大数据毕业设计hive+spark知识图谱图书推荐系统 豆瓣图书数据分析可视化大屏 豆瓣图书爬虫 图书大数据 机器学习 计算机毕业设计 深度学习 人工智能 数据可视化_spark 为底层的基于 k-means 算法的个性化图书推荐系统

基于Spark个性化书籍推荐系统

系统用到的各项技术和工具的介绍：

    1. Python编程语言

    Python是一种流行的高级编程语言，因其简单易学、清晰明了、开发效率高等特点，被广泛应用于机器学习、科学计算、Web开发、数据处理等领域。在该系统中，Python被用于实现数据抓取、推荐算法、Web应用程序等方面。

    2. PySpark

    PySpark是基于Python的Apache Spark API，Spark是一种快速大规模数据处理引擎，能够进行高速批处理和交互式查询，具有高可靠性和容错性，还可以支持各种数据源和格式。在该系统中，PySpark被用于数据分析和处理。

    3. Hadoop

    Hadoop是一个开源的大数据处理框架，能够处理和存储大量的分布式数据，并提供了高可靠性和容错性。Hadoop主要由HDFS和MapReduce组成，HDFS用于数据存储，而MapReduce则用于数据计算。在该系统中，Hadoop被用于大规模数据存储和处理。

    4. Django Web框架

    Django是一个基于Python的Web框架，可以帮助开发者快速构建高质量、可扩展的Web应用程序，具有诸如自带ORM、自动管理Web请求等优点。在该系统中，Django被用于实现用户模块、图书分类模块、图书查询模块和后台管理模块等。

    5. Scrapy框架

    Scrapy是一个Python编写的Web爬虫框架，可用于快速地爬取网站数据并进行数据处理。该框架提供了强大的页面解析能力和异步网络请求支持，适用于大规模数据抓取场景。在该系统中，Scrapy被用于实现数据抓取模块。

    6. Vue.js

    Vue.js 是一款流行的渐进式 JavaScript 框架，用于构建用户界面。它具有易用性、高效率等特点，被广泛应用于前端开发领域。在该系统中，Vue.js被用于构建前端界面。

    7. Element Plus

    Element Plus是基于Vue.js的UI框架，提供了丰富的UI组件、特效和交互。该框架具有可定制性、易用性和高性能等特点，适用于各种Web应用程序的构建。在该系统中，Element Plus被用于构建前端界面。

    8. 协同过滤算法

    协同过滤算法是一种基于相似度的推荐算法，能够通过用户历史行为数据来预测用户对未看过的物品的喜好程度，从而完成推荐。在该系统中，协同过滤算法被用于实现图书推荐模块。

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

目录结构(只关注标注了中文的):
    ├── app 图书数据后端最重要的模块！！！
    │   ├── __init__.py
    │   ├── admin.py 后台显示数据的配置
    │   ├── apps.py 协同过滤算法代码！！！
    │   ├── migrations
    │   │   └── __init__.py
    │   ├── models.py 图书相关的数据库模型
    │   ├── tests.py
    │   ├── urls.py
    │   └── views.py 图书相关所有重要的后端代码！！！！！
    ├── auth 用户登陆注册模块
    │   ├── __init__.py
    │   ├── admin.py
    │   ├── apps.py
    │   ├── migrations
    │   │   └── __init__.py
    │   ├── models.py
    │   ├── tests.py
    │   ├── urls.py
    │   └── views.py 登陆注册的代码！
    ├── book_recommend_system
    │   ├── __init__.py
    │   ├── asgi.py
    │   ├── settings.py 后端配置文件
    │   ├── urls.py 路由配置文件
    │   └── wsgi.py
    ├── db.sqlite3
    ├── dist
    │   ├── assets
    │   │   ├── detail.15fd66c8.js
    │   │   ├── detail.36aa23b0.css
    │   │   ├── detail.6b0150d6.js
    │   │   ├── index.0b336648.css
    │   │   ├── index.0ee13b90.css
    │   │   ├── index.1a0a0bcd.js
    │   │   ├── index.485fc076.js
    │   │   ├── index.4c336a7c.js
    │   │   ├── index.63bf9bc7.css
    │   │   ├── index.6d5765b8.js
    │   │   ├── index.79803d2c.js
    │   │   ├── index.9860a311.js
    │   │   ├── index.9877344b.js
    │   │   ├── index.bd7b408d.js
    │   │   ├── index.db570182.css
    │   │   ├── login.248044ee.js
    │   │   ├── login.5d7fb03b.js
    │   │   ├── login.61bcbfce.css
    │   │   ├── register.211ff2cd.css
    │   │   ├── register.5042fb1f.js
    │   │   └── register.c3ddecb6.js
    │   └── index.html
    ├── fake.py
    ├── frontend
    │   ├── README.md
    │   ├── index.html
    │   ├── package-lock.json
    │   ├── package.json
    │   ├── public
    │   ├── src
    │   │   ├── App.vue
    │   │   ├── assets
    │   │   ├── components
    │   │   ├── directives
    │   │   ├── layout_h
    │   │   ├── layout_v
    │   │   ├── main.js
    │   │   ├── mixins
    │   │   ├── router
    │   │   ├── stores
    │   │   ├── utils
    │   │   └── views 前端源代码，前台所有页面的代码都在这！！！
    │   └── vite.config.js
    ├── index
    │   ├── __init__.py
    │   ├── admin.py
    │   ├── apps.py
    │   ├── migrations
    │   │   └── __init__.py
    │   ├── models.py
    │   ├── tests.py
    │   ├── urls.py
    │   ├── utils.py
    │   └── views.py
    ├── manage.py
    ├── middlewares
    │   └── __init__.py
    ├── recommend.py
    ├── requirements.txt
    ├── scrapy.cfg
    ├── spider
    │   ├── __init__.py
    │   ├── extendsion
    │   │   ├── __init__.py
    │   │   └── selenium
    │   ├── items.py
    │   ├── middlewares.py
    │   ├── pipelines.py 爬虫数据入库逻辑
    │   ├── settings.py
    │   └── spiders
    │       ├── __init__.py
    │       └── book.py 爬虫代码！！！
    └── 项目介绍.txt

    28 directories, 83 files
 

毕业设计工作内容：

本毕业设计拟使用Hadoop，Spark，协同过滤推荐算法等，开发一个书籍推荐系统，用于实现针对用户的书籍个性化推荐，实现查询书籍、个性化推荐推荐书籍等功能。具体工作内容为：

1.查阅相关资料和文献(2022.9.13-2022.10.15)

2.需求分析(2022.10.16-2022.10.31)

3.搭建开发环境，做好前期准备(2022.11.1-2022.11.15)

4.系统概要设计和详细设计(2022.11.16-2022.11.30)

5.进行算法研究以及数据集获取(2022.12.1-2022.12.15)

6.完成推荐算法编写(2022.12.16-2023.3.20)

7.完成前端开发(2023.3.21-2023.4.25)

8.系统测试与修改(2023.4.26-2023.5.15)

9.项目总结及论文撰写(2023.5.16-2023.6.20)