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)

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》的任务书模板，包含任务目标、分工、技术要求、进度安排等内容，供参考：

---

任务书

项目名称：基于Django与Vue.js的深度学习游戏推荐系统开发

一、任务背景

随着游戏市场的快速增长，用户面临信息过载问题，传统推荐方式（如热门榜单、关键词搜索）难以满足个性化需求。本项目旨在结合深度学习技术与现代Web开发框架，构建一个高精度、高交互性的游戏推荐系统，提升用户体验与平台留存率。

二、任务目标

1. 核心目标
   • 设计并实现一个支持用户个性化推荐的游戏平台，集成深度学习模型（如NCF、LSTM）提升推荐准确率。
   • 采用前后端分离架构（Django + Vue.js），优化系统响应速度与可扩展性。
2. 具体目标
   • 完成用户行为数据采集与预处理模块；
   • 实现深度学习推荐模型并部署至后端服务；
   • 开发响应式前端界面，支持推荐结果可视化与交互；
   • 通过压力测试确保系统稳定性（QPS≥500）。

三、任务分工

角色	职责
项目负责人	统筹项目进度，协调技术选型与资源分配，审核代码与文档。
后端开发组	- 使用Django搭建RESTful API服务； - 实现用户行为日志存储与模型推理接口； - 集成Redis缓存与Celery异步任务。
前端开发组	- 基于Vue.js开发响应式界面； - 实现推荐结果动态展示与用户反馈交互； - 优化前端性能（如懒加载、虚拟滚动）。
算法工程师	- 构建深度学习推荐模型（NCF+LSTM混合模型）； - 训练模型并优化超参数； - 部署模型至Django后端（TensorFlow Serving或ONNX）。
测试工程师	- 设计测试用例（单元测试、集成测试、压力测试）； - 监控系统性能并生成报告。

四、技术要求

1. 后端技术
   • 框架：Django 4.x + Django REST Framework；
   • 数据库：MySQL（结构化数据） + MongoDB（行为日志）；
   • 缓存与异步：Redis（热点数据缓存） + Celery（异步任务队列）；
   • 模型部署：TensorFlow 2.x / PyTorch + ONNX Runtime。
2. 前端技术
   • 框架：Vue.js 3.x + Vue Router + Pinia（状态管理）；
   • UI组件库：Element Plus / Ant Design Vue；
   • 可视化：ECharts（推荐结果图表展示）。
3. 推荐算法
   • 基础模型：Neural Collaborative Filtering（NCF）处理用户-游戏隐式反馈；
   • 序列模型：LSTM网络建模用户历史行为序列；
   • 混合策略：加权融合NCF与LSTM的输出，提升推荐多样性。

五、任务进度安排

阶段	时间	里程碑
需求分析	第1周	完成需求文档（PRD），明确功能模块与技术选型。
系统设计	第2周	输出架构设计图、数据库ER图、API接口文档。
数据准备	第3周	爬取游戏数据（如Steam、TapTap），构建用户行为模拟数据集。
模型开发	第4-5周	完成NCF+LSTM模型训练，离线评估准确率（Recall@20≥15%）。
后端开发	第6-7周	实现用户认证、游戏管理、推荐推理等API，集成Redis与Celery。
前端开发	第6-8周	完成首页、游戏详情页、推荐页开发，支持实时反馈交互。
系统集成	第9周	前后端联调，测试推荐流程与数据一致性。
性能优化	第10周	通过JMeter进行压力测试，优化数据库查询与模型推理速度。
项目验收	第11周	提交系统演示视频、测试报告与用户手册，完成答辩。

六、交付成果

1. 可运行系统：部署至云服务器（如阿里云ECS），提供测试账号与访问链接。
2. 技术文档：
   • 系统设计说明书（含架构图、数据库设计）；
   • 模型训练报告（数据集说明、评估指标）；
   • 用户操作手册（功能介绍与使用指南）。
3. 源代码：提交至Git仓库（如GitHub/GitLab），包含完整注释与分支管理记录。

七、风险评估与应对

风险	应对措施
数据质量不足导致模型偏差	增加数据清洗流程，引入公开数据集（如MovieLens改编为游戏数据）。
前后端接口兼容性问题	制定严格的API规范，使用Swagger生成接口文档，定期进行接口测试。
模型推理延迟过高	对模型进行量化压缩（如TensorFlow Lite），或采用边缘计算部署。

八、审批意见

• 项目负责人签字：__________________
• 日期：__________________

---

备注：可根据实际项目规模调整分工与时间节点，建议每周召开站立会同步进度，使用Jira/Trello等工具管理任务。

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！

🍅✌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👇🏻