django基于K-means算法的图书推荐--附源码22409

摘  要

本文主要聚焦于Django框架下基于K-means算法的图书推荐系统的设计与实现。该系统旨在优化图书推荐流程，通过K-means聚类算法对用户偏好和书籍特征进行深入分析，从而提供更为精准的个性化推荐服务。系统采用Django作为后端开发框架，充分利用其高效、可扩展的特点，结合MySQL数据库进行数据管理，实现了对图书信息的有效存储与快速检索。在方法层面，我们首先从图书数据中提取关键特征，运用K-means算法对书籍进行聚类分析，形成不同的书籍类别。随后根据用户的阅读历史、点赞、收藏以及评分等偏好信息，构建用户画像，并基于聚类结果为用户推荐最符合其兴趣的书籍。该系统相较于传统推荐方法，能够显著提升推荐的准确性和用户满意度。

系统还具备良好的用户界面和交互体验，为用户提供了便捷的图书浏览与选购途径。本研究不仅验证了Django框架与K-means算法在图书推荐系统中的有效性，还为图书行业的数字化转型提供了有力支持。未来将继续优化算法性能，丰富系统功能，以满足更广泛用户的个性化需求。

关键词：Django框架；K-means算法；图书推荐系统；个性化服务；数据分析

ABSTRACT

This paper mainly focuses on the design and implementation of a book recommendation system based on the K-means algorithm within the Django framework. This system aims to optimize the book recommendation process by conducting in-depth analysis of user preferences and book characteristics using the K-means clustering algorithm, thereby providing more precise personalized recommendation services. The system adopts Django as the backend development framework, fully leveraging its efficient and scalable features, and combines with a MySQL database for data management, achieving effective storage and rapid retrieval of book information. At the methodological level, we first extract key features from book data and apply the K-means algorithm to perform cluster analysis on books, forming different book categories. Subsequently, based on users' reading history, likes, bookmarks, ratings, and other preference information, user profiles are constructed, and books that best match users' interests are recommended based on the clustering results. Compared with traditional recommendation methods, this system can significantly improve the accuracy of recommendations and user satisfaction.

The system also boasts a user-friendly interface and interactive experience, providing users with convenient book browsing and purchasing options.This research not only verifies the effectiveness of the Django framework and K-means algorithm in the book recommendation system but also provides strong support for the digital transformation of the publishing industry. In the future, we will continue to optimize algorithm performance and enrich system functions to meet the personalized needs of a wider range of users.

Keywords: Django framework; K-means algorithm; book recommendation system; personalized service; data analysis

目  录

摘  要

ABSTRACT

第1章 绪  论

1.1 研究背景

1.2 研究意义

1.3 国内现状

1.4 国外现状

第2章 相关技术介绍

2.1 Django语言

2.2 K-means算法介绍

2.3 Python语言

第3章 系统分析

3.1 可行性分析

3.1.1 技术可行性

3.1.2 经济可行性

3.1.3 操作可行性

3.1.4 社会可行性

3.2 系统功能需求

3.2.1 注册用户主要功能

3.2.2 管理员主要功能

3.3 非功能性需求分析

3.4 系统用户用例分析

3.4.1 注册用户用例图

3.4.2 管理员用例图

第4章 系统设计

4.1 功能模块设计

4.2 数据库设计

4.2.1 概念设计

4.2.2 逻辑设计

第5章 系统实现

5.1 注册用户主要功能实现

5.1.1 用户注册

5.1.2 用户登录

5.1.3 前端首页

5.1.4 图书资讯

5.1.5 图书信息

5.1.6 个人中心

5.2 管理员模块主要功能实现

5.2.1 后台首页

5.2.2 系统用户

5.2.3 图书信息管理

5.2.4 借阅记录管理

5.2.5 图书评价管理

第6章 系统测试

6.1 测试目的

6.2 测试用例

6.3 测试结果

结  论

致  谢

参考文献

第1章 绪  论

1.1研究背景

随着数字化阅读时代的到来，图书资源的海量增长与读者个性化需求的日益凸显，传统的图书推荐方式已难以满足现代读者的需求。Django框架以其高效、灵活的特点成为构建Web应用的优选，而K-means算法作为一种经典的无监督学习算法，在数据挖掘和聚类分析中展现出强大的能力[1]。将Django框架与K-means算法相结合，应用于图书推荐系统中，旨在通过深入挖掘图书特征与用户行为数据，实现更加精准、个性化的图书推荐，从而解决信息过载问题，提升用户阅读体验，同时也为图书出版与发行行业提供有力的数据支持与市场洞察[2]。

1.2研究意义

Django基于K-means算法的图书推荐系统的研究，具有重要的理论意义和实践价值。该系统通过结合Django框架的高效开发与K-means算法的聚类分析能力，不仅丰富了图书推荐系统的算法研究，还提升了推荐系统的精准度和个性化水平[3]。在理论上，该研究有助于探索大数据背景下，机器学习算法在图书推荐领域的应用潜力，推动相关技术的发展和创新。在实践上该系统能够为读者提供更加精准、个性化的图书推荐服务，提升阅读体验，也为图书出版商和销售商提供了有效的市场分析工具，有助于优化库存管理和营销策略，促进图书市场的健康发展[4]。

1.3国内现状

在国内，随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，图书推荐系统逐渐成为图书馆、在线书店及电商平台的重要功能之一。近年来基于K-means算法的图书推荐系统在国内的研究与应用逐渐增多。研究者们利用K-means算法对图书数据进行聚类分析，结合用户的历史阅读行为和偏好，为用户提供个性化的图书推荐服务[5]。Django框架因其高效、灵活的特点，在图书推荐系统的后端开发中得到了广泛应用。然而，国内在K-means算法与Django框架的结合应用上仍处于探索阶段，相关技术和算法的优化仍有待进一步研究。

1.4国外现状

在国外，图书推荐系统的研究起步较早，技术也相对成熟。K-means算法作为经典的聚类算法之一，在图书推荐领域的应用已有多年历史。国外研究者不仅关注算法本身的优化，还积极探索K-means算法与其他推荐算法的结合应用，以提高推荐的准确性和个性化水平[6]。而且Django框架作为流行的Web开发框架，在国外图书推荐系统的构建中也占据了重要地位。国外在K-means算法与Django框架的结合应用上积累了丰富的经验，形成了较为完善的技术体系和解决方案，为国内的研究与应用提供了有益的参考和借鉴。

第2章 相关技术介绍

2.1Django语言

Django 是一个开源的 Python Web 框架，遵循 MVT（Model-View-Template）架构模式，旨在帮助开发者快速构建高性能、可扩展的 Web 应用程序。它内置了丰富的功能模块，如数据库 ORM、URL 路由、模板引擎、用户认证和管理等，极大地简化了开发流程。Django 的设计强调“不要重复造轮子”的理念，提供了大量的内置功能和第三方插件，使得开发者能够专注于业务逻辑的实现，而无需从头开始构建每个组件。其强大的数据库层支持多种数据库系统，并通过 ORM 提供了安全、灵活的数据操作方式，有效防止 SQL 注入等安全问题[7]。而且Django 的可扩展性和可维护性使其能够适应各种规模的项目，从简单的个人应用到复杂的大型网站都能轻松应对。Django 还拥有活跃的社区支持和丰富的文档资源，为开发者提供了持续的学习和帮助。

2.2K-means算法介绍

 K-means算法是一种经典的无监督机器学习算法，广泛应用于数据聚类分析领域。其核心思想是将数据集中的样本划分为K个互不相交的簇，每个簇由一个质心表示，通过迭代优化使得簇内样本与质心的相似度最大化，而不同簇之间的相似度最小化。具体实现过程中，首先随机初始化K个质心，然后根据距离度量（通常是欧氏距离）将每个样本分配到最近的质心所属的簇，接着重新计算每个簇的质心，直至质心位置不再发生显著变化或达到预设的迭代次数。该算法具有简单易懂、实现成本低且计算效率高的优点，尤其适用于处理大规模数据集[8]。在图书推荐系统中，K-means算法可依据用户的阅读历史、评分行为等特征对用户进行聚类，从而为同一簇内的用户提供相似的图书推荐，有效提升推荐的精准度与个性化程度。

2.3Python语言

Python是一种功能强大的高级编程语言，优点多多，例如简洁易读、可移植性好、有丰富的标准库和扩展库等。它支持多种编程范式，例如面向对象、过程式和函数式编程。在Web开发领域，Python凭借其高效的开发效率和强大的生态系统占据了重要地位。Django框架作为Python的代表性Web框架之一，提供了全面的功能支持，如ORM、模板引擎、自动化的管理界面等，使得开发者能够快速构建 robust 的Web应用程序。除了上述之外Python在数据处理和分析方面也有出色的表现，拥有如NumPy、Pandas等强大的数据处理库，以及用于机器学习和数据挖掘的Scikit-learn等工具。在本毕业设计中，Python语言被用于实现基于K-means算法的图书推荐系统，通过结合Django框架的Web开发能力和Python的数据分析库，实现了高效、智能的图书推荐服务。

第3章 系统分析

3.1可行性分析

3.1.1技术可行性

Django作为一个成熟的Web开发框架，以其强大的功能和灵活的扩展性，为开发图书推荐系统提供了坚实的基础。Django遵循MVC设计模式，强调代码复用和快速开发，能够极大地提高开发效率。同时K-means算法作为一种经典的无监督学习算法，在数据聚类领域具有广泛的应用和成熟的实现。结合Django和K-means算法，可以实现一个高效、准确的图书推荐系统。并且利用Python丰富的第三方库和Django强大的ORM功能，可以方便地进行数据操作和管理，确保系统的稳定性和可维护性。如此从技术角度来看，Django基于K-means算法的图书推荐系统是可行的。

3.1.2经济可行性

Django和K-means算法均为开源技术，不用支付高昂的许可费用。而且Python作为一种免费且广泛使用的编程语言，也大大降低了开发成本。在者利用现有的服务器资源和数据库管理系统（如MySQL），可以进一步节省硬件成本。对于个人毕业设计而言，这些开源技术和免费资源足以支撑整个系统的开发和运行。如此从经济角度来看，Django基于K-means算法的图书推荐系统具有较高的可行性。

3.1.3操作可行性

Django提供了直观的管理后台和易用的模板引擎，使得系统的日常维护和操作变得简单方便。管理员可以通过管理后台轻松地进行用户管理、图书信息管理、借阅审核等操作。在者前端界面采用现代Web技术构建，具有良好的用户体验和交互性，使得用户能够方便地浏览图书和接收推荐。而且系统还可集成用户反馈机制，以便及时调整和优化推荐算法，提高推荐准确性。从操作角度来看，Django基于K-means算法的图书推荐系统是可行的。

3.1.4社会可行性

随着数字化阅读的普及和用户对个性化推荐需求的增加，图书推荐系统具有广阔的市场前景和应用价值。Django基于K-means算法的图书推荐系统能够为用户提供个性化的图书推荐服务，提高用户的阅读体验和满意度。该系统还可以为图书馆和在线阅读平台提供数据支持和决策依据，帮助它们更好地了解用户需求并优化资源配置。因此，从社会角度来看Django基于K-means算法的图书推荐系统不仅具有可行性，而且具有重要的社会意义和应用价值。

3.2系统功能需求

Django基于K-means算法的图书推荐系统包含注册用户、管理员两个角色划分，每个角色对应的主要功能如下：

3.2.1注册用户主要功能

（1）用户注册：点击注册，进入注册页面，填写相关账号、设置密码、确认密码、昵称、邮箱、身份、用户姓名、用户性别等字段信息，点击下方注册按钮，提示注册成功后，系统将自动跳转回到登录页面。

（2）用户登录：首先点击“登录”按钮，输入账号、密码、验证码登录系统，登录时前端会自动校验用户名与密码，用户输入正确则登录成功，输入错误会有提示信息。

（3）前端首页：主要展示轮播图、公告信息、图书资讯、图书信息推荐，其中图书信息推荐使用的是K-means算法，对用户的点击、评论、收藏、点赞等行为数据进行统计、预测和分析，为用户推荐更可能感兴趣的内容。

（4）公告信息：展示后台发布的所有系统公告信息，点击详情可查看具体公告详情信息。
   （5）图书资讯：展示后端发布的图书资讯信息，可通过局部搜索查询、筛选条件过滤、排序过滤图书数据，点击标签卡可查看详情，并进行点赞、收藏、发表评论信息等。

（6）图书信息：展示后端发布的图书信息，可通过图书名称、图书类型搜索查询、下拉条件过滤、排序过滤图书数据，点击标签卡可查看图书详情，并进行点赞、收藏、发表评论信息、借阅图书等。

（7）我的账户：个人资料跟修改密码，可以替换头像，编辑昵称跟邮箱等信息，点击提交，修改成功。修改密码：主要输入原始密码、设置新密码，确认密码后点击确认修改后提示修改成功跳转到登录页面，再次登录的话需要用新密码才能登录成功。

（8）个人中心：包含个人首页、借阅记录、图书评价、收藏等。

1）借阅记录：展示用户个人借阅记录，可查看具体详细信息并且对借阅的图书进行评价。

2）图书评价：展示用户个人图书评价记录，可查看具体详细信息。

3）收藏：展示用户个人收藏信息列表，可删除收藏记录。

3.2.2管理员主要功能

（1）后台首页：主要展示注册用户统计、借书记录统计。

（2）系统用户：主要管理管理员、注册用户，可编辑用户信息，可设置用户状态。

（3）图书分类管理：子菜单图书分类列表、图书分类。图书分类列表展示所有图书分类信息，可进行增删改查。图书分类添加主要是添加新的图书分类。

（4）图书信息管理：包含图书信息列表跟图书信息添加。图书信息列表可查看所有图书信息，可查看详情、图书评论。图书信息信息添加可添加图书信息，添加成功的图书信息会展示在前端。

（5）借阅记录管理：展示所有用户的借阅记录信息，可查看详情、评论以及审核借阅信息。

（6）图书评价管理：展示系统所有用户的图书评价信息，能查看详情。

（7）系统管理：主要管理首页的轮播图数据。

（8）公告信息管理：添加系统公告信息，添加成功后再前端展示。

（9）资源管理：子菜单图书资讯、资讯分类。图书资讯列表展示所有图书资讯信息，可进行增删改查，新增后会在前台展示，编辑后及时在前台变更，删除后将不再前台展示。可对图书资讯分类进行增删改查操作。

3.3非功能性需求分析

在Django基于K-means算法的图书推荐系统的毕业设计中，非功能性需求分析是也是很重要的。它主要关注系统除了基本功能外的其他特性，如性能、安全性、易用性、可维护性等，这些特性对于确保系统的稳定运行和用户满意度至关重要。

表3-1 非功能性需求分析

序号	非功能性需求	需求要求
1	性能	性能需求主要包括响应时间和吞吐量两个方面。 响应时间要求系统在用户请求后能够迅速返回结果，以提高用户体验。吞吐量则要求系统能够处理大量并发请求，确保在高负载情况下仍能稳定运行。系统需要采用高效的算法和数据结构，优化数据库查询和缓存机制，以及进行负载均衡和水平扩展等策略。
2	可靠性	可靠性需求主要体现在系统的稳定性和可用性上。 系统需要确保在长时间运行过程中不出现崩溃或数据丢失等问题，同时提供故障恢复和容灾备份机制，以应对突发情况。 系统还需要进行定期的维护和更新，及时修复漏洞和提升性能，确保系统的长期稳定运行。
3	易用性	易用性需求主要体现在系统的界面设计和交互体验上。 系统需要提供直观、简洁的用户界面，方便用户进行图书浏览、搜索和推荐等操作。系统还需要提供清晰的引导和帮助文档，降低用户的学习成本和使用难度。 系统还可以集成用户反馈机制，以便及时了解用户需求并优化系统体验。
4	安全性	安全性是指系统保护数据免受未授权访问、泄露、篡改和破坏的能力。对于图书推荐系统而言，安全性需求主要体现在用户数据保护和系统访问控制上。系统需要采用加密技术对用户数据进行存储和传输，确保用户隐私和数据安全。 系统还需要实现严格的访问控制机制，限制不同用户角色的权限范围，防止非法访问和操作。此外，系统还需要定期进行安全审计和漏洞扫描，及时发现并修复潜在的安全隐患。

3.4系统用户用例分析

3.4.1注册用户用例图

DJANGO基于K-MEANS算法的图书推荐系统中注册用户包含注册、登录、首页、公告信息、图书资讯、图书信息、我的账户、个人中心等功能。注册用户用例图如下所示：

图3-1 注册用户用例图

3.4.2管理员用例图

DJANGO基于K-MEANS算法的图书推荐系统中管理员包含登录、后台首页、系统用户、图书分类管理、图书信息管理、借阅记录管理、图书评价管理、系统管理、公告信息管理、资源管理等功能。管理员用例图如下所示：

图3-2 管理员用例图

第4章 系统设计

4.1功能模块设计

DJANGO基于K-MEANS算法的图书推荐系统主要涉及有注册用户、管理员两个角色。其中注册用户包含注册、登录、首页、公告信息、图书资讯、图书信息、我的账户、个人中心等功能；管理员包含登录、后台首页、系统用户、图书分类管理、图书信息管理、借阅记录管理、图书评价管理、系统管理、公告信息管理、资源管理等功能。每个角色对应的功能模块如图所示。

图4-1系统功能结构图

4.2数据库设计

4.2.1概念设计

Django基于K-means算法的图书推荐系统中管理员、注册用户、图书信息、借阅记录、公告信息等E-R实体关系图

图4-2总体ER图

4.2.2逻辑设计

通过上一小节Django基于K-means算法的图书推荐系统中总E-R关系图上得出一共需要创建很多个数据表。在此主要罗列几个主要的数据库表结构设计。

介绍了一些根据各类别主要数据库表的设计结构以及基本功能建立数据库表:

表4-1 registered_user (注册用户)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	registered_user_id	int	10	0	N	Y		注册用户ID
2	user_name	varchar	64	0	Y	N		用户姓名
3	user_gender	varchar	64	0	Y	N		用户性别
4	examine_state	varchar	16	0	N	N	已通过	审核状态
5	user_id	int	10	0	N	N	0	用户ID
6	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
7	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表4-2 book_classification (图书分类) 

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	book_classification_id	int	10	0	N	Y		图书分类ID
2	book_type	varchar	64	0	N	N		图书类型
3	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
4	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表4-3 book_evaluation (图书评价)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	book_evaluation_id	int	10	0	N	Y		图书评价ID
2	book_number	varchar	64	0	Y	N		图书编号
3	book_name	varchar	64	0	Y	N		图书名称
4	book_type	varchar	64	0	Y	N		图书类型
5	book_author	varchar	64	0	Y	N		图书作者
6	borrowing_users	int	10	0	Y	N	0	借阅用户
7	user_name	varchar	64	0	Y	N		用户姓名
8	borrowing_quantity	double	9	2	Y	N	0.00	借阅数量
9	borrowing_days	double	9	2	Y	N	0.00	借阅天数
10	evaluation_score	double	9	2	Y	N	0.00	评价分数
11	evaluation_content	text	65535	0	Y	N		评价内容
12	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
13	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间
14	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表
15	source_id	int	10	0	Y	N		来源ID
16	source_user_id	int	10	0	Y	N		来源用户

表4-4 book_information (图书信息)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	book_information_id	int	10	0	N	Y		图书信息ID
2	book_number	varchar	64	0	Y	N		图书编号
3	book_name	varchar	64	0	Y	N		图书名称
4	book_type	varchar	64	0	Y	N		图书类型
5	book_author	varchar	64	0	Y	N		图书作者
6	book_cover	varchar	255	0	Y	N		图书封面
7	book_location	varchar	64	0	Y	N		图书位置
8	publisher_name	varchar	64	0	Y	N		出版社名
9	book_inventory	double	9	2	Y	N	0.00	图书库存
10	publication_date	date	10	0	Y	N		出版日期
11	book_introduction	text	65535	0	Y	N		图书简介
12	book_details	longtext	2147483647	0	Y	N		图书详情
13	hits	int	10	0	N	N	0	点击数
14	praise_len	int	10	0	N	N	0	点赞数
15	collect_len	int	10	0	N	N	0	收藏数
16	comment_len	int	10	0	N	N	0	评论数
17	recommend	int	10	0	N	N	0	智能推荐
18	borrowing_record_limit_times	int	10	0	N	N	0	借阅限制次数
19	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
20	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表4-5 borrowing_record (借阅记录)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	borrowing_record_id	int	10	0	N	Y		借阅记录ID
2	book_number	varchar	64	0	Y	N		图书编号
3	book_name	varchar	64	0	Y	N		图书名称
4	book_type	varchar	64	0	Y	N		图书类型
5	book_author	varchar	64	0	Y	N		图书作者
6	borrowing_users	int	10	0	Y	N	0	借阅用户
7	user_name	varchar	64	0	Y	N		用户姓名
8	borrowing_quantity	double	9	2	Y	N	0.00	借阅数量
9	borrowing_date	date	10	0	Y	N		借阅日期
10	borrowing_days	double	9	2	Y	N	0.00	借阅天数
11	borrowing_instructions	text	65535	0	Y	N		借阅说明
12	examine_state	varchar	16	0	N	N	未审核	审核状态
13	examine_reply	varchar	16	0	Y	N		审核回复
14	book_evaluation_limit_times	int	10	0	N	N	1	评价限制次数
15	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
16	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间
17	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表
18	source_id	int	10	0	Y	N		来源ID
19	source_user_id	int	10	0	Y	N		来源用户

表4-6 notice (公告)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	notice_id	mediumint	8	0	N	Y		公告id：
2	title	varchar	125	0	N	N		标题：
3	content	longtext	2147483647	0	Y	N		正文：
4	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
5	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表4-7 comment (评论)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	comment_id	int	10	0	N	Y		评论ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	评论人ID：
3	reply_to_id	int	10	0	N	N	0	回复评论ID：空为0
4	content	longtext	2147483647	0	Y	N		内容：
5	nickname	varchar	255	0	Y	N		昵称：
6	avatar	varchar	255	0	Y	N		头像地址：[0,255]
7	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
8	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
9	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
10	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
11	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：

表4-8 praise (点赞)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	praise_id	int	10	0	N	Y		点赞ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	点赞人：
3	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
4	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
5	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
6	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
7	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：
8	status	bit	1	0	N	N	1	点赞状态:1为点赞，0已取消

表4-9 collect (收藏)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	collect_id	int	10	0	N	Y		收藏ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	收藏人ID：
3	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
4	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
5	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：
6	title	varchar	255	0	Y	N		标题：
7	img	varchar	255	0	Y	N		封面：
8	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
9	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表4-10 slides (轮播图)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	slides_id	int	10	0	N	Y		轮播图ID：
2	title	varchar	64	0	Y	N		标题：
3	content	varchar	255	0	Y	N		内容：
4	url	varchar	255	0	Y	N		链接：
5	img	varchar	255	0	Y	N		轮播图：
6	hits	int	10	0	N	N	0	点击量：
7	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
8	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

第5章 系统实现

5.1注册用户主要功能实现

5.1.1用户注册

用户注册：点击注册，进入注册页面，填写相关账号、设置密码、确认密码、昵称、邮箱、身份、用户姓名、用户性别等字段信息，点击下方注册按钮，提示注册成功后，系统将自动跳转回到登录页面。注册界面如下图所示。

图5-1 注册界面

关键代码：

5.1.2用户登录

用户登录：首先点击“登录”按钮，输入账号、密码、验证码登录系统，登录时前端会自动校验用户名与密码，用户输入正确则登录成功，输入错误会有提示信息。登录界面如下图所示。

图5-2 登录界面

关键代码：

5.1.3前端首页

前端首页：主要展示轮播图、公告信息、图书资讯、图书信息推荐。前端首页界面如下图所示。

图5-3 前端首页界面

5.1.4图书资讯

图书资讯：展示后端发布的图书资讯信息，可通过局部搜索查询、筛选条件过滤、排序过滤图书资讯信息，点击标签卡可查看详情，并进行点赞、收藏、发表评论信息等。图书资讯界面如下图所示。

图5-4 图书推荐界面

关键代码：

5.1.5图书信息

图书信息：展示后端发布的图书信息，可通过图书名称、图书类型搜索查询、下拉条件过滤、排序过滤图书数据，点击标签卡可查看图书详情，并进行点赞、收藏、发表评论信息、借阅图书等，借阅的图书需要管理员审核。图书信息、图书借阅界面如下图所示。

图5-5 图书信息界面

图5-6 图书借阅界面

关键代码：

5.1.6个人中心

个人中心：包含个人首页、借阅记录、图书评价、收藏等。借阅记录：借阅记录：展示用户个人借阅记录，可查看具体详细信息并且对借阅的图书进行评价。图书评价：展示用户个人图书评价记录，可查看具体详细信息。收藏：展示用户个人收藏信息列表，可删除收藏记录。个人信息界面如下图所示。

图5-7 借阅记录界面

图5-8 收藏列表界面

5.2管理员模块主要功能实现

5.2.1后台首页

后台首页：主要展示注册用户统计、借书记录统计。后台首页如下图所示。

图5-9 后台首页界面

5.2.2系统用户

系统用户：主要管理管理员、注册用户，可编辑用户信息，可设置用户状态。设置用户界面如下图所示。

图5-10 设置用户状态界面图

5.2.3图书信息管理

图书信息管理：包含图书信息列表跟图书信息添加。图书信息列表可查看所有图书信息，可查看详情、图书评论。图书信息信息添加可添加图书信息，添加成功的图书信息会展示在前端。图书信息列表、图书信息添加界面如下图所示。

图5-11 图书信息列表界面图

图5-12 图书信息添加界面图

关键代码：

5.2.4借阅记录管理

借阅记录管理：展示所有用户的借阅记录信息，可查看详情、评价以及审核借阅信息。借阅记录列表、借阅审核界面如下图所示。

图5-13 借阅记录列表界面图

图5-14 借阅审核列表界面图

5.2.5图书评价管理

图书评价管理：展示系统所有用户的图书评价信息，能查看详情。图书评价列表界面如下图所示。

图5-15 图书评价列表界面图

第6章 系统测试

6.1测试目的

测试是为了发现系统中功能所存在的问题，系统测试是软件开发过程中必不可少的环节之一，它旨在验证整个软件系统是否满足需求规格说明书定义的要求。

6.2测试用例

用户登录功能测试

表6-1 用户登录功能测试表

用例名称	注册用户登录系统
目的	测试用户通过正确的用户名和密码可否登录功能
前提	未登录的情况下
测试流程	1) 进入登录页面 2) 输入正确的用户名和密码
预期结果	用户名和密码正确的时候，跳转到登录成功界面，反之则显示错误信息，提示重新输入
实际结果	实际结果与预期结果一致

查看图书信息功能测试：

表6-2 查看图书信息功能测试表

用例名称	查看图书信息
目的	测试查看图书信息
前提	用户登录
测试流程	点击图书信息管理
预期结果	可以查看所有图书详细信息
实际结果	实际结果与预期结果一致

管理员添加图书信息测试：

表6-3 管理员添加图书测试表

用例名称	管理员添加图书测试用例
目的	测试管理员添加图书功能
前提	用户正常登录情况下
测试流程	1）点击图书信息管理，点击图书信息添加，点击添加按钮，输入相关图书信息 2）点击进行提交。
预期结果	提交以后，该图书信息显示在对应列表中，前端展示该图书对应信息
实际结果	实际结果与预期结果一致

图书信息搜索功能测试：

表6-4图书信息搜索功能测试表

用例名称	图书信息搜索测试
目的	测试图书信息搜索功能
前提	无
测试流程	1）在搜索框填入搜索关键字。 2）点击搜索按钮。
预期结果	页面显示包含有搜索关键字的图书信息
实际结果	实际结果与预期结果一致

图书信息删除功能测试：

表6-5图书信息删除功能测试表

用例名称	图书信息删除测试
目的	测试图书信息删除功能
前提	管理员登录—》图书信息管理—》图书信息列表
测试流程	1）选择一个图书信息。 2）点击删除按钮。
预期结果	提示删除成功，图书信息列表不在展示该图书信息
实际结果	实际结果与预期结果一致

借阅记录审核功能测试：

表6-6借阅记录审核功能测试表

用例名称	借阅记录审核测试
目的	测试管理员审核借阅记录
前提	管理员登录—》借阅记录列表
测试流程	1）点击审核按钮，选择审核状态 2）点击提交按钮。
预期结果	提示提交成功，该借阅记录审核完成，注册用户可在借阅记录查看对应审核状态
实际结果	实际结果与预期结果一致

密码修改功能测试：

表6-7密码修改功能测试表

用例名称	密码修改测试用例
目的	测试管理员密码修改功能
前提	管理员用户正常登录情况下
测试流程	1）管理员密码修改并完成填写。 2）点击进行提交。
预期结果	使用新的密码可以登录
实际结果	实际结果与预期结果一致

6.3测试结果

在本次主要测试用户登录、修改密码以及图书信息添加、查看、搜索、删除、审核借阅记录业务流程操作。验证所有操作都能够正常运行，因此能够保证本次设计的，已实现的功能能够正常运行并且相关数据库的信息也同样保存正确。

结  论

随着数字化阅读的普及，个性化图书推荐成为提升用户体验的关键。本毕业设计开发的基于 Django 框架和 K-means 算法的图书推荐系统，成功实现了精准、高效的图书推荐服务。系统通过 K-means 算法对用户行为数据进行聚类分析，结合图书特征信息，为用户提供符合阅读兴趣和习惯的个性化推荐。在技术实现上，Django 框架的高效开发能力和 Python 丰富的数据分析库相辅相成，确保了系统的稳定性和扩展性。通过实验可知该系统在推荐准确率和用户满意度方面表现优异，有效提升了图书推荐的质量和效率。不仅降低了用户查找合适图书的时间成本，还帮助图书馆优化了资源配置，提升了整体运营效率。

在者系统界面简洁直观，操作流程清晰易懂，用户无需复杂培训即可上手使用。系统的可扩展性使其能够轻松适应业务增长和技术升级的需求，为未来的功能扩展和优化提供了便利。本系统在技术上具有可行性，在应用上具有广泛的前景，为图书推荐领域提供了新的思路和解决方案。通过智能化的推荐服务，不仅提升了用户的阅读体验，也为图书馆的数字化转型和智能化管理提供了有力支持。

致  谢

在完成本次Django 和 K-means 算法的图书推荐系统毕业设计的过程中，我获得了多方的支持与协助。在本论文结束之际，我衷心地对在毕设中帮助过我的人致以崇高的感谢。当然最要感谢我毕设的导师。在整个项目中导师给予我无私的帮助和宝贵的建议，让我在攻关中不断突破自我不断提升我的开发能力，一个一个技术难关被攻克，让毕设项目顺利完成少不了导师精心的指导。谢谢老师的帮助确保了我的研发成果能够得以系统、清晰地展现。

我也要感谢那些在开源社区中无私分享经验和技术的开发者们。你们的代码和见解为我解决技术难题提供了重要的参考和帮助。

最后我要感谢我的家人和亲朋们。在我为毕业设计忙碌的日子里，他们的理解和支持让我能够全身心地投入到毕业设计中，在我遇到困难时给予我鼓励，在我取得进步时为我感到骄傲。最后我再次向所有在这个过程中给予我帮助与支持的人们表示最诚挚的感谢。是你们的陪伴与共同努力，让我的毕业设计之旅充满了收获与成长。

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