基于Spark的小说推荐系统设计与实现
目 录
1 绪论
1.1 课题背景
1.2 课题意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
1绪 论
1.1研究背景
1.2课题研究的意义
1.3研究现状
1.4研究内容和方法
1.4.1研究内容
1.4.2研究方法
1.5论文组织结构
2开发环境
2.1 Python语言
2.2 Django框架
2.3协同过滤算法介绍
2.4 Hadoop介绍
2.5 Scrapy介绍
2.6 MySQL数据库
3系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性
3.1.2 操作可行性
3.1.3 经济可行性
3.1.4 法律可行性
3.2 系统用例分析
3.3系统流程分析
3.3.1 系统开发流程
3.3.2 用户登录流程
3.3.3 系统操作流程
3.3.4 添加信息流程
3.3.5 修改信息流程
3.3.6 删除信息流程
4 系统设计
4.1 系统概述
4.2 系统结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库设计原则
4.3.2 数据库实体
4.3.3 数据库表设计
5界面设计与功能实现
5.1系统功能实现
5.2管理员模块实现
6系统测试
6.1系统测试的方法
6.2测试用例
6.3测试分析
结 论
参考文献
附 录
项目介绍
本项目搭建基于 Spark 的小说推荐系统，采用 Scrapy 爬虫采集网络小说元数据与用户行为数据，依托 Hadoop 实现分布式数据存储。系统以 Python 作为开发语言，运用 Spark MLlib 内置 ALS 协同过滤算法完成分布式模型训练，挖掘用户阅读偏好，生成个性化小说推荐结果。后端使用 Django 搭建 Web 服务，采用 B/S 架构实现前后端交互。系统划分普通用户与管理员两大角色，用户可以浏览小说、收藏作品、获取个性化推荐；管理员实现小说数据管理、爬虫任务调度、数据可视化看板查看，支持小说分类统计、阅读量分析、评分分布等多维度图表展示。经过测试，系统能够高效处理海量小说交互数据，缓解传统推荐算法存在的冷启动问题，可为网络阅读平台提供轻量化、可落地的个性化推荐解决方案。
开发环境
开发语言：Python
Web 后端框架：Django
大数据计算框架：Apache Spark（PySpark）
分布式存储框架：Hadoop
爬虫框架：Scrapy
数据库：MySQL
系统架构：B/S 架构
开发工具：PyCharm
运行环境：Python3.8 及以上、Spark 集群环境、Hadoop 集群、MySQL5.7 及以上
前端技术：HTML、JavaScript、ECharts
支持定做：java/php/python/android/ 小程序 /vue/ 爬虫 /c#/asp.net
系统实现
小说信息：在小说信息页面的输入栏中输入标题进行查询，可以查看到小说详细信息，并根据需要进行收藏操作；小说信息页面如图5-3所示：
图5-3小说信息详细页面