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

原创于 2025-07-28 09:32:41 发布 · 849 阅读

13 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#课程设计 #深度学习 #大数据 #人工智能 #python #毕业设计 #爬虫

大数据毕业设计专栏收录该内容

3490 篇文章

订阅专栏

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

以下是一篇关于《Django+Vue.js深度学习游戏推荐系统》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：基于Django与Vue.js的深度学习游戏推荐系统设计与实现

一、研究背景与意义

背景
- 游戏产业快速发展，用户面临海量游戏选择，传统推荐方式（如热门榜单、分类筛选）难以满足个性化需求。
- 深度学习技术在推荐系统中的应用（如协同过滤、神经网络模型）显著提升了推荐精度，但现有系统多存在以下问题：
  - 前端交互性不足，用户体验单一；
  - 后端架构扩展性差，难以应对高并发请求；
  - 推荐算法与用户实时行为数据结合不足。
意义
- 理论意义：结合深度学习与前后端分离架构，探索游戏推荐系统的优化路径。
- 实践意义：通过Django（后端）与Vue.js（前端）的协同开发，提升系统响应速度与用户交互体验，为游戏平台提供可落地的解决方案。

二、国内外研究现状

推荐系统研究现状
- 传统推荐算法：基于内容的推荐（CB）、协同过滤（CF）、矩阵分解（MF）等。
- 深度学习推荐模型：Wide & Deep、DeepFM、Neural Collaborative Filtering（NCF）等，在电影、电商领域应用广泛。
游戏推荐系统研究现状
- 现有研究多聚焦于单一平台（如Steam）或特定游戏类型，缺乏通用性。
- 部分系统结合用户评分、游戏标签等结构化数据，但未充分利用用户行为序列（如点击、停留时长）等非结构化数据。
技术框架研究现状
- Django：成熟的Python Web框架，适合快速开发高并发后端服务。
- Vue.js：轻量级前端框架，支持组件化开发与响应式数据绑定，提升用户体验。

存在问题：

现有系统较少结合深度学习模型与前后端分离架构；
缺乏对用户实时行为数据的动态建模能力。

三、研究目标与内容

研究目标
- 设计并实现一个基于Django+Vue.js的游戏推荐系统，集成深度学习模型提升推荐精度。
- 优化前后端交互性能，支持高并发与实时推荐更新。
研究内容
- 系统架构设计：
  - 采用前后端分离架构（Django REST Framework + Vue.js）；
  - 数据库设计（用户数据、游戏数据、行为日志等）。
- 深度学习推荐模型：
  - 结合用户画像（年龄、偏好）与行为序列（点击、游玩时长），构建混合推荐模型（如NCF+LSTM）；
  - 模型训练与优化（TensorFlow/PyTorch实现）。
- 功能模块实现：
  - 用户模块：登录、画像采集、行为记录；
  - 游戏模块：游戏信息管理、标签分类；
  - 推荐模块：实时推荐、冷启动处理、推荐解释性展示。
- 性能优化：
  - 后端：Django异步任务（Celery）、缓存机制（Redis）；
  - 前端：Vue.js路由懒加载、虚拟滚动列表。

四、研究方法与技术路线

研究方法
- 文献分析法：梳理推荐系统与深度学习相关论文；
- 实验法：对比不同推荐模型（如NCF、DeepFM）的准确率与召回率；
- 系统开发法：采用敏捷开发模式，分阶段实现功能模块。
技术路线
mermaid

graph TD
A[数据采集] --> B[数据预处理]
B --> C[深度学习模型训练]
C --> D[Django后端API开发]
D --> E[Vue.js前端界面开发]
E --> F[系统集成与测试]

五、预期成果与创新点

预期成果
- 完成一个可运行的游戏推荐系统，支持用户注册、游戏浏览、个性化推荐等功能；
- 推荐准确率较传统方法提升10%以上（通过离线实验验证）；
- 系统响应时间≤500ms（压力测试下）。
创新点
- 技术融合：首次将Django+Vue.js架构与深度学习推荐模型结合，提升系统扩展性与交互性；
- 动态推荐：引入LSTM模型处理用户行为序列，实现推荐结果的实时更新；
- 冷启动优化：结合游戏标签与用户社交关系（如好友推荐）缓解新用户/新游戏冷启动问题。

六、进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2周	完成相关论文与技术文档阅读
系统设计	第3-4周	完成架构设计与数据库设计
模型开发	第5-7周	实现深度学习推荐模型与训练
系统实现	第8-10周	完成前后端开发与联调
测试优化	第11-12周	系统测试、性能优化与论文撰写

七、参考文献

He X, Liao L, Zhang H, et al. Neural collaborative filtering[C]//WWW 2017.
王伟等. 基于深度学习的推荐系统研究综述[J]. 计算机学报, 2020.
Django官方文档: Django documentation | Django documentation | Django
Vue.js官方文档: Vue.js - The Progressive JavaScript Framework | Vue.js

备注：可根据实际研究方向补充具体技术细节（如推荐模型选择依据、数据集来源等）。

运行截图

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！

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻