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编号: F029
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超帅vue+python游戏推荐大数据系统源码|协同过滤|可视化|KNN算法|推荐算法|Flask框架|MySQL|沙箱支付|短信接口|OCR识别|爬虫
1 系统简介
系统简介：本系统是一个基于Vue+Flask构建的游戏推荐与数据分析平台。其核心功能围绕用户管理、游戏推荐和数据可视化展开。主要包括：个性化的登录与注册界面，支持背景视频播放；智能的游戏推荐系统，采用UserCF和ItemCF两种推荐算法；丰富的游戏库和搜索功能，方便用户查找感兴趣的游戏；多维度的数据分析模块，包括游戏评价、类型分布和词云分析等可视化呈现；以及完善的个人设置功能，支持用户信息和头像管理。系统还整合了数据爬虫模块，定期从Steam平台抓取最新游戏数据，确保内容的时效性和准确性。
2 功能设计
该系统采用典型的B/S（浏览器/服务器）架构模式。用户通过浏览器访问Vue前端界面，前端由HTML、CSS、JavaScript以及Vue.js生态系统中的Vuex（用于状态管理）、Vue Router（用于路由导航）和ECharts（用于数据可视化）等组件构建。前端通过API请求与Flask后端进行数据交互，Flask后端则负责业务逻辑处理，并利用SQLAlchemy等ORM工具与MySQL数据库进行数据存储。系统还部署了数据爬虫模块，用于从Steam平台抓取游戏数据并导入数据库，为平台提供数据支持。通过AI推荐算法，系统能够根据用户行为和游戏特征进行个性化推荐，为用户带来智能化的游戏推荐体验。
2.1系统架构图
2.2 功能模块图
3 功能展示
3.1 登录 & 注册
登录注册做的是一个可以切换的登录注册界面，点击去登录后者去注册可以切换，背景是一个视频，循环播放。
登录需要验证用户名和密码是否正确，如果不正确会有错误提示 。
注册需要验证用户名是否存在，如果错误会有提示。
3.2 主页
主页的布局采用了左侧是菜单，右侧是操作面板的布局方法，右侧的上方还有用户的头像和退出按钮，如果是新注册用户，没有头像，这边则不显示，需要在个人设置中上传了头像之后就会显示。
3.3 推荐算法
采用两种推荐算法，UserCF和ItemCF进行游戏推荐，以卡片形式展示游戏内容。
UserCF推荐：
ItemCF推荐：
展示游戏视频：
3.4 游戏库
可以在游戏库中搜索游戏，寻找自己感兴趣的游戏信息：
搜索游戏：
3.5 数据分析
这边数据分析也是实现了多种不同的图形，比如
游戏评价：
好评、差评
游戏类型散点图
游戏介绍的词云分析
3.6 个人设置
个人设置方面包含了用户信息修改、密码修改功能。
用户信息修改中可以上传头像，完成用户的头像个性化设置，也可以修改用户其他信息。
修改密码需要输入用户旧密码和新密码，验证旧密码成功后，就可以完成密码修改。
3.7 数据爬虫
可以爬取steam网站更新数据：
4程序代码
4.1 代码说明
代码介绍：数据加载：从CSV文件中读取用户游戏评分数据，并构建用户-游戏评分字典。
余弦相似度计算：衡量用户间的兴趣相似程度。
推荐生成：基于相似用户的评分，为目标用户推荐未评分的游戏。
评估：通过精确率、召回率和F1值评估推荐效果。
4.2 流程图
4.3 代码实例
python
import numpy as np
import pandas as pd
from collections import defaultdict
# 数据加载
def load_data(file_path):
data = pd.read_csv(file_path)
user_game_dict = defaultdict(dict)
for _, row in data.iterrows():
user = row['user_id']
game = row['game_id']
rating = row['rating']
user_game_dict[user][game] = rating
return user_game_dict
# 计算余弦相似度
def cosine_similarity(user1, user2, user_game_dict):
games1 = set(user_game_dict[user1].keys())
games2 = set(user_game_dict[user2].keys())
common_games = games1.intersection(games2)
if not common_games:
return 0
vector1 = [user_game_dict[user1][g] for g in common_games]
vector2 = [user_game_dict[user2][g] for g in common_games]
dot_product = np.dot(vector1, vector2)
norm1 = np.linalg.norm(vector1)
norm2 = np.linalg.norm(vector2)
return dot_product / (norm1 * norm2) if norm1 != 0 and norm2 != 0 else 0
# 生成推荐
def generate_recommendations(target_user, user_game_dict, num_recs=5):
similarities = {}
for user in user_game_dict:
if user != target_user:
sim = cosine_similarity(target_user, user, user_game_dict)
if sim > 0:
similarities[user] = sim
# 按照相似度排序
sorted_users = sorted(similarities.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 收集推荐游戏
recommended_games = set()
for user, _ in sorted_users:
for game, rating in user_game_dict[user].items():
if game not in user_game_dict[target_user]:
recommended_games.add(game)
if len(recommended_games) >= num_recs:
break
if len(recommended_games) >= num_recs:
break
return list(recommended_games)[:num_recs]
# 评估推荐效果
def evaluate_recommendations(recommended, actual):
precision = len(set(recommended) & set(actual)) / len(recommended) if recommended else 0
recall = len(set(recommended) & set(actual)) / len(actual) if actual else 0
f1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall) if (precision + recall) != 0 else 0
return precision, recall, f1
# 主函数
def main():
# 加载数据
user_game_dict = load_data('user_game_ratings.csv')
# 生成推荐
target_user = 1
recommended_games = generate_recommendations(target_user, user_game_dict)
print(f"推荐给用户{target_user}的游戏：{recommended_games}")
# 评估
actual_games = list(user_game_dict[target_user].keys())
precision, recall, f1 = evaluate_recommendations(recommended_games, actual_games)
print(f"Precision: {precision:.4f}, Recall: {recall:.4f}, F1: {f1:.4f}")
if __name__ == "__main__":
main()