计算机毕业设计Django+LLM多模态大模型游戏推荐系统 游戏可视化 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)

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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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介绍资料

以下是一份关于《Django + LLM多模态大模型游戏推荐系统》的任务书模板，结合Web开发框架与多模态大语言模型（LLM），适用于游戏内容推荐场景：

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任务书：基于Django + LLM的多模态游戏推荐系统开发

一、项目背景与目标

游戏平台用户需求日益个性化，传统推荐系统（如基于标签的协同过滤）难以捕捉用户深层兴趣。本项目结合Django（Web开发框架）与多模态大语言模型（LLM，如GPT-4、LLaMA-2、Qwen），构建一套智能游戏推荐系统，实现以下目标：

1. 通过多模态数据（游戏剧情文本、角色对话、用户评论、截图/视频、游戏类型、玩法标签）挖掘用户兴趣。
2. 利用LLM实现语义理解（如推荐“开放世界+高自由度RPG”），提升推荐精准度。
3. 支持实时交互（如语音/文本搜索、推荐解释生成），增强用户体验。
4. 适配Web端与移动端，支持高并发访问（千级QPS）。

二、任务内容与分工

1. 系统架构与模块设计

• 任务描述：
  • 设计分层架构：数据层（MySQL/MongoDB）、计算层（LLM API）、服务层（Django后端）、应用层（Web/移动端）。
  • 划分功能模块：
    • 用户模块：注册/登录、个人资料管理、偏好设置。
    • 游戏模块：游戏详情展示（封面、简介、类型、评分）、多模态内容（截图/视频）。
    • 推荐模块：语义搜索、个性化推荐、推荐解释生成。
    • 交互模块：文本/语音输入、评论与评分、收藏与分享。
• 负责人：系统架构组
• 交付物：架构设计图、模块划分文档、数据库ER图。

2. 多模态数据采集与预处理

• 任务描述：
  • 数据采集：
    • 结构化数据：游戏元数据（类型、平台、开发商、发布时间）、用户行为日志（点击、停留时长、评分）。
    • 非结构化数据：游戏剧情文本、角色对话、用户评论、截图/视频（可选）。
  • 数据清洗：
    • 使用Python脚本去除重复数据、过滤低质量评论（如广告、无意义文本）。
  • 特征工程：
    • 文本特征：通过BERT/Sentence-BERT生成游戏剧情、评论的语义向量。
    • 图像特征（可选）：使用ResNet提取游戏截图视觉特征（如场景风格）。
    • 行为特征：统计用户偏好类型（如RPG、FPS）、高评分游戏标签。
• 负责人：数据工程组
• 交付物：清洗后的数据集、特征向量表、数据采集脚本。

3. LLM集成与微调

• 任务描述：
  • 模型选择：
    • 开源模型：LLaMA-2-13B、Qwen-7B（用于语义理解与推荐解释）。
    • 商业API：OpenAI GPT-4（可选，用于复杂查询解析）。
  • 微调任务：
    • 语义理解：训练模型理解用户查询意图（如“推荐类似《塞尔达传说》的开放世界游戏”）。
    • 情感分析：根据评论情感倾向（积极/消极）调整推荐权重。
    • 多模态融合：结合文本特征（剧情）与视觉特征（截图）生成推荐（需额外训练多模态模型如Flamingo）。
  • 模型服务化：
    • 使用FastAPI封装微调后的模型，提供RESTful API（如/recommend?user_id=123&query=生存类游戏）。
• 负责人：算法开发组
• 交付物：微调后的模型权重、API服务代码、模型评估报告（准确率/召回率）。

4. Django后端开发

• 任务描述：
  • 数据库设计：
    • 使用Django ORM定义模型（Game、User、Rating、Interaction）。
  • API开发：
    • 实现RESTful接口：
      • 游戏列表获取（GET /api/games/）。
      • 推荐结果返回（POST /api/recommend/，接收用户ID与查询文本）。
      • 用户行为记录（POST /api/interactions/，记录点击/评分）。
  • 推荐引擎集成：
    • 调用LLM API生成推荐列表，结合协同过滤（Django-Recommendation库）优化结果。
  • 缓存优化：
    • 使用Redis缓存热门游戏与推荐结果，减少LLM调用次数。
• 负责人：后端开发组
• 交付物：Django项目代码、API文档、单元测试报告。

5. Web前端开发

• 任务描述：
  • 页面设计：
    • 首页：游戏轮播图、热门推荐、分类导航。
    • 游戏详情页：多模态展示（文本介绍、截图/视频、评分分布）。
    • 推荐页：个性化列表（含推荐解释，如“根据您喜欢的《原神》，推荐此游戏因其开放世界与角色养成”）。
    • 用户中心：偏好设置、历史记录、收藏列表。
  • 交互功能：
    • 文本/语音搜索框（调用后端LLM接口解析查询）。
    • 动态加载推荐结果（无限滚动）。
  • 技术栈：
    • 前端框架：React/Vue + TypeScript。
    • UI库：Ant Design/Material-UI。
    • 语音转文本：Web Speech API或第三方SDK（如阿里云语音识别）。
• 负责人：前端开发组
• 交付物：前端代码、UI设计稿、交互原型图。

6. 系统测试与部署

• 任务描述：
  • 功能测试：
    • 验证推荐准确性（如输入“多人合作生存游戏”是否返回《饥荒联机版》）。
    • 检查多模态展示是否正常（截图/视频加载、语音输入响应）。
  • 性能测试：
    • 模拟1000并发用户，测试系统吞吐量（QPS≥500）。
    • 优化Django查询效率（添加数据库索引、减少N+1查询）。
  • 部署方案：
    • 使用Docker容器化Django后端与LLM服务。
    • 部署至云服务器（如AWS EC2、腾讯云CVM），配置Nginx负载均衡。
• 负责人：测试与运维组
• 交付物：测试报告、部署文档、监控脚本（如Prometheus+Grafana）。

三、技术路线

1. 数据层：MySQL（结构化数据） + MongoDB（非结构化评论） + Redis（缓存）。
2. 计算层：FastAPI封装LLM（支持GPU加速） + Django后端。
3. 应用层：React/Vue（前端） + Django REST Framework（后端API）。
4. 部署层：Docker + Nginx + 云服务器（可选Kubernetes集群）。

四、时间计划

阶段	时间	任务内容
1	第1-2周	需求分析、架构设计、环境搭建（Django+MySQL+Redis）
2	第3-4周	数据采集与预处理、Hive数据仓库构建（可选）
3	第5-6周	LLM微调与API封装、推荐引擎初步集成
4	第7-8周	Django后端API开发、前端页面设计与交互实现
5	第9-10周	系统测试（功能/性能）、优化推荐算法与查询效率
6	第11-12周	部署上线、用户反馈收集与迭代

五、预期成果

1. 完成可运行的Web端游戏推荐系统，支持文本/语音交互与推荐解释生成。
2. 推荐准确率较传统算法提升20%以上（通过离线评估与AB测试验证）。
3. 系统响应时间≤500ms（90%请求），支持千级日活用户。
4. 提交技术文档（架构、代码注释、用户手册）、开源部分代码（如Django后端与推荐逻辑）。

六、资源需求

1. 硬件：服务器（至少4核8GB内存，GPU显卡用于LLM推理）、云服务资源。
2. 软件：Python 3.10+、Django 4.x、FastAPI、PyTorch/TensorFlow、MySQL 8.0、Redis。
3. 数据：公开游戏数据集（如Steam游戏库、IGDB API）、模拟用户行为数据。
4. 模型：LLaMA-2-13B或Qwen-7B模型权重（或API调用权限）。

七、风险评估与应对

风险	应对措施
LLM推理延迟高	优化模型量化（如INT8）、启用缓存机制、限制最大输入长度
数据隐私风险	匿名化处理用户评论，遵守GDPR等法规
冷启动问题（新用户/新游戏）	结合热门推荐与基于内容的推荐（如游戏类型标签）
跨平台兼容性	使用响应式设计（CSS Flexbox/Grid）适配移动端

负责人签字：________________
日期：________________

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此任务书可根据实际需求调整，例如增加社交功能（用户关注、游戏讨论区）或商业化模块（广告推荐、内购链接）。

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！

为什么选择我

 博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。 

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