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

以下是一份关于《Django + Vue.js 小说推荐系统与小说可视化》的任务书模板，涵盖前后端协同开发、推荐算法与数据可视化功能：

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任务书：Django + Vue.js 小说推荐系统与小说可视化

一、项目背景与目标

1. 背景
   随着网络文学平台的快速发展，用户面临海量小说选择困难的问题。传统推荐系统缺乏交互性与可视化展示，难以满足用户个性化需求。本项目基于Django（后端）与Vue.js（前端）构建小说推荐系统，结合数据可视化技术，提升用户阅读体验与决策效率。

2. 目标

   • 实现基于用户行为的个性化小说推荐功能。
   • 开发交互式数据可视化模块（如小说分类分布、用户阅读偏好热力图）。
   • 构建响应式Web应用，支持多终端访问（PC/移动端）。

二、任务内容与要求

1. 后端开发（Django）

1.1 数据采集与存储

• 任务
  • 爬取公开小说数据集（如起点中文网、笔趣阁）或使用现有数据集（如Novel20）。
  • 设计数据库模型（MySQL/PostgreSQL），存储小说信息（标题、作者、类别、简介、章节、阅读量等）及用户行为数据（点击、收藏、评分）。
• 要求
  • 数据库表结构：至少包含User、Novel、Category、UserBehavior四张表。
  • 数据量：≥10,000本小说，≥50,000条用户行为记录。

1.2 推荐算法实现

• 任务
  • 基于内容的推荐：提取小说关键词（TF-IDF/Word2Vec），计算相似度。
  • 协同过滤推荐：基于用户-小说交互矩阵实现ItemCF或UserCF。
  • 混合推荐：结合内容相似度与用户行为权重（如加权评分）。
  • 提供RESTful API接口（如/api/recommend/<user_id>）。
• 要求
  • 推荐响应时间：≤1秒（Top-10推荐）。
  • 支持冷启动：对新用户提供热门小说推荐。

1.3 用户管理与权限控制

• 任务
  • 实现用户注册、登录、密码加密（Django内置User模型扩展）。
  • 基于JWT或Session的认证机制。

2. 前端开发（Vue.js）

2.1 页面设计与交互

• 任务
  • 使用Vue 3 + Vue Router + Pinia构建单页应用（SPA）。
  • 实现以下页面：
    • 首页：小说轮播图、热门推荐、分类导航。
    • 推荐页：个性化推荐列表（含封面、标题、简介）。
    • 详情页：小说章节列表、用户评分组件。
    • 可视化页：动态图表展示小说数据（ECharts/D3.js）。
• 要求
  • 响应式布局：适配不同屏幕尺寸（使用Vuetify/Element Plus组件库）。
  • 交互效果：支持懒加载、无限滚动、评分动画。

2.2 数据可视化模块

• 任务
  • 基于用户行为数据生成以下图表：
    • 小说分类分布：饼图/环形图展示不同类别小说占比。
    • 用户阅读偏好：热力图显示用户对不同类别的关注度。
    • 阅读趋势：折线图展示小说阅读量随时间变化。
• 要求
  • 图表动态更新：支持按时间范围（日/周/月）筛选数据。
  • 交互功能：鼠标悬停显示详细数值，点击图表跳转至对应小说列表。

3. 系统集成与部署

• 任务
  • 前后端联调：通过Axios调用Django API，处理跨域问题（CORS）。
  • 使用Nginx部署前端静态资源，Gunicorn运行Django后端。
  • 配置HTTPS（Let's Encrypt证书）与负载均衡（可选）。
• 要求
  • 部署环境：Linux服务器（Ubuntu 22.04+）。
  • 性能优化：前端代码压缩、后端缓存（Redis）。

三、技术路线

1. 后端技术栈
   • 框架：Django 4.2 + Django REST Framework
   • 数据库：MySQL 8.0 + Redis（缓存）
   • 爬虫：Scrapy（可选）
2. 前端技术栈
   • 框架：Vue 3 + Vue Router 4 + Pinia
   • UI库：Vuetify 3 / Element Plus
   • 可视化：ECharts 5 / D3.js
3. 开发工具
   • 版本控制：Git + GitHub/GitLab
   • 接口测试：Postman
   • 部署工具：Docker（可选）、Nginx

四、时间计划

阶段	时间	任务内容	交付物
需求分析	第1周	确定功能需求、技术选型、数据集来源	需求规格说明书
后端开发	第2-3周	完成数据库设计、爬虫开发、推荐算法实现与API接口	Django项目代码、API文档
前端开发	第4-5周	实现页面布局、交互组件与可视化模块	Vue项目代码、UI原型图
系统集成	第6周	前后端联调、测试与性能优化	可运行的系统原型
部署验收	第7周	服务器部署、文档撰写与项目答辩	完整代码、用户手册、演示视频

五、预期成果

1. 可运行的Web应用（URL示例：https://novel-rec.example.com）。
2. 技术文档：
   • 数据库设计文档（ER图）
   • API接口文档（Swagger/OpenAPI）
   • 部署指南（含依赖安装步骤）
3. 实验报告：推荐算法准确率对比（如基于内容的推荐 vs. 协同过滤）。

六、验收标准

1. 功能完整性：实现需求中的所有核心功能（推荐、可视化、用户管理）。
2. 性能要求：
   • 推荐接口平均响应时间≤1秒。
   • 前端页面加载时间≤2秒（3G网络环境下）。
3. 代码质量：
   • 后端：符合PEP 8规范，API文档完整。
   • 前端：组件复用率≥60%，无严重警告（ESLint检查）。

负责人（签名）：
日期：

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可根据实际需求调整技术细节（如替换Vue为React、增加微服务架构等）。如需扩展，可添加“风险评估”章节（如数据版权问题、爬虫反封策略）。

运行截图

推荐项目

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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

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