计算机毕业设计Django+Vue.js之AppStore应用榜单数据可视化分析 AppStore应用推荐系统大数据毕业设计(源码+论文+PPT+讲解)

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介绍资料

以下是一篇关于《Django+Vue.js之AppStore应用榜单数据可视化分析与应用推荐系统》的任务书模板，包含任务目标、分解、技术要求及进度安排等内容，供参考：

背景
- App Store应用数量激增导致用户选择困难，传统榜单缺乏动态分析和个性化推荐能力。
- 结合Django（后端）与Vue.js（前端）技术，可构建高效、交互性强的Web应用，满足用户对应用数据的实时可视化与精准推荐需求。
目标
- 开发一个基于Django+Vue.js的Web系统，实现App Store榜单数据的实时采集、动态可视化展示及个性化推荐。
- 提供用户友好的交互界面，支持多维度筛选（如分类、评分、下载量）和趋势分析。
- 通过混合推荐算法（协同过滤+内容过滤）提升推荐准确性，解决冷启动问题。

任务模块	具体内容	责任人	完成时间
1. 需求分析与设计	- 调研用户需求，明确功能清单（如榜单展示、推荐、用户反馈）。 - 设计系统架构（前后端分离）、数据库模型（MySQL/MongoDB）。	张三	第1-2周
2. 数据采集与处理	- 编写爬虫（Scrapy/Requests）或调用官方API获取App Store榜单数据（排名、评分、评论）。 - 数据清洗（去重、缺失值处理）并存储至数据库。	李四	第3-4周
3. 后端开发	- 基于Django构建RESTful API，实现用户认证、数据查询、推荐逻辑接口。 - 集成协同过滤推荐算法（UserCF/ItemCF），优化计算效率。	王五	第5-7周
4. 前端开发	- 使用Vue.js + Element UI开发响应式界面，集成ECharts实现动态图表（折线图、热力图）。 - 实现用户交互功能（搜索、筛选、收藏应用）。	赵六	第6-9周
5. 推荐系统优化	- 结合内容过滤（应用描述关键词匹配）优化推荐结果。 - 通过A/B测试评估推荐效果（点击率、转化率）。	孙七	第8-10周
6. 系统测试与部署	- 功能测试（接口稳定性、界面兼容性）、性能测试（响应时间、并发量）。 - 使用Docker容器化部署系统至云服务器（如AWS/阿里云）。	周八	第11-12周

后端技术
- 框架：Django 4.x + Django REST Framework
- 数据库：MySQL（结构化数据）或 MongoDB（非结构化评论数据）
- 推荐算法：
  - 协同过滤：基于用户-应用交互矩阵的ItemCF
  - 内容过滤：TF-IDF提取应用描述关键词
  - 混合策略：加权融合两种算法结果
前端技术
- 框架：Vue.js 3.x + Vue Router + Pinia
- UI库：Element UI（表单、表格） + ECharts（可视化）
- 交互功能：拖拽筛选、图表缩放、实时数据更新
开发规范
- 代码遵循PEP8（Python）与ESLint（JavaScript）规范。
- API文档使用Swagger或Postman生成。
- 版本控制：Git + GitHub/GitLab。

系统功能
- 实时榜单展示：按分类、时间范围显示应用排名变化。
- 个性化推荐：根据用户历史行为推荐相似应用。
- 数据分析：下载量/评分趋势图、竞品对比热力图。
文档资料
- 《系统需求规格说明书》
- 《数据库设计文档》
- 《API接口文档》
- 《测试报告与部署指南》
其他成果
- 演示视频（系统功能展示）。
- 用户反馈报告（通过问卷收集50+份有效数据）。