计算机毕业设计hadoop+pyspark图书推荐系统 豆瓣图书数据分析可视化大屏 豆瓣图书爬虫 知识图谱 图书大数据 大数据毕业设计 机器学习

该系统各个模块的实现细节：

    1. 数据抓取模块实现

    该模块使用Scrapy框架实现了对“豆瓣读书”网站上的图书数据的抓取。具体步骤如下：

    - 分析目标网站：分析“豆瓣读书”网站的网页结构、URL链接等信息，确定需要抓取的数据。
    - 定义爬虫：在Scrapy中定义Spider，包括指定起始URL、定义爬取规则和数据处理方法等。
    - 解析页面：使用XPath或CSS Selector对HTML页面进行解析，提取出需要的数据，如书名、作者、评分等。
    - 存储数据：将解析得到的数据存储到数据库中。

    2. 用户模块实现

    该模块实现了以下功能：

    - 用户注册：用户可以通过注册页面填写用户名、密码、邮箱等信息进行注册，注册信息将被保存到数据库中。
    - 用户登录：用户可以通过登录页面输入用户名和密码进行登录，系统会检查数据库中是否存在该用户，并验证账号密码是否正确。

    3. 图书分类模块实现

    该模块用于展示图书分类，并提供了分类查询功能。具体步骤如下：

    - 提取分类信息：从数据库中提取所有的图书分类信息，如小说、历史、传记等。
    - 展示分类信息：将提取到的分类信息在前端页面进行展示。
    - 分类查询：用户可以选择一个特定的分类，系统会根据用户选择的分类来查询该分类下的所有图书信息，并将查询的结果展示在前端页面中。

    4. 图书查询模块实现

    该模块用于根据书名、书籍分类、作者和ISBN等信息筛选图书，分页查询的功能。具体步骤如下：

    - 定义图书模型：通过Django内置的ORM框架创建图书模型，该模型定义了图书的各种属性，包括书名、作者、ISBN、价格、出版社等。
    - 接收查询条件：用户可以在前端页面输入查询条件，如书名、作者、分类等，系统接收到这些查询条件后，使用Django的QuerySet方法从数据库中查询满足条件的图书数据。
    - 数据查询：根据用户输入的查询条件，使用Django的QuerySet方法从数据库中查询满足条件的图书数据。
    - 分页展示：使用Django自带的Paginator组件对查询结果进行分页，将其展示在前端页面中。

    5. 协同过滤推荐算法实现

    该模块实现了基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤算法。具体步骤如下：

    - 构建评分矩阵：将用户对图书的浏览评分构建成评分矩阵，使用矩阵运算进行相似度计算。
    - 基于用户的协同过滤算法：根据用户之间的相似度，预测目标用户对图书的评分，并为用户推荐相似性高的图书。
    - 基于物品的协同过滤算法：根据图书之间的相似度，为用户推荐相似度高的图书。

    6. 后台管理模块实现

    该模块提供了管理员对抓取到的图书数据进行管理的功能。具体步骤如下：

    - 管理员登录：管理员输入用户名和密码，通过验证后进入后台管理系统。
    - 数据管理：管理员可以查看和修改数据库中的图书信息，包括图书名称、作者、ISBN号、价格等。

技术及功能关键词:
    python pyspark hadoop django scrapy vue element-plus 协同过滤算法 
    通过scrapy爬虫框架抓取“豆瓣读书”网站上的书籍数据 
    前台用户通过登陆注册后进入系统
    管理员可在后台管理所有抓取到的图书数据 
    首页分为左右两侧，右侧展示所有图书的分类，比如文学、流行、科技、经管、文化、生活等大类，大类下亦有许多小类；左侧展示基于用户的协同过滤推荐算法给用户推荐的10个图书数据，下方是根据图书评分推荐的高分书榜
    图书查询模块，可以根据书名、书籍分类、作者和ISBN等信息筛选图书，底部带有一个分页器，以10本书籍信息为一页实现分页查询，降低后端数据库的压力
    图书分类模块，展示了所有图书的大类小类，用户可以通过点击某一分类，实现快速查找合适自己口味的图书信息
    当用户访问某一书籍详情时，页面展示了图书的封面、作者、译者、出版社、出品方、类型、出版年、页数、装帧类型、ISBN等基本信息，还展示了图书的内容简介以及大纲等；在此页面的底部最后部分，我们向用户推荐了5本基于物品的协同过滤算法推荐的图书结果
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核心算法代码分享如下：