计算机毕业设计Django+Vue.js游戏推荐系统 游戏可视化 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

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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

(1)用户管理模块:用户能够注册、登录及修改个人信息,查看热门游戏及攻略信息。

(2)数据采集与处理模块:主要通过Python编程,爬取Tap Tap社区中游戏热门榜、热玩榜以及游戏的标签、评分等数据,同时删除冗余和无用信息,以用于大数据分析。

(3)数据分析模块:

①类型分析:对爬取的数据进行梳理并分析不同标签游戏的数据榜单,例如策略、单机、休闲、卡牌等不同版块。获取游戏中下载数、关注数、评价数等信息内容并分析。

②动态分析:分析最新动态内有关游戏的图文、视频和帖子,将各种动态的发帖时间、游戏出处、讨论数,点赞数量和游戏动态数量进行数据分析,分析某一时间段游戏动态热度并进行排名。

③游戏推荐:根据数据挖掘得到的信息,对所有游戏信息、游戏动态进行热度总结,按照不同权重和热度递增的方式筛选出不同游戏类型排名前十的游戏,点击进入不同的类型,系统会以最新和最热的方式进行游戏推荐。

(4)数据可视化模块:主要利用Echarts插件,对类型分析、动态分析、游戏推荐三个模块中数据分析的内容进行可视化展示。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研,适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发,不是模版!不容易跟班里人重复!

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源码获取方式

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基于相关引用,有两个计算机毕业设计涉及到基于DjangoVue.js的深度学习股票行情分析预测与量化交易分析,可作为实现方案的参考。 有项目结合DjangoVue.js实现深度学习股票行情分析预测与量化交易分析,还配套了源码、LW文档PPT以及讲解等资料。此项目能进行量化交易分析以及大数据相关处理,或许在构建模型、数据处理、前端展示等方面有相应实现方式 [^1]。 另外也有基于Django + Vue.js的股票预测系统,可进行量化交易分析与股票可视化,同样提供源码文档PPT讲解等。该项目有详细的项目基本信息,包括项目负责人、成员、起止时间等,还有项目背景与目标等内容,为实现方案提供了较为系统的框架 [^3]。 以下是一个简单示意代码(并非完整实现),展示Django部分处理逻辑: ```python # 假设这是Django的视图函数部分 from django.http import JsonResponse import some_stock_model # 假设这是深度学习股票预测模型 def stock_prediction(request): # 这里可以获取前端传来的数据,如股票代码、时间范围等 stock_code = request.GET.get('stock_code') # 调用模型进行预测 prediction_result = some_stock_model.predict(stock_code) return JsonResponse({'prediction': prediction_result}) ``` Vue.js部分简单示例: ```vue <template> <div> <input v-model="stockCode" placeholder="输入股票代码"> <button @click="getPrediction">获取预测结果</button> <p v-if="prediction">{{ prediction }}</p> </div> </template> <script> export default { data() { return { stockCode: '', prediction: null }; }, methods: { async getPrediction() { const response = await fetch(`/stock_prediction?stock_code=${this.stockCode}`); const data = await response.json(); this.prediction = data.prediction; } } }; </script> ```
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