计算机毕业设计Python+大模型动漫推荐系统 动漫可视化 动漫爬虫 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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介绍资料

以下是一份关于《Python+大模型动漫推荐系统》的任务书模板，结合大语言模型（如LLM）与Python技术栈，突出智能化推荐与多模态交互能力：

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任务书：Python+大模型动漫推荐系统开发

一、项目背景与目标

随着动漫产业的蓬勃发展，用户对个性化、智能化的动漫推荐需求日益增长。本项目旨在结合Python生态与大语言模型（LLM）技术，开发一个能够理解用户语义、分析动漫内容特征、并生成多维度推荐的智能系统，提升用户发现优质动漫的效率与体验。

核心目标

1. 语义理解推荐：通过大模型解析用户自然语言描述（如“热血战斗+校园题材”），生成精准推荐。
2. 多模态分析：结合动漫文本、图像、音频等多模态数据，提升推荐多样性。
3. 动态交互优化：支持用户反馈迭代推荐策略，实现“千人千面”的个性化服务。

二、任务内容与要求

1. 数据采集与预处理

功能要求

• 多源数据抓取：
  • 爬取动漫平台（如B站、腾讯动漫、MyAnimeList）的元数据（标题、类型、评分、简介、标签）。
  • 收集用户行为数据（观看历史、收藏、评分、弹幕评论）。
• 多模态数据整合：
  • 使用OpenCV提取动漫封面图像特征（如颜色、风格）。
  • 通过Librosa分析主题曲音频情感（如欢快、悲伤）。
  • 调用大模型（如LLaMA、Qwen）生成动漫文本摘要与情感标签。

技术要求

• 爬虫框架：Scrapy或Playwright（处理动态网页）。
• 数据存储：MySQL（结构化数据） + MongoDB（非结构化评论/弹幕）。
• 大模型调用：通过Hugging Face Transformers或平台API（如OpenAI、阿里云通义千问）。

2. 大模型驱动的推荐引擎

功能要求

• 语义理解模块：
  • 用户输入自然语言（如“我想看治愈系恋爱番”），大模型解析关键词并映射至动漫标签库。
  • 支持模糊查询（如“类似《鬼灭之刃》的作品”）。
• 混合推荐策略：
  • 协同过滤：基于用户行为相似性推荐。
  • 内容过滤：结合动漫标签、图像风格、音频情感匹配。
  • 大模型增强：利用LLM生成推荐理由（如“该番与您喜欢的《进击的巨人》同为反乌托邦题材”）。
• 动态反馈机制：
  • 用户对推荐结果标记“喜欢/不喜欢”，大模型调整后续推荐权重。

技术要求

• 大模型微调：使用LoRA或QLoRA在动漫领域数据上微调开源模型（如BaaS、ChatGLM）。
• 推荐算法：Surprise库实现协同过滤，Faiss库加速向量检索。
• 实时推理：部署大模型至FastAPI服务，通过gRPC与推荐引擎通信。

3. 多模态交互界面

功能要求

• Web端展示：
  • 使用Flask/Django开发前端，展示推荐列表（含封面、评分、推荐理由）。
  • 支持按类型、年份、评分筛选，以及关键词搜索。
• 智能对话交互：
  • 集成大模型实现聊天机器人（如“推荐5部高口碑悬疑番”）。
  • 支持语音输入（通过SpeechRecognition库转换文本）。
• 可视化分析：
  • 用Pyecharts生成动漫类型分布图、用户偏好热力图。

技术要求

• 前端框架：Vue.js或React（可选，若需更复杂交互）。
• 语音交互：pyttsx3（文本转语音） + Whisper（语音转文本）。
• 部署方式：Docker容器化，Nginx反向代理。

4. 系统优化与测试

• 性能优化：
  • 对大模型推理进行量化压缩（如GPTQ），减少延迟。
  • 使用Redis缓存热门推荐结果，降低数据库压力。
• 安全与合规：
  • 用户数据匿名化处理，遵守《个人信息保护法》。
  • 爬虫遵守目标平台robots.txt规则，避免IP封禁。
• 测试方案：
  • 单元测试：pytest覆盖推荐算法与API接口。
  • A/B测试：对比不同推荐策略的点击率（CTR）。

三、开发计划与里程碑

阶段	时间	任务内容
需求分析	第1周	确定功能边界，设计数据库架构，选择大模型与工具链。
数据采集	第2-3周	完成爬虫开发，采集动漫元数据与用户行为数据，构建初始数据集。
模型训练	第4周	微调大模型，生成动漫标签与推荐理由模板。
推荐引擎	第5-6周	实现混合推荐算法，集成大模型推理服务，完成单元测试。
界面开发	第7周	开发Web端与对话交互界面，部署至测试环境。
系统测试	第8周	进行压力测试、安全审计，收集用户反馈优化推荐策略。
上线部署	第9周	部署至云服务器（如AWS/阿里云），编写运维文档。

四、交付成果

1. 源代码：完整的Python项目代码（含爬虫、推荐引擎、前端）。
2. 模型文件：微调后的大模型权重文件与配置脚本。
3. 文档：
   • 技术文档（系统架构、API说明、数据库设计）。
   • 用户手册（操作指南、对话交互示例）。
4. 演示视频：展示系统核心功能（语义搜索、推荐理由生成、多模态交互）。

五、验收标准

1. 功能完整性：
   • 支持自然语言查询与多模态推荐，推荐准确率≥85%（基于用户反馈统计）。
   • 响应时间：语义解析≤1秒，推荐列表生成≤2秒。
2. 用户体验：
   • 界面简洁，交互流畅，支持移动端适配。
   • 推荐理由清晰易懂（如“因您喜欢《紫罗兰永恒花园》的治愈风格”）。
3. 可扩展性：
   • 模块化设计，便于新增数据源或推荐策略。
   • 支持横向扩展（如增加更多动漫平台数据）。

六、资源与支持

• 开发工具：Python 3.10+、PyCharm、Jupyter Notebook、Postman。
• 依赖库：Scrapy、Transformers、FastAPI、Pyecharts、Redis。
• 硬件资源：GPU服务器（用于大模型微调与推理）。
• 数据源：B站开放API、Kaggle动漫数据集、公开爬取权限的平台。

项目负责人：__________
开发团队：__________
日期：__________

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备注：可根据实际需求调整技术栈（如替换大模型为闭源API），或增加社交功能（如用户动漫评分社区）。

运行截图

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