hadoop+Spark+Java基于搜索日志的图文推荐系统设计(源码+文档+调试+可视化大屏)

前言本文介绍了一款使用spring boot开发的搜索日志的图文推荐及其设计与实现过程。根据软件工程对软件系统开发定制的规则和标准详细的介绍了系统的分析与设计过程并且详细的概括了系统的开发与测试过程将其与JAVA语言紧密结合提高工作效率简化日常管理从而设计开发了基于spring boot的搜索日志的图文推荐。本系统分为管理员和用户两部分包含二个角色管理员和用户。方便用户在网站上添加图文、论坛、公告等管理员对所有的信息进行管理添加用户、搜索日志、留言板、论坛等。本系统是基于spring boot框架使用JAVA语言运用MySQL开发完成的。开发工具使用Tomcat作为服务器Eclipse 编写连接数据库使用了JDBC技术使用了DBCP连接池并使用MySQL数据库存储数据。本系统页面简洁操作简单方便用户使用与管理员管理适合在学校内部使用是一个符合现代化市场需求的管理系统。详细视频演示文章底部名片联系我看更详细的演示视频一、项目介绍开发语言Pythonpython框架Django软件版本python3.7/python3.8数据库mysql 5.7或更高版本数据库工具Navicat11开发软件PyCharm/vs code前端框架:vue.js二、功能介绍随着互联网的快速发展用户每天面临海量的图文信息如何从中筛选出符合用户兴趣的内容成为了一个挑战。基于搜索日志的图文推荐系统 旨在利用用户的搜索行为数据结合图文内容特征为用户提供个性化的推荐服务。通过该系统用户可以更加高效地获取感兴趣的内容同时平台也能提高内容的曝光率和用户满意度。基于搜索日志的图文推荐系统的业务流程主要包括以下几个环节数据收集与处理收集用户的搜索日志、点击行为、浏览记录等数据并进行清洗、整合和特征提取形成用户画像和内容特征库。推荐算法设计根据用户画像和内容特征库设计推荐算法如协同过滤、内容推荐、深度学习等生成推荐列表。推荐结果展示将推荐结果以图文形式展示给用户包括推荐内容、简介、图片等吸引用户点击和浏览。用户反馈与调整收集用户对推荐结果的反馈数据如点击率、浏览时长、点赞、评论等对推荐算法进行迭代和优化提高推荐准确性。三、核心代码四、效果图五、文章目录五、文章目录目 录摘 要 1Abstract 2第1章 绪 论 51.1研究背景 51.2研究的目的 51.3国内外研究现状 61.4 课题研究的主要内容 6第2章 相关技术 72.1 Python语言 72.2 Django框架 72.3 MySQL数据库 72.4 VUE技术 82.5 Hadoop介绍 92.6 推荐算法介绍 92.7系统运行环境 92.8本章小结 10第3章 系统分析 113.1系统可行性分析 113.1.1经济可行性分析 113.1.2技术可行性分析 113.1.3操作可行性分析 113.2系统现状分析 123.3系统用例分析 123.4系统流程分析 143.5本章小结 15第4章 系统设计 164.1系统功能结构设计图 164.2数据库设计 164.3本章小结 30第5章 系统实现 315.1系统功能实现 315.1.1前台首页页面实现 315.1.2个人中心页面实现 325.2 后台模块实现 335.2.1管理员模块实现 335.2.2服务人员模块实现 385.3本章小结 38第6章 系统测试 396.1系统测试目的 396.2系统功能测试 396.3系统测试结论 406.4本章小结 40结 论 41参考文献 42致 谢 43六 、源码获取六 、源码获取下方名片联系我即可大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看获取联系方式