基于微信小程序的个性化漫画阅读推荐系统【源码文末联系】

基于微信小程序的个性化漫画阅读推荐系统

三个角色（管理员，用户，作家）

效果如下：

登录页面

作家管理页面

用户管理页面

漫画类型管理页面

漫画作品管理页面

用户首页面

漫画小说页面

漫画作品页面

研究背景

随着互联网技术的飞速发展和移动设备的广泛普及，数字漫画阅读已成为全球范围内广受欢迎的娱乐形式，其市场规模持续扩大，用户群体覆盖从青少年到成年人的广泛年龄段。然而，漫画作品的爆炸式增长导致了信息过载问题，用户在面对海量内容时往往难以快速找到符合自身兴趣的作品。传统的推荐方式，如热门榜单或编辑推荐，难以满足用户的个性化需求，因此，开发一种基于微信小程序的个性化漫画阅读推荐系统，通过智能算法为用户提供精准的漫画推荐，成为提升用户体验、增强平台竞争力的关键。

研究意义

本研究旨在通过构建基于微信小程序的个性化漫画阅读推荐系统，优化用户的阅读体验，减少信息筛选成本，满足用户日益增长的个性化内容需求。同时，该系统有助于漫画平台提升用户粘性与活跃度，挖掘内容传播价值，为平台带来更高的商业回报。此外，本研究还探索了小程序生态下个性化推荐技术的实践路径，为垂直领域内容推荐系统的研发提供了参考，推动了数字阅读产业的智能化升级。

可行性分析

技术可行性分析

本系统采用的技术栈包括Java语言、Spring Boot框架、微信小程序开发技术和MySQL数据库等，这些技术均已成熟且广泛应用于实际项目中。Java语言和Spring Boot框架为后端开发提供了稳定、高效的支持；微信小程序开发技术则为用户提供了便捷、友好的前端界面；MySQL数据库则能够满足系统对数据存储和查询的需求。因此，从技术角度来看，本系统的开发是可行的。

经济可行性分析

本系统的开发成本主要包括开发人员工资、服务器租赁费用、数据库使用费用等。考虑到微信小程序无需下载安装、即用即走的特点，可以降低用户获取成本，提高用户粘性，从而为平台带来更高的商业回报。此外，随着系统用户量的增长，广告收入、会员付费等增值服务也将成为重要的收入来源。因此，从经济角度来看，本系统的开发是可行的。

操作可行性分析

本系统采用前后端分离的架构模式，前端基于微信小程序进行开发，后端基于Java语言和Spring Boot框架进行开发。这种架构模式使得前端和后端的开发工作可以独立进行，互不干扰，提高了开发效率。同时，微信小程序提供了丰富的开发工具和文档支持，使得开发人员能够快速上手。MySQL数据库则提供了直观的管理界面和丰富的查询功能，方便开发人员进行数据管理和查询。因此，从操作角度来看，本系统的开发是可行的。

测试目的

本系统的测试目的主要包括验证系统的功能完整性、性能稳定性、兼容性以及用户体验等方面。通过功能测试，确保系统能够按照设计要求实现各项功能；通过性能测试，评估系统在高并发情况下的响应时间和处理能力；通过兼容性测试，确保系统在不同设备和浏览器上能够正常运行；通过用户体验测试，收集用户反馈，优化系统界面和交互设计，提升用户体验。

代码：

java 复制代码

// 用户行为数据收集接口
@RestController
@RequestMapping("/userBehavior")
public class UserBehaviorController {
    
    @Autowired
    private UserBehaviorService userBehaviorService;
    
    @PostMapping("/collect")
    public ResponseEntity<String> collectUserBehavior(@RequestBody UserBehaviorDTO behaviorDTO) {
        // 调用服务层方法，将用户行为数据存储到数据库
        userBehaviorService.saveUserBehavior(behaviorDTO);
        return ResponseEntity.ok("用户行为数据收集成功");
    }
}

// 推荐算法核心逻辑（简化版协同过滤）
public class RecommendationEngine {
    
    public List<Comic> generateRecommendations(Long userId) {
        // 从数据库获取用户历史行为数据
        List<UserBehavior> userBehaviors = userBehaviorRepository.findByUserId(userId);
        
        // 构建用户-漫画评分矩阵
        Map<Long, Map<Long, Double>> userComicMatrix = new HashMap<>();
        for (UserBehavior behavior : userBehaviors) {
            Map<Long, Double> comicScores = userComicMatrix.computeIfAbsent(behavior.getUserId(), k -> new HashMap<>());
            double score = behavior.getRating() != null ? behavior.getRating() : 1.0;
            // 根据行为类型调整评分权重
            if ("favorite".equals(behavior.getActionType())) {
                score *= 3;
            } else if ("comment".equals(behavior.getActionType())) {
                score *= 2;
            }
            comicScores.put(behavior.getComicId(), score);
        }
        
        // 计算用户相似度（简化版余弦相似度）
        Map<Long, Double> userSimilarities = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<Long, Map<Long, Double>> entry : userComicMatrix.entrySet()) {
            if (!entry.getKey().equals(userId)) {
                double similarity = cosineSimilarity(userComicMatrix.get(userId), entry.getValue());
                userSimilarities.put(entry.getKey(), similarity);
            }
        }
        
        // 生成推荐列表（基于相似用户的喜好）
        List<Comic> recommendations = new ArrayList<>();
        Map<Long, Double> comicScores = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<Long, Double> similarityEntry : userSimilarities.entrySet()) {
            Long similarUserId = similarityEntry.getKey();
            Map<Long, Double> similarUserComics = userComicMatrix.get(similarUserId);
            for (Map.Entry<Long, Double> comicEntry : similarUserComics.entrySet()) {
                Long comicId = comicEntry.getKey();
                double score = comicEntry.getValue() * similarityEntry.getValue();
                comicScores.merge(comicId, score, Double::sum);
            }
        }
        
        // 按评分排序并获取前N部漫画
        comicScores.entrySet().stream()
            .sorted(Map.Entry.<Long, Double>comparingByValue().reversed())
            .limit(10)
            .forEach(entry -> {
                Comic comic = comicRepository.findById(entry.getKey()).orElse(null);
                if (comic != null) {
                    recommendations.add(comic);
                }
            });
        
        return recommendations;
    }
    
    // 计算余弦相似度（简化版）
    private double cosineSimilarity(Map<Long, Double> vec1, Map<Long, Double> vec2) {
        double dotProduct = 0.0;
        double norm1 = 0.0;
        double norm2 = 0.0;
        
        for (Map.Entry<Long, Double> entry : vec1.entrySet()) {
            Long key = entry.getKey();
            double value1 = entry.getValue();
            double value2 = vec2.getOrDefault(key, 0.0);
            dotProduct += value1 * value2;
            norm1 += Math.pow(value1, 2);
        }
        
        for (double value : vec2.values()) {
            norm2 += Math.pow(value, 2);
        }
        
        return dotProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2));
    }
}

基于微信小程序的个性化漫画阅读推荐系统【源码文末联系】