计算机毕业设计Django+Vue.js小说推荐系统 小说可视化 小说爬虫 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)

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介绍资料

以下是一篇技术说明文档《基于Django与Vue.js的小说推荐系统开发指南》，包含系统架构、技术选型、核心模块实现及部署优化等内容，适合开发人员参考：

---

基于Django与Vue.js的小说推荐系统开发指南

技术目标：构建一个高并发、低延迟的小说推荐平台，支持用户行为分析、混合推荐算法及实时推荐更新。

1. 系统架构设计

1.1 前后端分离架构

• 前端：Vue.js 3.0 + Element UI + Axios
  • 职责：小说列表渲染、推荐结果展示、用户交互（搜索/收藏/评分）。
  • 通信：通过RESTful API与后端交互，数据格式为JSON。
• 后端：Django 4.2 + Django REST Framework (DRF)
  • 职责：用户认证、数据存储、推荐算法实现、API服务。
  • 扩展：使用Celery处理异步任务（如日志分析、定时推荐更新）。
• 数据库：
  • MySQL 8.0：存储结构化数据（用户信息、小说元数据）。
  • MongoDB 5.0：存储用户行为日志（点击、收藏、阅读时长）。
  • Redis 6.2：缓存热门推荐结果、用户会话（Session）。

1.2 数据流图

mermaid

	graph TD
	A[用户操作] --> B[Vue.js前端]
	B --> C{API请求}
	C -->|GET /api/recommend/| D[Django后端]
	C -->|POST /api/behavior/| D
	D --> E[查询MySQL/MongoDB]
	D --> F[调用推荐算法]
	F --> G[从Redis获取缓存]
	G -->|未命中| H[实时计算推荐]
	H --> I[写入Redis缓存]
	D --> J[返回JSON数据]
	J --> B
	B --> K[动态渲染页面]

2. 核心模块实现

2.1 用户认证模块

• 技术方案：Django内置django.contrib.auth + JWT（JSON Web Token）
• 关键代码：

  python

  	# views.py: JWT登录接口
  	from rest_framework_simplejwt.views import TokenObtainPairView
  	from rest_framework.permissions import AllowAny
  	class CustomTokenObtainPairView(TokenObtainPairView):
  	permission_classes = [AllowAny]
  	serializer_class = MyTokenObtainPairSerializer # 自定义序列化器（可扩展用户信息）

• 前端调用：

  javascript

  	// login.js: 使用Axios发送登录请求
  	axios.post('/api/token/', { username, password })
  	.then(res => {
  	localStorage.setItem('token', res.data.access);
  	// 跳转到推荐页面
  	});

2.2 推荐算法模块

2.2.1 混合推荐策略

• 协同过滤（Item-CF）：

  python

  	# recommend/item_cf.py
  	from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
  	import numpy as np
  	def calculate_similarity(user_item_matrix):
  	# 计算小说相似度矩阵
  	item_sim = cosine_similarity(user_item_matrix.T)
  	return item_sim
  	def recommend_by_cf(user_id, item_sim, user_item_matrix, top_k=10):
  	# 获取用户历史收藏的小说ID
  	hist_items = np.where(user_item_matrix[user_id] > 0)[0]
  	# 计算推荐分数
  	scores = {}
  	for item in hist_items:
  	for sim_item, sim_score in enumerate(item_sim[item]):
  	if sim_item not in hist_items:
  	scores[sim_item] = scores.get(sim_item, 0) + sim_score
  	# 返回Top-K推荐
  	return sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:top_k]

• 内容相似度：

  python

  	# recommend/content_based.py
  	from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  	def extract_features(novels):
  	# 使用TF-IDF向量化小说简介
  	vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=['的', '是', '在'])
  	tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([n.description for n in novels])
  	return tfidf_matrix, vectorizer
  	def recommend_by_content(target_novel_id, tfidf_matrix, novels, top_k=5):
  	# 计算目标小说与其他小说的余弦相似度
  	target_vec = tfidf_matrix[target_novel_id]
  	sim_scores = cosine_similarity(target_vec, tfidf_matrix).flatten()
  	# 排除自身，返回相似度最高的Top-K小说
  	sim_scores[target_novel_id] = -1 # 排除自身
  	return sorted(enumerate(sim_scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:top_k]

• 混合权重分配：

  python

  	# recommend/hybrid.py
  	def hybrid_recommend(user_id, cf_score, content_score, alpha=0.7):
  	# 动态调整权重（新用户降低CF权重）
  	from django.contrib.auth.models import User
  	user = User.objects.get(id=user_id)
  	if user.behaviorlog_set.count() < 5: # 行为日志少于5条视为新用户
  	alpha = 0.3
  	# 加权融合分数
  	final_scores = {}
  	for item_id in set(cf_score.keys()) | set(content_score.keys()):
  	cf = cf_score.get(item_id, 0)
  	content = content_score.get(item_id, 0)
  	final_scores[item_id] = alpha * cf + (1 - alpha) * content
  	return sorted(final_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]

2.2.2 实时推荐优化

• Redis缓存策略：

  python

  	# recommend/cache.py
  	import redis
  	from django.conf import settings
  	r = redis.Redis(host=settings.REDIS_HOST, port=6379, db=0)
  	def get_cached_recommendations(user_id):
  	cache_key = f"recommend:{user_id}"
  	cached_data = r.get(cache_key)
  	if cached_data:
  	return eval(cached_data) # 注意：生产环境应使用JSON序列化
  	return None
  	def set_cached_recommendations(user_id, recommendations, ttl=3600):
  	cache_key = f"recommend:{user_id}"
  	r.setex(cache_key, ttl, str(recommendations))

• Flink流处理（可选）：
  若需实时分析用户点击行为，可部署Apache Flink集群，通过Kafka消费行为日志，动态更新推荐列表。

2.3 数据采集模块

• 用户行为跟踪：

  javascript

  	// behavior_tracker.js: 前端埋点代码
  	document.querySelectorAll('.novel-item').forEach(item => {
  	item.addEventListener('click', () => {
  	const novelId = item.dataset.id;
  	axios.post('/api/behavior/', {
  	user_id: getCurrentUserId(), // 从本地存储获取
  	novel_id: novelId,
  	action: 'click',
  	timestamp: new Date().toISOString()
  	});
  	});
  	});

• 后端存储：

  python

  	# models.py: 行为日志模型
  	from django.db import models
  	from users.models import User
  	from novels.models import Novel
  	class BehaviorLog(models.Model):
  	ACTION_CHOICES = [
  	('click', '点击'),
  	('collect', '收藏'),
  	('rate', '评分'),
  	]
  	user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
  	novel = models.ForeignKey(Novel, on_delete=models.CASCADE)
  	action = models.CharField(max_length=10, choices=ACTION_CHOICES)
  	timestamp = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

3. 系统部署与优化

3.1 部署方案

• Docker容器化：

  dockerfile

  	# Dockerfile (Django后端)
  	FROM python:3.9-slim
  	WORKDIR /app
  	COPY requirements.txt .
  	RUN pip install -r requirements.txt --no-cache-dir
  	COPY . .
  	CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:8000", "config.wsgi:application"]

• Kubernetes集群（高可用场景）：
  • 使用Deployment管理Django/Vue.js容器。
  • 通过Service暴露API端口，配置Ingress实现域名访问。

3.2 性能优化

1. 数据库索引优化：
   • 为BehaviorLog表的user_id和novel_id字段添加复合索引。

   sql

   CREATE INDEX idx_behavior_user_novel ON novels_behaviorlog (user_id, novel_id);

2. API响应压缩：
   • 在Nginx配置中启用Gzip压缩：

     nginx

     	gzip on;
     	gzip_types application/json text/css application/javascript;

3. 异步任务处理：
   • 使用Celery定时更新全站推荐缓存（如每天凌晨3点执行）：

     python

     	# tasks.py
     	from celery import shared_task
     	from .recommend.hybrid import update_all_recommendations
     	@shared_task
     	def refresh_recommendations():
     	update_all_recommendations() # 遍历所有用户，重新计算推荐

4. 常见问题与解决方案

Q1：如何解决冷启动问题？

• 方案：
  1. 新用户默认推荐热门小说（按收藏量排序）。
  2. 引导用户选择兴趣标签（如“玄幻”“都市”），基于标签匹配推荐。
  3. 混合推荐中降低CF权重（如alpha=0.3）。

Q2：如何防止推荐结果过度集中？

• 方案：
  1. 在推荐分数中加入多样性惩罚项：

     python

     	def diversity_penalty(scores, novel_tags, user_tags):
     	for item_id, score in scores.items():
     	novel_tag = novel_tags[item_id]
     	if novel_tag in user_tags: # 用户已读过同类标签小说
     	scores[item_id] *= 0.7 # 降低分数
     	return scores

  2. 限制同一作者或系列小说的推荐数量。

Q3：如何扩展系统支持千万级用户？

• 方案：
  1. 数据库分库分表（如按用户ID哈希分片）。
  2. 推荐算法分布式化（使用Spark MLlib替代单机版Scikit-learn）。
  3. 引入CDN加速静态资源（Vue.js编译后的JS/CSS文件）。

附录：技术栈版本清单

组件	版本	用途
Django	4.2	后端框架
Vue.js	3.0	前端框架
MySQL	8.0	关系型数据库
Redis	6.2	缓存与会话存储
Celery	5.3	异步任务队列
Gunicorn	20.1	WSGI服务器
Nginx	1.23	反向代理与负载均衡

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备注：

1. 实际开发中需结合公司技术规范调整代码风格（如PEP 8或Google Python Style Guide）。
2. 推荐算法部分可根据业务需求替换为深度学习模型（如Wide & Deep、DIN）。
3. 安全方面需增加SQL注入防护（Django ORM默认防护）、XSS过滤（Vue.js模板自动转义）。

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！

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