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

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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！

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介绍资料

以下是一份关于《Django + Vue.js 游戏推荐系统》的任务书模板，涵盖项目背景、目标、技术架构、功能模块及开发计划等内容：

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任务书：Django + Vue.js 游戏推荐系统开发

一、项目背景

随着游戏市场的快速发展，用户面临海量游戏选择时存在决策困难的问题。传统推荐方式（如排行榜、分类筛选）缺乏个性化，无法满足用户多样化需求。本系统旨在结合Django（后端）和Vue.js（前端）技术，构建一个基于用户行为和游戏特征的智能推荐系统，提升用户体验和平台活跃度。

二、项目目标

1. 功能目标
   • 实现用户注册/登录、游戏浏览、评分评论等基础功能。
   • 基于协同过滤或内容推荐算法，提供个性化游戏推荐。
   • 支持管理员对游戏数据和用户反馈的管理。
2. 技术目标
   • 使用Django构建高并发、安全的后端服务，集成数据库（如MySQL/PostgreSQL）。
   • 通过Vue.js实现动态前端界面，支持响应式布局和实时交互。
   • 采用RESTful API实现前后端分离，提升开发效率和可维护性。
3. 性能目标
   • 推荐响应时间 ≤ 1秒，支持日均10万级访问量。
   • 系统可用性 ≥ 99.9%，数据安全符合GDPR标准。

三、技术架构

 

层级	技术栈
前端	Vue.js 3 + Vue Router + Pinia（状态管理） + Element Plus/Ant Design Vue（UI库）
后端	Django 4.x + Django REST Framework（DRF） + Celery（异步任务）
数据库	PostgreSQL（主库） + Redis（缓存/会话管理）
推荐引擎	Scikit-learn（协同过滤） / TensorFlow（深度学习模型，可选）
部署	Docker容器化 + Nginx（反向代理） + Gunicorn（WSGI服务器）
其他工具	Git（版本控制） + Jenkins（CI/CD） + Sentry（错误监控）

四、功能模块

1. 用户模块

• 注册/登录（支持邮箱、第三方登录）。
• 个人信息管理（头像、偏好设置）。
• 游戏评分、评论、收藏功能。

2. 游戏模块

• 游戏详情展示（图片、视频、标签、评分）。
• 多条件筛选（类型、平台、评分区间）。
• 热门/新游推荐榜单。

3. 推荐模块

• 协同过滤推荐：基于用户-游戏评分矩阵的相似度计算。
• 内容推荐：结合游戏标签（如RPG、策略）和用户历史行为。
• 混合推荐：加权融合多种策略，动态调整推荐权重。

4. 管理后台

• 游戏数据批量导入/导出（Excel/CSV）。
• 用户行为分析仪表盘（访问量、评分分布）。
• 推荐算法参数配置界面。

五、开发计划

阶段1：需求分析与设计（2周）

• 完成需求文档和原型设计（Figma/Axure）。
• 数据库ER图设计，定义API接口规范。

阶段2：核心功能开发（6周）

• 前端：搭建Vue.js项目结构，实现用户界面和交互逻辑。
• 后端：开发Django模型、视图和DRF序列化器，完成用户认证和游戏CRUD。
• 推荐引擎：实现基础协同过滤算法，集成到Django服务中。

阶段3：测试与优化（2周）

• 单元测试（pytest/Django Test）、接口测试（Postman）。
• 性能测试（Locust），优化数据库查询和缓存策略。

阶段4：部署与上线（1周）

• 编写Dockerfile和docker-compose配置文件。
• 部署到云服务器（阿里云/AWS），配置Nginx和SSL证书。

六、交付成果

1. 完整可运行的Web应用源代码（前后端分离）。
2. 数据库设计文档和API接口文档。
3. 测试报告和部署指南。
4. 项目演示视频或在线访问链接。

七、风险评估与应对

 

风险	应对措施
推荐算法效果不佳	引入A/B测试，对比不同算法的点击率（CTR）和转化率。
前后端接口兼容性问题	严格遵循RESTful规范，使用Swagger生成API文档。
高并发场景性能瓶颈	采用Redis缓存热门数据，使用Celery异步处理耗时任务。

八、团队分工

• 前端开发（2人）：负责Vue.js界面和交互逻辑。
• 后端开发（2人）：实现Django服务和推荐算法。
• 测试工程师（1人）：编写测试用例并监控系统稳定性。
• 项目经理（1人）：协调进度，对接需求方。

任务书负责人：XXX
日期：2023年XX月XX日

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此任务书可根据实际项目需求调整技术选型或功能优先级，建议配合甘特图细化时间节点。

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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