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介绍资料

任务书：基于Django与Vue.js的小说推荐系统开发

一、项目名称

基于Django与Vue.js的小说推荐系统设计与实现

二、项目背景与目标

1. 项目背景

随着在线文学平台的快速发展，用户面临海量小说选择难题，传统推荐方式（如热门榜单、分类导航）难以满足个性化需求。同时，传统单体架构系统存在前后端耦合度高、扩展性差等问题。本项目旨在结合前后端分离架构（Django+Vue.js）与混合推荐算法，构建一个高效、可扩展的小说推荐系统，提升用户体验与平台活跃度。

2. 项目目标

技术目标：
- 实现前后端分离架构，前端采用Vue.js构建响应式界面，后端基于Django提供RESTful API。
- 设计并实现混合推荐算法（协同过滤+内容过滤），解决冷启动与数据稀疏性问题。
- 通过缓存优化（Redis）与异步任务处理（Celery）提升系统性能。
功能目标：
- 支持用户注册、登录、小说浏览、收藏、评分等基础功能。
- 提供个性化推荐（首页推荐、阅读后推荐、相似小说推荐）。
- 实现管理员后台（小说管理、用户管理、数据统计）。
成果目标：
- 完成系统原型开发，部署至云服务器（如阿里云ECS）。
- 在公开数据集上验证推荐算法有效性（Precision@10 ≥ 0.35）。
- 提交项目报告、源代码及部署文档。

三、项目范围与任务分解

1. 项目范围

功能范围：
- 用户模块：注册、登录、个人信息管理。
- 小说模块：小说列表、详情页、分类浏览、搜索。
- 推荐模块：个性化推荐、热门推荐、新书推荐。
- 管理员模块：小说审核、用户封禁、数据可视化。
技术范围：
- 前端：Vue.js 3、Vue Router、Pinia（状态管理）、ECharts（数据可视化）。
- 后端：Django 4.x、Django REST framework、Celery（异步任务）。
- 数据库：MySQL（结构化数据）、MongoDB（用户行为日志）、Redis（缓存）。
- 部署：Docker、Nginx、Ubuntu Server。

2. 任务分解

阶段1：需求分析与设计（第1-2周）

任务1.1：调研现有小说平台（如起点中文网、番茄小说）的推荐功能与用户痛点。
任务1.2：编写需求规格说明书（SRS），明确功能模块与非功能需求（性能、安全性）。
任务1.3：设计系统架构图、数据库ER图、API接口文档（Swagger）。

阶段2：前端开发（第3-6周）

任务2.1：搭建Vue.js项目框架，配置路由（Vue Router）与状态管理（Pinia）。
任务2.2：开发用户界面（注册/登录页、小说列表页、详情页、推荐页）。
任务2.3：集成ECharts展示用户阅读行为统计（如每日阅读时长分布）。
任务2.4：实现前后端联调，通过Axios调用后端API。

阶段3：后端开发（第3-7周）

任务3.1：搭建Django项目，配置数据库（MySQL/MongoDB）与缓存（Redis）。
任务3.2：开发用户认证模块（JWT令牌）、小说管理模块（CRUD接口）。
任务3.3：实现推荐引擎：
- 协同过滤：基于用户-小说评分矩阵的ALS算法。
- 内容过滤：提取小说分类、关键词特征（TF-IDF）。
- 混合推荐：动态权重融合（活跃用户CF权重70%，新用户CB权重60%）。
任务3.4：开发Celery异步任务（如定时更新推荐列表）。

阶段4：算法优化与测试（第6-8周）

任务4.1：在公开数据集（如BookCrossing）上训练推荐模型，调整超参数（如隐特征维度、学习率）。
任务4.2：编写单元测试（pytest）与集成测试，覆盖核心API（如推荐接口响应时间<500ms）。
任务4.3：优化冷启动问题：
- 新用户：基于注册兴趣标签推荐热门小说。
- 新小说：结合作者历史作品风格推荐给相似用户。

阶段5：部署与维护（第9-10周）

任务5.1：使用Docker容器化部署前后端服务，配置Nginx反向代理。
任务5.2：压力测试（JMeter），验证系统并发能力（≥1000 QPS）。
任务5.3：编写用户手册与运维文档，上线至云服务器。

四、资源与进度安排

1. 资源需求

硬件资源：开发机（16GB内存，512GB SSD）、云服务器（2核4G，50GB磁盘）。
软件资源：Python 3.9、Node.js 16+、MySQL 8.0、MongoDB 5.0、Redis 6.0。
第三方服务：阿里云OSS（存储小说封面）、Sentry（错误监控）。

2. 进度安排

阶段	时间节点	交付物
需求分析	第2周	需求规格说明书、API文档
前端开发	第6周	可交互的前端原型（含基础页面）
后端开发	第7周	核心API接口（用户、小说、推荐）
算法优化	第8周	推荐模型训练报告、测试数据
部署上线	第10周	系统部署文档、云服务器访问地址

五、风险管理

风险类型	风险描述	应对措施
技术风险	混合推荐算法效果不佳	提前在公开数据集上验证算法，准备备选方案（如基于内容的KNN）。
时间风险	前后端联调延迟	采用敏捷开发，每周同步进度，预留1周缓冲期。
数据风险	用户行为数据稀疏	结合小说元数据（分类、作者）增强特征表示。
安全风险	JWT令牌泄露	设置短有效期（1小时），启用HTTPS加密传输。