计算机毕业设计：Python智能图书推荐系统 Spark Django框架 协同过滤推荐算法 书籍 可视化 数据分析 大数据 大模型（建议收藏）✅

博主介绍✌全网粉丝50W前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室专注于计算机相关专业项目实战6年之久累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力已帮助成千上万的学生顺利毕业选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、最全计算机大数据专业毕业设计选题大全建议收藏✅1、项目介绍技术栈Python语言、Spark计算引擎、Django框架、Vue.js前端框架、MySQL数据库、协同过滤推荐算法基于用户与基于物品、HTML功能模块用户交互模块支持用户注册与登录功能验证通过后进入系统核心页面保障账户安全性与使用连贯性首页展示模块左侧基于用户协同过滤算法推送10本个性化图书下方呈现高分书榜右侧分类导航区涵盖文学、科技、经管等大类及下属小类图书查询模块支持按书名、分类、作者、ISBN等多条件筛选图书搭配分页功能以10本为一页实现高效检索分类导航模块清晰展示全量图书的大类与小类用户通过点击分类标签即可快速定位目标图书图书详情模块全面展示图书封面、作者、出版社、出版年、内容简介等基础信息底部通过物品协同过滤算法推荐5本关联图书后台管理模块管理员可对抓取的全量图书数据进行统一维护支持图书信息的增加、删除及多维度筛选查询项目介绍本系统基于Python语言开发融合Spark计算引擎与Django框架构建后端服务采用Vue.js实现前端界面MySQL数据库存储图书与用户数据。核心推荐模块采用基于用户和基于物品的双重协同过滤算法首页左侧基于用户算法根据用户历史行为推荐个性化图书图书详情页底部基于物品算法推荐5本关联图书。系统提供首页展示、图书查询、分类导航、图书详情等功能首页右侧展示全量图书分类体系查询模块支持多条件筛选与分页检索分类模块帮助用户按标签快速定位图书。后台管理模块支持管理员对图书数据进行增删改查与统一维护。2、项目界面1系统首页该个性化书籍推荐系统首页包含搜索功能设有首页、图书查询、图书分类等导航选项提供基于用户的推荐模块、高分书榜模块同时展示多维度的书籍分类标签可帮助用户快速查找和发现感兴趣的书籍。2图书详情页该个性化书籍推荐系统的图书详情页面包含搜索、首页、图书查询、图书分类等导航功能展示书籍的封面、基本信息、评分、内容简介及作者简介可让用户全面了解书籍相关信息。3推荐页面该个性化书籍推荐系统首页包含搜索功能设有首页、图书查询、图书分类等导航选项提供基于用户推荐模块、高分书榜模块同时展示多维度书籍分类标签可帮助用户快速查找和发现感兴趣的书籍。4图书列表该个性化书籍推荐系统的图书查询页面包含搜索功能设有首页、图书查询、图书分类等导航选项展示书籍列表呈现书籍封面、基本信息、评分及简介可帮助用户浏览和筛选符合需求的书籍。5图书分类该个性化书籍推荐系统的图书分类页面包含搜索功能设有首页、图书查询、图书分类等导航选项展示文学、流行、科技、经管、文化、生活等多维度的细分书籍分类标签可帮助用户按类别精准筛选和查找感兴趣的书籍。6后台管理该管理后台的图书数据页面包含数据管理、用户历史访问数据、认证和授权等功能菜单提供多维度筛选搜索框支持图书数据的增加、删除操作以列表形式展示图书详细信息方便管理员对图书数据进行查询与管理。7注册登录该基于Spark个性化书籍推荐系统的登录页面包含用户名与密码输入框、登录按钮同时提供注册入口可实现用户身份验证与账号注册引导保障系统访问的安全性与账号管理的便捷性。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统以Python为开发语言融合Spark计算引擎实现大数据处理能力采用Django框架构建后端服务架构负责路由分发、模型管理与数据库交互。前端采用Vue.js渐进式框架以组件化方式构建用户界面提升交互流畅度。数据存储选用MySQL关系型数据库保障图书信息、用户数据的高效存储与查询。推荐算法核心采用基于用户和基于物品的双重协同过滤技术基于用户的算法根据用户历史行为推荐个性化图书基于物品的算法依据图书内容标签匹配相似作品。整体架构兼顾系统稳定性与用户体验。二、功能模块详细介绍用户交互模块该模块提供用户注册与登录功能包含用户名与密码输入框及登录按钮同时设有注册入口。用户验证通过后进入系统核心页面保障账户安全性与使用连贯性确保个性化推荐服务的精准性。首页展示模块该模块采用左右分栏布局左侧基于用户协同过滤算法推送10本个性化图书根据用户历史行为与相似用户偏好生成推荐列表下方呈现高分书榜依据图书评分推荐热门书籍。右侧分类导航区涵盖文学、科技、经管、文化、生活等大类及下属小类直观呈现图书分类体系。图书查询模块该模块支持按书名、书籍分类、作者、ISBN等多条件筛选图书用户可通过输入框输入关键词快速检索目标图书。底部配备分页器以10本书籍信息为一页实现分页查询有效降低后端数据库负载提升检索效率。分类导航模块该模块清晰展示全量图书的大类与小类包含文学、流行、科技、经管、文化、生活等多维度细分分类标签。用户通过点击某一分类标签即可快速定位对应类别图书实现精准筛选与高效查找。图书详情模块该模块全面展示图书封面、作者、译者、出版社、出品方、类型、出版年、页数、装帧类型、ISBN等基础信息附带内容简介、作者简介及大纲。页面底部基于物品协同过滤算法推荐5本关联图书帮助用户拓展阅读选择。后台管理模块该模块面向系统管理员后台管理页面包含数据管理、用户历史访问数据、认证和授权等功能菜单提供多维度筛选搜索框支持图书数据的增加、删除操作以列表形式展示图书详细信息方便管理员对图书数据进行查询与统一维护。三、项目总结本系统构建了集个性化推荐、图书查询、分类导航、详情展示与后台管理于一体的智能图书推荐平台。核心推荐模块采用基于用户和基于物品的双重协同过滤算法首页左侧基于用户算法根据历史行为推荐个性化图书图书详情页底部基于物品算法推荐关联作品实现精准推送。系统提供多条件筛选与分页检索的图书查询功能分类导航模块帮助用户按标签快速定位目标图书。后台管理模块支持管理员对图书数据进行增删改查与统一维护。整体平台兼顾数据处理效率与用户交互体验有效提升图书发现效率。4、核心代码from.modelsimport*fromdjango.http.responseimportHttpResponsefromdjango.shortcutsimportrenderfromdjango.httpimportJsonResponsefromdatetimeimportdatetime,timefromdjango.core.paginatorimportPaginatorfromdjango.db.modelsimportQfromapp.appsimportAppConfigdefto_dict(l,excludetuple()):# 将数据库模型 变为 字典数据 的工具类函数deftransform(v):ifisinstance(v,datetime):returnv.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)returnvdef_todict(obj):j{k:transform(v)fork,vinobj.__dict__.items()ifnotk.startswith(_)andknotinexclude}returnjreturn[_todict(i)foriinl]defget_book_list(request):bodyrequest.json pagesizebody.get(pagesize,10)pagebody.get(page,1)exclude_fields[pagesize,page,total,keyword]query{k:vfork,vinbody.items()ifknotinexclude_fieldsandv}qQ(**query)ifbody.get(keyword):qq(Q(title__icontainsbody[keyword])|Q(author__icontainsbody[keyword])|Q(isbn__icontainsbody[keyword]))objsBook.objects.filter(q).order_by(id)paginatorPaginator(objs,pagesize)pgpaginator.page(page)resultlist(pg.object_list)resultto_dict(result)returnJsonResponse({total:paginator.count,records:result})defget_content_recommend_books(request):# 基于物品推荐bodyrequest.jsonidbody.get(id)oBook.objects.get(pkid)topK5try:idsAppConfig.recommendProductsForProduct(o.id,topK)resultBook.objects.filter(id__inids).order_by(?)except:resultBook.objects.filter(cat2o.cat2).order_by(?)[:topK]returnJsonResponse(to_dict(result),safeFalse)defget_user_recommend_books(request):# 基于用户推荐topK10try:idsAppConfig.recommendProductsForUser(request.user.id,topK)resultBook.objects.filter(id__inids).order_by(?)except:resultBook.objects.order_by(?)[:topK]returnJsonResponse(to_dict(result),safeFalse)defget_high_score_books(request):# 高分榜resultBook.objects.filter(score__gt8).order_by(?)[:10]returnJsonResponse(to_dict(result),safeFalse)defget_book_detail(request):bodyrequest.jsonidbody.get(id)oBook.objects.get(pkid)History.objects.create(userrequest.user,booko)returnJsonResponse(to_dict([o])[0])defget_book_category(request):result[]for(cat1,)inBook.objects.values_list(cat1).distinct():itemdict(valuecat1,labelcat1,children[])result.append(item)for(cat2,)inBook.objects.filter(cat1cat1).values_list(cat2).distinct():item2dict(valuecat2,labelcat2)item[children].append(item2)returnJsonResponse(result,safeFalse)5、源码获取方式