大家好我是小俊学长,混迹在java圈的辛苦码农。今天要和大家聊的是一款,毕业设计项目《springboot基于大数据技术的电影推荐系统》。项目源码以及部署相关请联系小俊学长,文末附上联系信息 。
🎈作者:小俊学长🎈
🎈个人简介:精通 Java、Python、C#、C、C++ 等编程语言,同时对微信小程序、Php 和 Android 等技术也能熟练掌握,可为大家提供全面的技术支持与交流。我拥有丰富的成品 Java、Python、C# 毕业设计项目经验,能够为学生提供各类个性化的开题框架及实际运作方案。🎈
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关键技术:Python、Django 、Vue.js技术、 Mysql、 Hadoop、Scrapy、B/S结构
4 系统总体设计
4.1系统功能结构设计图
根据需求说明设计系统各功能模块。采用模块化设计方法实现一个复杂结构进行简化,分成一个个小的容易解决的板块,然后再将小的板块继续分化成功能单一的更小模块。模块化设计方法使测试调试、维护更容易,减少模块间的干扰。各模块可以同时开发提高开发效率。本系统功能结构图如下所示:
图 4-1系统功能结构图
5 系统详细设计与实现
按照软件工程的流程来说,在系统的详细设计与实现阶段,要把模块、视图、模板进行相应的组合完成一个个所需的功能,此章将会把设计中模块一一说明如何设计和实现的。
5.1前台功能实现
5.1.1系统首页页面
当人们打开系统的网址后,首先看到的就是首页界面。在这里,人们能够看到系统的导航条,通过导航条导航进入各功能展示页面进行操作。系统首页界面如图5-1所示:
图5-1 系统首页界面
在注册流程中,用户在Vue前端填写必要信息(如用户名、密码等)并提交。前端将这些信息通过HTTP请求发送到Java后端。后端处理这些信息,检查用户名是否唯一,并将新用户数据存入MySQL数据库。完成后,后端向前端发送注册成功的确认,前端随后通知用户完成注册。这个过程实现了新用户的数据收集、验证和存储。系统注册页面如图5-2所示:
图5-2系统注册详细页面
电影信息:在电影信息页面的输入栏中输入导演、类型和地区进行查询,可以查看到电影详细信息,并进行评论或收藏操作;电影信息页面如图5-3所示:
图5-3电影信息详细页面
5.1.2个人中心
个人中心,在个人中心页面可以对个人中心、修改密码、我的发布、我的收藏、浏览历史进行详细操作;如图5-4所示:
图5-4个人中心界面
5.2管理员功能实现
在登录流程中,用户首先在Vue前端界面输入用户名和密码。这些信息通过HTTP请求发送到Java后端。后端接收请求,通过与MySQL数据库交互验证用户凭证。如果认证成功,后端会返回给前端,允许用户访问系统。这个过程涵盖了从用户输入到系统验证和响应的全过程。如图5-5所示。
图5-5 管理员登录界面
管理员进入主页面,主要功能包括对用户管理、电影信息管理、论坛交流、系统管理、个人中心等进行操作。管理员主页面如图5-6所示:
图5-6管理员主界面
用户功能实现是在Springboot后端部分,您需要创建一个新的应用,然后在该应用下创建一个模型(models.py)来定义用户的数据结构,使用Springboot的ORM来处理与MySQL数据库的交互,包括用户信息的查询、添加或删除等操作。接着,在views.py中编写视图逻辑来处理前端请求,使用Springboot的URL路由(urls.py)将请求映射到相应的视图函数。对于数据的验证和序列化,可以使用Springboot的表单或序列化器来实现。在前端Vue.js部分,将创建相应的Vue组件,在这些组件中使用axios或其他HTTP库与Springboot后端的API进行交互,实现用户信息的查看,修改或删除等功能。状态管理可以通过Vuex来维护,比如在store目录下定义用户模块的状态、突变、动作和获取器。如图5-7所示:
图5-7用户界面
电影信息功能实现是在Springboot后端部分,您需要创建一个新的应用,然后在该应用下创建一个模型(models.py)来定义电影信息的数据结构,使用Springboot的ORM来处理与MySQL数据库的交互,包括电影信息的查询、删除或爬取数据等操作。接着,在views.py中编写视图逻辑来处理前端请求,使用Springboot的URL路由(urls.py)将请求映射到相应的视图函数。对于数据的验证和序列化,可以使用Springboot的表单或序列化器来实现。在前端Vue.js部分,将创建相应的Vue组件,在这些组件中使用axios或其他HTTP库与Springboot后端的API进行交互,实现电影信息的查看、修改、查看评论或删除等功能。状态管理可以通过Vuex来维护,比如在store目录下定义电影信息模块的状态、突变、动作和获取器。如图5-8所示:
图5-8电影信息管理界面
管理员进行爬取数据后可以在看板页面查看到系统简介、评分统计、导演统计、类型统计、地区统计、用户总数、电影信息总数、电影信息详情等实时的分析图进行可视化管理;看板大屏选择了Echart作为数据可视化工具,它是一个使用JavaScript实现的开源可视化库,能够无缝集成到Java Web应用中。Echart的强大之处在于其丰富的图表类型和高度的定制化能力,使得管理人员可以通过直观的图表清晰地把握电影的各项数据。
为了实现对电影信息的自动化收集和更新,我们采用了Apache Spark作为爬虫技术的基础。Spark的分布式计算能力使得系统能够高效地处理大规模数据,无论是从互联网上抓取最新的电影信息,还是对内部数据进行ETL(提取、转换、加载)操作,都能够保证数据的实时性和准确性。
在大数据分析方面,系统采用了Hadoop框架。Hadoop是一个能够处理大数据集的分布式存储和计算平台,它的核心是HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce计算模型。通过Hadoop,我们可以对收集到的大量数据进行存储和分析。看板页面如图5-9所示:
图5-9看板详细页面
管理员点击系统管理,在公告资讯页面输入标题可以查询,添加或删除公告资讯列表,并对公告资讯进行查看、修改和删除等操作;还可以对轮播图管理、公告资讯分类、系统简介进行详细操作。如图5-10所示:
图5-10系统管理界面
以上就是项目的一些基本信息了。