【2024】基于Python的小说推荐系统设计源码（含文档、调试教程等）_小说系统源码

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目录

一、整体目录：

文档含项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字等

二、运行截图

三、代码部分（示范）：

四、数据库表(示范)：

数据库表有注释，可以导出数据字典及更新数据库时间，欢迎交流学习

五、项目技术栈：

六、项目调试学习（点击查看）

七、项目交流

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背景：
随着人工智能技术的发展，推荐系统已经在各个领域得到了广泛应用，包括电商、视频、音乐等。然而，在文学领域，基于内容的小说推荐系统还比较少见。传统的推荐系统往往依赖于用户的历史行为数据，而在文学领域，用户的行为数据可能相对稀缺，因此基于内容的推荐系统可以成为一个重要的补充。

目的：
本课题旨在构建一个基于内容的小说推荐系统，通过分析小说的内容特征，为用户推荐符合其阅读偏好的小说。通过这样的推荐系统，可以提高用户的阅读体验，帮助他们发现更多符合自己口味的小说。

意义：
基于内容的小说推荐系统可以为用户提供更加个性化、精准的推荐服务，提高用户的阅读满意度。同时，对于小说作者和出版商来说，也可以帮助他们更好地推广自己的作品，提高作品的曝光度和销量。

研究思路：
1. 数据收集：收集大量的小说文本数据，包括小说的文本内容、作者、类型、关键词等信息。
2. 数据预处理：对收集到的小说文本数据进行清洗和处理，提取出小说的内容特征，如情节、主题、风格等。
3. 特征提取：利用自然语言处理技术，对小说文本进行特征提取，包括词频、主题模型、情感分析等。
4. 模型构建：基于提取的小说内容特征，构建推荐模型，可以采用内容过滤、协同过滤等推荐算法。
5. 模型评估：对构建的推荐系统进行评估，包括准确率、召回率、覆盖率等指标的评估。
6. 系统优化：根据评估结果，对推荐系统进行优化，提高推荐的准确性和个性化程度。

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一、整体目录：

文档含项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字等

二、运行截图

三、代码部分（示范）：

商品推荐、内容推荐算法

/**      * 前端智能排序      */ 	@IgnoreAuth     @RequestMapping("/autoSort")     public R autoSort(@RequestParam Map<String, Object> params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request,String pre){         EntityWrapper<NaichashangpinEntity> ew = new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>();         Map<String, Object> newMap = new HashMap<String, Object>();         Map<String, Object> param = new HashMap<String, Object>(); 		Iterator<Map.Entry<String, Object>> it = param.entrySet().iterator(); 		while (it.hasNext()) { 			Map.Entry<String, Object> entry = it.next(); 			String key = entry.getKey(); 			String newKey = entry.getKey(); 			if (pre.endsWith(".")) { 				newMap.put(pre + newKey, entry.getValue()); 			} else if (StringUtils.isEmpty(pre)) { 				newMap.put(newKey, entry.getValue()); 			} else { 				newMap.put(pre + "." + newKey, entry.getValue()); 			} 		} 		params.put("sort", "clicknum");                  params.put("order", "desc"); 		PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));         return R.ok().put("data", page);     }   	/**      * 协同算法（按用户购买推荐）      */     @RequestMapping("/autoSort2")     public R autoSort2(@RequestParam Map<String, Object> params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request){     	String userId = request.getSession().getAttribute("userId").toString();     	String goodtypeColumn = "naichafenlei";     	List<OrdersEntity> orders = ordersService.selectList(new EntityWrapper<OrdersEntity>().eq("userid", userId).eq("tablename", "naichashangpin").orderBy("addtime", false));         List<String> goodtypes = new ArrayList<String>();     	Integer limit = params.get("limit")==null?10:Integer.parseInt(params.get("limit").toString());     	List<NaichashangpinEntity> naichashangpinList = new ArrayList<NaichashangpinEntity>(); 	//去重     	List<OrdersEntity> ordersDist = new ArrayList<OrdersEntity>();     	for(OrdersEntity o1 : orders) {     		boolean addFlag = true;     		for(OrdersEntity o2 : ordersDist) {     			if(o1.getGoodid()==o2.getGoodid() || o1.getGoodtype().equals(o2.getGoodtype())) {     				addFlag = false;     				break;     			}     		}     		if(addFlag) ordersDist.add(o1);     	}         if(ordersDist!=null && ordersDist.size()>0) {         	for(OrdersEntity o : ordersDist) {         		naichashangpinList.addAll(naichashangpinService.selectList(new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>().eq(goodtypeColumn, o.getGoodtype())));         	}         }     	EntityWrapper<NaichashangpinEntity> ew = new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>(); 	params.put("sort", "id"); 	params.put("order", "desc"); 	PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));         List<NaichashangpinEntity> pageList = (List<NaichashangpinEntity>)page.getList();         if(naichashangpinList.size()<limit) {         	int toAddNum = (limit-naichashangpinList.size())<=pageList.size()?(limit-naichashangpinList.size()):pageList.size();             for(NaichashangpinEntity o1 : pageList) {                 boolean addFlag = true;                 for(NaichashangpinEntity o2 : naichashangpinList) {                     if(o1.getId().intValue()==o2.getId().intValue()) {                         addFlag = false;                         break;                     }                 }                 if(addFlag) {                     naichashangpinList.add(o1);                     if(--toAddNum==0) break;                 }             }         }         page.setList(naichashangpinList); 	return R.ok().put("data", page);     } 

数据库配置连接

validationQuery=SELECT 1  jdbc_url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ssmt375d?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&tinyInt1isBit=false jdbc_username=aicood jdbc_password=aicood  #jdbc_url=jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;DatabaseName=ssmt375d #jdbc_username=sa #jdbc_password=123456

四、数据库表(示范)：

数据库表有注释，可以导出数据字典及更新数据库时间，欢迎交流学习

五、项目技术栈：

1.前端：

a.小程序框架：Uniapp（小程序专用）

Uni-app 是一个使用 Vue.js 开发所有前端应用的框架，目标是通过一套代码可以发布到 iOS、Android、H5、以及各种小程序 (微信/支付宝/百度/头条/QQ/京东) 等多个平台。

b.前端框架：Vue.js  

 Vue.js 是一个用于构建用户界面的渐进式框架，易于上手，且具有良好的性能。它通过组合不同的功能模块，可以快速构建复杂的单页面应用。

c.页面库：Element UI  

 Element UI 是一个基于 Vue.js 的组件库，提供了丰富的组件，可以帮助开发者快速构建美观且易于维护的前端界面。

2.后端：

a.后端框架：Django  

 Django 是一个高性能、安全且易于扩展的 Python Web 框架。它提供了丰富的功能，如认证、权限控制、ORM（对象关系映射）等，便于开发者构建高质量的后端服务。

b.数据库：MySQL  

 MySQL 是一款流行的关系型数据库，具有高性能、易使用、成本低等优点。在这个推荐阅读系统中，可以使用 MySQL 存储用户信息、书籍信息和用户与书籍之间的关系等数据。

3.开发工具：

a.代码编辑器：PyCharm、Visual Studio Code  

 PyCharm 和 Visual Studio Code 都是优秀的代码编辑器，支持多种编程语言，具有良好的代码编辑和调试功能，大幅提升开发效率。

b.数据库管理工具：Navicat  

 Navicat 是一款强大的数据库管理工具，支持多种数据库，如 MySQL、PostgreSQL 等。它可以方便地创建、管理和查询数据库，提高数据库管理效率。

c.Python 版本：3.7  

 本项目采用 Python 3.7 版本进行开发。Python 3.7 具有性能提升、更好的兼容性和安全性等优点，适合用于 Web 开发。

d.HBuilderX： 是一款国产的跨平台集成开发环境（IDE），HBuilderX 支持多种编程语言和开发框架，如 HTML5、CSS3、JavaScript、PHP、Java、C++ 等，可以用于开发 Web 应用、移动应用、微信小程序等。

e.微信开发者工具：是微信官方提供的一款针对微信小程序的集成开发环境（IDE）。微信开发者工具支持小程序和公众号的开发、调试和预览，提供了丰富的功能，如代码编辑、调试、预览、代码模板等。

通过以上技术路线，可以构建一个高效、稳定且易于维护的基于 Django 的个性化推荐阅读系统。在实际开发过程中，根据需求和项目规模，可以进一步优化技术选型，以满足项目的需求。

六、项目调试学习（点击查看）

七、更多项目展示

大屏可视化项目

基于django的财经新闻文本挖掘分析与可视化应用
基于Python的沧州地区空气质量数据分析及可视化
django基于大数据的房价数据分析
基丁Python的个性化电影推荐系统的设计与实现
django基于Python的热门旅游景点数据分析系统的设计与实现
django基于协同过滤的图书推荐系统的设计与实现
django基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现
django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现
django基于协同过滤算法的小说推荐系统
python基于爬虫的个性化书籍推荐系统
python基于Flask的电影论坛
django基于python的影片数据爬取与数据分析
django基丁Python可视化的学习系统的设计与实现
django基于协同过滤算法的招聘信息推荐系统

 

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八、欢迎项目交流