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

《Django+Vue.js游戏推荐系统》任务书

一、项目背景与目标

背景：
随着游戏市场的快速发展，用户面临海量游戏选择，传统推荐方式（如排行榜）难以满足个性化需求。本项目旨在结合Django（后端）与Vue.js（前端）技术栈，构建一个基于用户行为和游戏特征的智能推荐系统，提升用户体验与平台活跃度。

目标：

实现用户注册、登录、游戏收藏、评分等基础功能。
基于用户行为数据（如点击、评分、游戏时长）和游戏特征（如类型、标签、热度）构建推荐模型。
提供实时推荐接口与可视化界面，支持前端动态交互。
完成系统部署与文档编写，确保可扩展性与可维护性。

二、技术选型

后端：Django + Django REST Framework（DRF）
- 使用Django ORM管理数据库（MySQL/PostgreSQL）。
- DRF实现RESTful API接口，支持用户认证、游戏数据管理。
前端：Vue.js + Vue Router + Vuex
- Vue.js构建单页应用（SPA），实现响应式界面。
- Vue Router管理页面路由，Vuex实现状态管理。
推荐算法：基于协同过滤（ALS）或内容推荐（TF-IDF）的混合模型。
其他工具：
- Redis：缓存用户会话与热门游戏数据。
- Docker：容器化部署前后端服务。
- Nginx：反向代理与负载均衡。

三、功能需求

用户模块：
- 注册/登录（支持邮箱/手机号验证）。
- 用户画像展示（如偏好游戏类型、评分记录）。
游戏模块：
- 游戏列表展示（支持搜索、筛选、排序）。
- 游戏详情页（含评分、评论、推荐理由）。
推荐模块：
- 实时推荐：根据用户当前行为（如搜索关键词）动态推荐游戏。
- 个性化推荐：基于用户历史行为生成长期推荐列表。
管理后台：
- 游戏数据管理（增删改查）。
- 用户行为监控（如活跃度统计）。

四、开发计划

阶段	时间	任务内容
需求分析	第1-2周	完成用户调研、功能需求文档（PRD）编写。
后端开发	第3-6周	搭建Django框架，实现用户、游戏、推荐API接口。
前端开发	第4-7周	完成Vue.js页面设计与交互逻辑，集成DRF接口。
推荐算法	第5-8周	实现协同过滤/内容推荐模型，接入后端服务。
系统集成	第9周	前后端联调，优化接口性能与用户体验。
测试与部署	第10-11周	完成功能测试、压力测试，部署至服务器（如阿里云）。
文档编写	第12周	编写用户手册、开发文档、API文档。

五、交付成果

系统源码：包含后端（Django）、前端（Vue.js）及推荐算法代码。
部署文档：详细说明系统部署步骤（环境配置、Docker镜像构建）。
测试报告：包含功能测试用例、性能测试数据（如响应时间、吞吐量）。
用户手册：指导用户注册、登录、使用推荐功能。
开发文档：技术选型、架构设计、接口说明等。

六、质量要求

代码规范：后端遵循PEP 8，前端遵循ESLint规范。
性能指标：
- 推荐接口响应时间≤500ms（QPS≥100）。
- 系统支持日均10万级用户访问。
安全性：
- 用户密码加密存储（如bcrypt）。
- 接口权限控制（JWT认证）。
兼容性：
- 前端兼容主流浏览器（Chrome、Firefox、Safari）。

七、风险与应对

技术风险：推荐算法效果不达标。
- 应对：采用A/B测试对比不同算法（如ALS vs. 基于内容的推荐）。
时间风险：开发进度延迟。
- 应对：每周召开进度会议，及时调整计划。
数据风险：用户行为数据不足。
- 应对：引入模拟数据或开放部分功能收集真实数据。

八、验收标准

功能验收：所有需求点均通过测试用例。
性能验收：推荐系统在模拟高并发场景下稳定运行。
文档验收：交付文档完整、准确。

九、项目成员与分工

成员	职责
张三	项目经理、后端开发（Django/DRF）
李四	前端开发（Vue.js）、UI设计
王五	推荐算法实现、数据分析
赵六	测试工程师、文档编写