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介绍资料

任务书：基于Django与Vue.js的电影推荐系统开发

一、项目基本信息

• 项目名称：基于Django与Vue.js的电影推荐系统设计与实现
• 项目周期：202X年XX月XX日 - 202X年XX月XX日（共16周）
• 项目负责人：[姓名]
• 指导教师：[姓名]
• 项目目标：开发一个高可用、可扩展的电影推荐系统，结合协同过滤与深度学习算法，提供个性化推荐服务，并通过前后端分离架构提升用户体验。

二、项目背景与需求分析

1. 背景

随着流媒体平台（如Netflix、爱奇艺）的普及，电影内容数量激增，用户面临“信息过载”问题。传统推荐系统多依赖单一算法（如协同过滤），存在冷启动、数据稀疏性等局限性，且前端交互单一，难以满足个性化需求。本系统旨在通过混合推荐算法与现代化前端技术，提升推荐精准度与用户交互体验。

2. 需求分析

2.1 用户需求

• 基础功能：用户注册/登录、个人信息管理、电影搜索与筛选。
• 推荐功能：基于用户历史行为的个性化推荐（如“猜你喜欢”）、基于电影内容的相似推荐（如“同类电影”）。
• 交互需求：推荐结果可视化（如词云、雷达图）、实时反馈（点赞/踩、调整推荐偏好）。

2.2 系统需求

• 性能需求：支持1000+并发用户，推荐响应时间≤200ms。
• 数据需求：电影库规模≥10,000部，用户行为数据实时更新。
• 安全需求：用户密码加密存储、API接口鉴权、防止SQL注入与XSS攻击。

三、项目范围与功能模块

1. 系统功能模块

模块	子功能
用户模块	注册/登录（邮箱/手机号）、个人信息编辑、密码重置、观看历史记录
电影模块	电影详情展示（海报、剧情、演员、评分）、多维度筛选（类型、年份、语言、评分）
推荐模块	基于用户的协同过滤（UserCF）、基于内容的推荐（TF-IDF）、深度学习推荐（NCF）
交互模块	推荐结果可视化（ECharts词云/雷达图）、实时反馈（点赞/踩、调整偏好权重）
管理模块	电影数据导入（Excel/API）、用户行为监控、系统日志管理（Django Admin）

2. 技术边界

• 后端：Django 4.2 + Django REST Framework（DRF）构建RESTful API，PostgreSQL存储结构化数据，Redis缓存热门推荐结果。
• 前端：Vue 3.0 + Vue Router + Pinia（状态管理），Element Plus组件库，ECharts可视化。
• 算法：Scikit-learn（特征工程）、TensorFlow 2.x（NCF模型训练）。
• 部署：Docker容器化，Nginx反向代理，Celery异步任务队列。

四、项目计划与里程碑

1. 项目阶段划分

阶段	时间	任务内容	交付物
需求分析	第1-2周	调研用户需求，完成PRD文档；设计数据库ER图与API接口规范	《需求规格说明书》《数据库设计》
技术设计	第3-4周	搭建Django项目结构；设计Vue.js组件树；配置开发环境（Docker、PostgreSQL）	《技术架构图》《环境配置文档》
算法开发	第5-8周	实现UserCF与NCF模型；优化特征提取（TF-IDF、嵌入向量）；模型训练与调优	推荐算法代码、测试报告
前端开发	第9-12周	实现电影列表、详情页、推荐页；集成ECharts可视化；优化移动端适配	前端代码库、UI原型图
系统集成	第13-14周	前后端联调；实现用户行为日志采集；优化Redis缓存策略	集成测试报告、性能优化方案
测试部署	第15-16周	压力测试（JMeter）；Docker部署到云服务器；编写用户手册与运维文档	系统部署包、文档集

2. 关键里程碑

• 第4周：完成技术选型与环境搭建，通过评审。
• 第8周：推荐算法核心功能开发完成，准确率（Precision@10）达标（≥0.75）。
• 第12周：前端页面开发完成，通过UI验收测试。
• 第16周：系统上线，用户数突破100人，无重大Bug。

五、资源需求与分配

1. 人力资源

• 项目经理：1人（负责整体协调与进度跟踪）。
• 后端开发：2人（Django API开发、算法集成）。
• 前端开发：2人（Vue.js页面开发、可视化实现）。
• 测试工程师：1人（功能测试、性能测试）。

2. 硬件资源

• 开发环境：
  • 服务器：4核8G云服务器（Ubuntu 22.04）。
  • 数据库：PostgreSQL 15 + Redis 7.0。
  • 存储：对象存储（OSS）存放电影海报。
• 测试环境：
  • 负载均衡：Nginx配置2台后端服务。
  • 压力测试：JMeter模拟500并发用户。

3. 软件资源

• 开发工具：PyCharm（后端）、VS Code（前端）、Postman（API测试）。
• 协作平台：GitLab（代码管理）、Jira（任务跟踪）、飞书（沟通）。

六、风险管理

1. 技术风险

• 风险描述：NCF模型训练时间过长，影响开发进度。
• 应对措施：提前准备GPU服务器（如Colab Pro），采用模型蒸馏技术压缩训练时间。

2. 数据风险

• 风险描述：MovieLens数据集标签缺失，导致推荐偏差。
• 应对措施：爬取豆瓣电影API补充元数据，使用数据清洗脚本（Pandas）处理缺失值。

3. 进度风险

• 风险描述：前后端联调阶段接口不兼容。
• 应对措施：采用Swagger生成API文档，每日同步开发进度。

七、验收标准

1. 功能验收

• 用户注册/登录成功率≥99%。
• 推荐结果覆盖用户历史偏好（召回率≥80%）。
• 前端页面兼容Chrome/Firefox/Edge最新版本。

2. 性能验收

• 推荐API平均响应时间≤200ms（JMeter测试）。
• 系统支持1000并发用户，CPU占用率≤70%。

3. 安全验收

• 用户密码通过BCrypt加密存储。
• API接口通过JWT鉴权，防止未授权访问。

八、附录

• 参考文献：
  1. He X, Liao L, Zhang H, et al. Neural Collaborative Filtering[C]. WWW 2017.
  2. Django官方文档：Django documentation | Django documentation | Django
  3. Vue.js官方文档：https://vuejs.org/
• 术语表：
  • UserCF：基于用户的协同过滤算法。
  • NCF：神经网络协同过滤模型（Neural Collaborative Filtering）。
  • Precision@10：推荐列表前10项中准确命中的比例。

项目负责人签字：_________________
日期：202X年XX月XX日

指导教师意见：
（同意按计划执行/需修改后执行）
签字：_________________
日期：202X年XX月XX日

运行截图

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