计算机毕业设计Python动漫推荐系统知识图谱动漫可视化动漫爬虫大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

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介绍资料

任务书：基于Python的动漫推荐系统开发

一、项目背景与目标

1.1 项目背景
随着二次元文化的全球化普及，动漫平台用户规模持续增长，但现有推荐系统多依赖人工标签或简单排序算法，存在内容过载、用户兴趣挖掘不足、长尾内容曝光率低等问题。本项目旨在利用Python技术栈，开发一个智能化、个性化的动漫推荐系统，提升用户体验与平台粘性。

1.2 项目目标

短期目标：完成推荐系统的核心算法设计与开发，实现基础推荐功能。
中期目标：集成用户反馈机制，优化推荐策略，提升推荐精度。
长期目标：部署至Web平台，支持多终端访问，形成可复用的开源解决方案。

二、项目任务与要求

2.1 数据采集与处理

任务：
1. 爬取公开动漫数据（如豆瓣动漫、MyAnimeList），构建包含用户评分、标签、剧情分类、制作团队等多维度的数据集。
2. 清洗与预处理数据，处理缺失值、归一化评分、提取文本特征（如TF-IDF）。
要求：
- 数据量覆盖至少1000部动漫及10万条用户评分记录。
- 提供数据清洗脚本与文档，确保数据可复用性。

2.2 推荐算法设计与实现

任务：
1. 实现协同过滤（CF）算法，包括用户-用户（User-Based）和物品-物品（Item-Based）两种模式。
2. 开发内容推荐（CB）算法，基于动漫元数据（如类型、制作公司）进行相似度匹配。
3. 设计混合推荐策略，结合CF与CB，通过加权融合提升推荐准确性。
4. 探索深度学习模型（如NCF、BERT4Rec），优化推荐效果。
要求：
- 算法需支持冷启动问题（如新用户、新动漫推荐）。
- 提供算法对比实验报告，评估不同策略的优劣。

2.3 系统开发与集成

任务：
1. 使用Python框架（如Flask/Django）构建后端服务，提供RESTful API接口。
2. 前端采用Vue.js或React实现用户交互界面，展示推荐结果与解释性分析。
3. 集成Redis缓存热门推荐结果，提升系统响应速度。
要求：
- 系统需支持用户注册、评分、推荐展示与反馈功能。
- 提供详细的API文档与前端UI设计稿。

2.4 实验与评估

任务：
1. 设定评估指标（如准确率、召回率、覆盖率、多样性），对比不同推荐算法的性能。
2. 开展A/B测试，验证系统在真实用户场景下的有效性。
要求：
- 提供实验数据与可视化分析报告。
- 根据用户反馈持续优化推荐策略。

三、技术要求与工具

3.1 技术要求

编程语言：Python 3.x
推荐算法：协同过滤、内容推荐、深度学习模型（如NCF、Transformer）
数据处理：Pandas、NumPy、Scikit-learn
后端开发：Flask/Django、Redis
前端开发：Vue.js/React、HTML/CSS/JavaScript
数据库：MySQL/MongoDB

3.2 工具与框架

数据采集：Scrapy、Requests
深度学习：PyTorch、TensorFlow
推荐系统库：Surprise、LightFM
可视化：Matplotlib、Seaborn

四、项目计划与时间安排

| 阶段 | 时间 | 任务 | 交付物 |
|-|--|--||
| 需求分析 | 第1周 | 完成文献调研、数据集选择与系统架构设计。 | 需求文档、架构图 |
| 数据采集 | 第2-3周 | 爬取数据、清洗与预处理。 | 数据集、清洗脚本 |
| 算法开发 | 第4-6周 | 实现推荐算法，完成离线实验与调优。 | 算法代码、实验报告 |
| 系统开发 | 第7-8周 | 构建Web服务，集成前端与后端。 | 系统代码、API文档 |
| 实验与优化 | 第9-10周 | 开展A/B测试，分析用户反馈。 | 实验报告、优化方案 |
| 部署与验收 | 第11-12周 | 部署至生产环境，完成项目验收。 | 系统文档、用户手册 |