python+大数据+基于spark的短视频推荐系统【内含源码+文档+部署教程】

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计算机专业毕业设计开题答辩与毕设答辩61问最强集锦

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技术应用：

1.技术栈：python+django+vue+echarts

2..数据库mysql

3..eclipse/idea开发工具

随着短视频应用的普及，如何快速准确地为用户推荐感兴趣的视频成为了一个重要的问题。本文介绍了一个基于Django框架和Spark技术的短视频推荐系统的设计与实现。该系统使用Spark进行大数据处理和分析，实现了个性化推荐功能；使用Django框架进行后端开发，实现了用户注册、登录、修改个人信息等基础功能；使用HTML、CSS、JavaScript等技术进行前端开发，实现了良好的用户体验。通过该系统，用户可以方便地浏览和发现感兴趣的短视频，同时也可以与其他用户交流观看体验和推荐视频。管理员可以管理用户信息，审核用户反馈，维护论坛秩序。该系统具有很高的实用性和可扩展性，可以为其他类似的短视频推荐系统提供借鉴和参考

短视频推荐系统在设计与实现时，采取了模块性的设计理念，把相似的系统的功能整合到一个模组中，以增强内部的功能，减少各组件之间的联系，从而达到减少相互影响的目的。

系统主要包括热门视频、用户、用户反馈、论坛交流、系统管理、用户信息等功能。系统总体功能结构图如图所示:

数据库概念结构设计过程中，E-R图提供了表示实体（即数据对象）、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。本系统将“用户、热门视频、公告信息、交流论坛、用户反馈、关于我们”等作为实体，它们的局部E-R如图所示：

管理员点击热门视频，在热门视频页面输入标题进行查询、新增或删除热门视频列表，点击爬取数据进行爬取热门视频；并根据需要对热门视频详情信息进行更改或移除操作；如图所示：

管理员点击论坛交流，在论坛交流页面输入帖子标题进行查询、新增或删除论坛交流列表，并根据需要对论坛交流详情信息进行详情、更改、查看评论或移操作；如图所示：

管理员进行爬取数据后，点击主页面右上角的看板，可以查看到系统简介、数据统计、发布地、热门视频总数、热门视频等实时的分析图进行可视化管理；如图所示：

源码获取：

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