计算机毕业设计SpringBoot+Vue.js动漫推荐系统漫画推荐系统漫画可视化大屏漫画爬虫知识图谱 Hadoop Spark Hive数据仓库(LW文档+PPT+讲解+代码安装)

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作者简介：Java领域优质创作者、优快云博客专家、优快云内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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介绍资料

开题报告

题目：SpringBoot+Vue.js动漫推荐系统、漫画推荐系统、漫画可视化大屏、漫画爬虫、知识图谱、Hadoop Spark Hive数据仓库

一、项目背景

随着动漫和漫画产业的快速发展，用户对高质量、个性化的动漫和漫画内容需求日益增长。传统的推荐方式，如热门榜单和编辑推荐，往往难以满足用户的个性化需求。因此，开发一个基于用户行为和偏好的动漫和漫画推荐系统，具有重要的现实意义和市场价值。同时，随着大数据和人工智能技术的不断发展，利用这些技术进行数据分析和挖掘，可以为推荐系统提供更加精准和智能化的支持。

二、研究目标

设计并实现一个基于SpringBoot+Vue.js的动漫和漫画推荐系统，满足用户的个性化需求。
开发漫画可视化大屏，展示漫画数据的统计和分析结果，为平台运营提供决策支持。
构建漫画爬虫系统，用于获取和更新漫画资源数据。
利用知识图谱技术对动漫和漫画内容进行语义分析和关联挖掘，提升推荐系统的精准度和智能化水平。
集成Hadoop、Spark和Hive数据仓库技术，实现大规模数据的存储、处理和分析。

三、技术路线

前端技术：使用Vue.js框架进行前端开发，利用其组件化、响应式数据绑定和生态系统等优势，构建高效、易用的用户界面。
后端技术：采用SpringBoot框架进行后端开发，简化依赖管理和配置，提高开发效率。同时，利用Spring框架的依赖注入、事务管理等特性，实现业务逻辑的高效处理。
数据库技术：使用MySQL数据库存储用户信息、动漫和漫画资源数据等结构化信息。同时，利用Hadoop、Spark和Hive数据仓库技术，实现大规模数据的存储、处理和分析。
爬虫技术：开发基于Python或Java的漫画爬虫系统，用于从各大漫画平台获取漫画资源数据，并进行数据清洗和整合。
知识图谱技术：利用知识图谱技术对动漫和漫画内容进行语义分析和关联挖掘，构建动漫和漫画的知识图谱，为推荐系统提供智能化支持。
可视化技术：采用ECharts等可视化库，实现漫画数据的可视化展示，为平台运营提供直观的决策支持。

四、系统设计

系统架构：采用B/S架构，将用户界面集中在浏览器端，服务器端负责处理业务逻辑和数据存储。前后端通过HTTP或HTTPS协议通信，使用JSON或XML格式交换数据。
功能模块：
- 用户系统：实现用户注册、登录、个人信息管理等功能。
- 动漫/漫画推荐系统：根据用户的行为和偏好，为用户提供个性化的动漫和漫画推荐。
- 漫画可视化大屏：展示漫画数据的统计和分析结果，如用户活跃度、漫画点击量等。
- 漫画爬虫系统：用于获取和更新漫画资源数据。
- 知识图谱模块：对动漫和漫画内容进行语义分析和关联挖掘，构建知识图谱。
- 数据存储与处理模块：利用Hadoop、Spark和Hive技术，实现大规模数据的存储、处理和分析。
接口设计：定义清晰的后端API接口，供前端调用。同时，设计合理的数据结构和数据交互格式，确保前后端数据交互的高效性和准确性。

五、开发计划

第一阶段：需求分析与系统设计（2025年2月-2025年3月）
- 与指导老师沟通，明确项目需求和目标。
- 进行系统设计和架构规划。
第二阶段：技术选型与环境搭建（2025年3月-2025年4月）
- 确定前后端技术栈和数据库技术。
- 搭建开发环境，包括JDK、Maven、Tomcat等。
- 配置Hadoop、Spark和Hive数据仓库环境。
第三阶段：系统开发与测试（2025年4月-2025年8月）
- 开发用户系统、动漫/漫画推荐系统、漫画可视化大屏等模块。
- 开发漫画爬虫系统，获取和更新漫画资源数据。
- 构建知识图谱模块，进行语义分析和关联挖掘。
- 实现数据存储与处理模块的功能。
- 进行系统测试，包括功能测试、性能测试等。
第四阶段：项目总结与答辩（2025年9月）
- 整理项目文档和代码。
- 撰写毕业论文和答辩PPT。
- 准备答辩，进行项目展示和答辩。