将朝着更高效、智能的方向发展，为小说行业的数字化转型提供更为强大的支持。。
1.4 研究方向
研究内容主要划分为以下几个部分：
本研究的主要内容包括小说数据的采集、处理分析、可视化展示和系统实现。首先，数据采集部分采用爬虫技术从七猫小说平台抓取小说的相关信息，如标题、作者、类型、评分、更新时间及评论等，并使用MySQL数据库进行存储和管理。其次，在数据处理与分析方面，应用K-means聚类算法对小说文本进行主题分析，结合TF-IDF方法提取关键词特征，识别小说的潜在主题和风格。同时，利用情感分析技术分析读者评论的情感倾向，为推荐系统提供数据支持。
在数据可视化方面，使用ECharts生成交互式图表，展示小说类型分布、更新时间分布、评分趋势等数据，帮助用户更直观地理解数据背后的趋势。最后，系统实现部分基于Flask框架开发前端与后端，通过可视化界面展示分析结果，并结合推荐算法优化小说推荐，为用户提供个性化的阅读建议。整体研究旨在推动小说行业的数据化发展，提升用户体验与市场洞察力。具体实现的路线如图1.1所示。
图1.1 路线图
2 相关技术简介
2.1 系统技术简介
2.1.1Flask框架技术
Flask是一个建立在Werkzeug工具包和Jinja2模板引擎之上并具有轻量级特征的PythonWeb框架，它是一款微框架，设计简单，功能基本满足实际需求，可以借助丰富的扩展系统提升应用的功能，提倡明示优于隐含的理念，开发者能更好控制其结构。
2.1.2Request爬虫技术
AI工具评论分析系统的设计与实现中，通过request库对七猫小说网站进行发起一个请求，从而获取网页内容和数据，在利用特定的网页解析技术提取出我们想要的内容。
另外可以通过设定参数中的请求头、参数、Cookie等信息等来达到防止网站的反爬。通过循环模拟访问网页来获取小说等信息。
2.1.3Mysql技术
系统的设计与实现使用了多个开发工具，其中包括：
MySQL：能存储和管理数据，对web系统中实现数据的增删改查，并为可视化提供数据支持，起到数据引擎的作用。
2.2聚类分析算法
聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的对象根据其特征相似性分成若干个簇，使得同一簇内的对象相似度较高，而不同簇之间的对象差异较大。它广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像处理等领域。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。
3 系统需求分析
3.1功能需求分析
本系统旨在构建一个基于Python Flask的小说数据分析与可视化平台，功能需求主要分为数据采集、数据存储、数据分析与可视化展示四个部分。首先，数据采集模块通过爬虫技术从七猫小说网站抓取小说的基本信息，包括标题、作者、小说类型、评分、更新时间及小说简介等，需具备自动更新与异常数据过滤功能。其次，数据存储模块使用MySQL数据库对采集到的数据进行结构化管理，支持高效的数据查询与更新操作。
在数据分析模块方面，系统应实现对小说类型分布、更新时间分布、评分分布的统计分析，同时利用TF-IDF和K-means聚类算法对小说文本进行文本挖掘，识别主题与内容特征。最后，可视化展示模块基于ECharts，实现各类数据图表的动态交互展示，包括柱状图、折线图、饼图及聚类结果可视化等，使用户能够直观了解数据规律。
此外，系统应提供简洁的Web界面供用户操作和浏览，确保功能易用性、界面友好性和数据实时性。
3.2非功能性需求
系统性能要求：在系统中，性能要求是非常关键的。系统要求能够良好运行在大量用户并发访问的基础上，在此期间，可以快速响应系统中的各种预测过程以及数据查询等操作，保证系统的响应性。系统要求能够对数据处理、运算进行迅速的处理等，处理过程也要求迅速的计算过程，给用户提供良好的结果，系统要求数据库对数据的访问和处理也应具备相应的快速查询和存储的能力，在海量的数据查询的基础上进行迅速地检索和展示。
3.3系统业务流程分析
系统业务流程划分为四个核心阶段。数据采集阶段通过定制爬虫抓取七猫小说内容，结构化存储小说名称、简介、类型、热度、评分等，建立原始数据集。数据预处理阶段执行多级清洗流程：Jieba分词结合停用词表完成文本标准化，分组统计等。结果展示阶段集成Echarts组件库，动态渲染评分环形图、高频词云，支持多维度交叉筛选与图表参数实时调整。业务流程实现端到端自动化处理，从原始评论采集到可视化洞察生成形成闭环，各模块通过消息队列解耦确保高并发场景下的系统稳定性，如图3.2所示业务流程。
图3.2 系统业务流程图
4 系统设计
4.1系统架构设计
该系统采用分层架构设计，包含展示层、逻辑层与访问层。展示层基于Bootstrap框架开发响应式前端界面，集成Echarts组件渲染分布饼图、词频图、趋势热力图等可视化图表，支持动态数据刷新与交互式参数调节，通过flask接口实现分析结果推送。逻系统架构如图4.1所示：
4.2功能详细设计
本系统对照功能实现，用户模块也就是系统使用者拥有登录注册、数据采集、数据可视化、文本挖掘等功能。
4.2.1数据采集功能
从七猫小说平台等获取小说详细信息：采用request框架构建爬虫，支持多线程异步抓取。通过第三方代理服务（如快代理）轮换IP地址，规避平台IP封禁。为了规避网站反爬采用随机化请求间隔（1~3秒），模拟人工操作。随机切换浏览器UA头，降低被识别为爬虫的风险。
最终采集网站上小说名、简介、作者、类型、评分等。数据存入MySQL数据库，分表存储评论表，数据采集流程图如图4.2所示。
图4.2 数据采集流程图
4.2.2注册登录功能设计
用户注册时需在界面填写用户名、密码及邮箱信息，触发提交操作后前端将数据传递至服务器。后端对信息合法性进行校验，确认无误后存储至数据库完成账户创建。。
图4.3 注册登录流程图
4.2.3数据处理功能
清洗原始数据并提取有效特征，为模型训练提供高质量输入。具体包括根据小说名剔除重复记录。缺失值处理：数值型字段（评分），使用均值填充。文本字段（如简介），标记为"未知"或通过爬虫补全，生成TF-IDF向量。将清洗后的结构化数据，生成预处理数据集，数据处理流程如图如图4.4所示。
图4.4 数据处理流程图
4.2.4数据可视化功能
可视化模块构建多维交互分析体系，围绕用户决策流程设计三层核心功能：建立动态数据映射机制，将预处理后的特征数据转换为可交互图形元素，支持评分占比、评论时间分布等维度分析。数据可视化流程如图4.5所示。
图4.5 数据可视化流程
4.3数据库设计
4.3.1数据库逻辑设计
系统数据库设计聚焦用户与评论两类核心数据实体。用户实体存储账户信息，涵盖登录凭证、注册时间及权限等级字段，用户ID作为主键确保唯一标识。小说信息实体记录小说名、作者、评分等，ID为主键构建独立索引。数据库范式设计消除冗余数据，事务机制保障并发操作一致性，索引优化加速用户行为数据检索效率根据该系统的数据库表的设计，将系统的数据种类归分为用户、评小说信息2个实体。用户信息E-R图如图4.6所示。
图4.6 用户E-R图
4.3.2数据库物理设计
用户表结构设计为核心数据实体，主键为用户ID实现唯一标识。字段包含用户名（唯一索引）、格式验证邮箱、数字规范化手机号、可选地址及个人简介。字段约束设置非空校验与唯一性规则。
表4.1 用户表
|----------|---------|-----|-------------|
| 字段名 | 类型 | 长度 | 说明 |
| id | int | 0 | 用户编号（主键、自增） |
| username | varchar | 255 | 用户名 |
| password | varchar | 255 | 密码 |
| email | text | 0 | 邮箱 |
| content | text | 0 | 简介 |
| address | text | 0 | 地址 |
| phone | text | 0 | 手机号 |
| Role | text | 0 | |
小说信息如表4.2所示，小说信息表存储了小说的相关信息，包括小说名、时间、评分、简介等信息。
表4.2 小说信息表
|-----|------|---|-----|-----|
| 字段名 | 类型 | | 长度 | 说明 |
| 小说名 | TEXT | | 255 | 不为空 |
| 链接 | TEXT | | 255 | 不为空 |
| 评分 | TEXT | | 255 | 不为空 |
| 时间 | TEXT | | 255 | 不为空 |
| 简介 | TEXT | | 255 | 不为空 |
| 完结 | TEXT | | 255 | 不为空 |
| 签约 | TEXT | | 255 | 不为空 |
| 类型 | TEXT | | 255 | 不为空 |
| 作者 | TEXT | | 255 | 不为空 |
| 主角 | TEXT | | 255 | 不为空 |
| 字数 | TEXT | | 255 | 不为空 |
| 阅读 | TEXT | | 255 | 不为空 |
| 人气 | TEXT | | 255 | 不为空 |
4.4本章小结
本章详细分析了系统的功能与非功能性需求，明确了身份认证、数据采集清洗、情感分析、可视化展示与对比分析等核心功能模块，提出了对系统性能、安全性及可扩展性的具体要求。同时，梳理了系统从数据采集、预处理到结果展示的完整业务流程，为后续系统设计与实现提供了清晰指导。
5 系统实现
5.1用户登录注册功能实现
该系统所实现的登录和注册功能采用后端Flask框架实现。当用户第一次访问系统时，可以选择使用账号登录系统或是使用用户名注册账号。其中注册采用GET请求渲染注册页面，当用户输入注册的信息，并发送POST请求，系统将会接收用户提交的用户名、密码和确认密码。如图6.2所示：
5.2数据展示功能实现
该数据展示界面基于Flask模板引擎构建，采用Bootstrap框架实现响应式布局。页面继承基础模板index.html的主结构，核心区域由全宽容器包裹卡片组件构成。数据展示的效果见图6.3：
5.3数据可视化功能实现
该数据可视化界面采用Flask模板继承机制构建，基于Bootstrap栅格系统划分左右功能区域。左侧9列空间部署Echarts饼图容器，初始化时注入后端传递的data变量渲染初始情感分布，环形图设定40%-70%半径范围，标签居中显示占比数值，强调状态下放大字体至40px强化焦点。右侧3列配置交互面板，动态生成AI工具选择下拉框，Jinja2循环遍历keys变量生成<option>选项，表单控件绑定ID为player的值捕获用户选择。可视化的效果见图6.4：
5.4文本挖掘功能实现
该数据聚类界面基于Flask模板继承机制构建，采用Bootstrap栅格系统实现双图表并排布局。顶部交互区域部署静态下拉选择框，硬编码八款AI工具名称作为<option>选项，绑定ID为player的控件值，分析按钮触发jQuery异步请求，GET方法访问/kme接口传递选定工具参数。效果见图6.6：
