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毕业设计：2023-2024年计算机毕业设计1000套（建议收藏）

毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总

1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Django框架、SQLite数据库、Echarts可视化、HTML、基于物品协同过滤推荐算法
（1）首页------不同类型的动漫数据
（2）动漫类型饼图
（3）动漫收藏排名和不同国家不同年份折线图
（4）动漫详情页面
（5）动漫排行榜-----收藏排行榜、浏览量排行榜
（6）我的收藏列表
（7）动漫推荐----协同过滤推荐算法
（8）后台数据管理
（9）注册登录界面

2、项目界面

（1）首页------不同类型的动漫数据

（2）动漫类型饼图

（3）动漫收藏排名和不同国家不同年份折线图

（4）动漫详情页面

（5）动漫排行榜-----收藏排行榜、浏览量排行榜

（6）我的收藏列表

（7）动漫推荐----协同过滤推荐算法

（8）后台数据管理

（9）注册登录界面

3、项目说明

在数字化时代，动漫作为一种深受大众喜爱的文化形式，其数据的分析和推荐显得尤为重要。为了满足用户对动漫内容的个性化需求，我们设计并开发了一款基于Python的动漫数据分析推荐系统。该系统采用了Django框架作为后端开发基础，结合SQLite数据库存储动漫数据，前端则使用HTML展示界面，并通过Echarts进行数据可视化。特别值得一提的是，我们采用了基于物品的协同过滤推荐算法，为用户提供精准的动漫推荐服务。

一、系统架构与功能

本系统主要围绕动漫数据展开，涵盖了从动漫数据的收集、存储、分析到推荐的完整流程。主要功能包括：

首页展示：用户登录系统后，首先看到的是首页，上面展示了不同类型的动漫数据，如热门动漫、最新上架等。
动漫类型饼图：为了直观地展示动漫类型的分布情况，我们使用了Echarts绘制了动漫类型饼图，帮助用户快速了解各类动漫的占比。
动漫收藏排名与折线图：通过分析用户对不同动漫的收藏数据，我们绘制了不同国家、不同年份的动漫收藏排名和折线图，揭示了动漫市场的变化趋势和用户偏好。
动漫详情页面：用户点击感兴趣的动漫后，可以进入动漫详情页面，查看动漫的详细信息，如剧情介绍、角色介绍、播放链接等。
动漫排行榜：系统根据用户的浏览量和收藏量，生成了收藏排行榜和浏览量排行榜，为用户提供了了解热门动漫的便捷途径。
我的收藏列表：用户可以将自己喜欢的动漫添加到收藏列表中，方便随时查看和管理。
动漫推荐：这是本系统的核心功能之一。我们采用了基于物品的协同过滤推荐算法，根据用户的收藏和浏览记录，为用户推荐与其兴趣相似的动漫。这种推荐方式不仅准确度高，而且能够发现用户的潜在兴趣点。
后台数据管理：管理员可以通过后台管理系统对动漫数据进行增删改查等操作，保证数据的准确性和实时性。
注册登录界面：用户需要注册并登录系统才能使用全部功能。注册登录界面设计简洁明了，方便用户快速完成注册和登录操作。
二、技术实现

本系统采用了Python语言进行开发，利用Django框架构建后端系统。Django框架提供了丰富的功能和灵活的扩展性，使得我们能够快速构建出稳定、可靠的动漫数据分析推荐系统。同时，我们使用了SQLite数据库作为数据存储方案，SQLite具有轻量级、易部署的特点，非常适合用于本系统的数据存储需求。

在数据可视化方面，我们选择了Echarts这一强大的可视化库。Echarts提供了丰富的图表类型和灵活的交互方式，使得我们能够轻松地将动漫数据以直观、易懂的方式展示给用户。

在推荐算法方面，我们采用了基于物品的协同过滤推荐算法。该算法通过分析用户的历史行为数据，找出与用户兴趣相似的其他物品，并将这些物品推荐给用户。我们针对动漫数据的特点对算法进行了优化和调整，使得推荐结果更加准确和符合用户需求。

总之，本系统通过结合Python语言、Django框架、SQLite数据库、Echarts可视化库以及基于物品的协同过滤推荐算法等技术手段，成功构建了一个功能丰富、性能稳定的动漫数据分析推荐系统。该系统不仅能够满足用户对动漫内容的个性化需求，还能够为动漫产业的发展提供有力的数据支持。

4、核心代码

#!/usr/bin/env python
# -*-coding:utf-8-*-

import math
import pdb


class ItemBasedCF:
    def __init__(self, train):
        self.train = train

    # def readData(self):
    #     #读取文件，并生成用户-物品的评分表和测试集
    #     self.train = dict()
    #     #用户-物品的评分表
    #     for line in open(self.train_file):
    #         user,score,item = line.strip().split(",")
    #         self.train.setdefault(user,{})
    #         self.train[user][item] = int(float(score))

    def ItemSimilarity(self):
        # 建立物品-物品的共现矩阵
        cooccur = dict()  # 物品-物品的共现矩阵
        buy = dict()  # 物品被多少个不同用户购买N
        for user, items in self.train.items():
            for i in items.keys():
                buy.setdefault(i, 0)
                buy[i] += 1
                cooccur.setdefault(i, {})
                for j in items.keys():
                    if i == j: continue
                    cooccur[i].setdefault(j, 0)
                    cooccur[i][j] += 1
        # 计算相似度矩阵
        self.similar = dict()
        for i, related_items in cooccur.items():
            self.similar.setdefault(i, {})
            for j, cij in related_items.items():
                self.similar[i][j] = cij / (math.sqrt(buy[i] * buy[j]))
        return self.similar

    # 给用户user推荐，前K个相关用户，前N个物品
    def Recommend(self, user, K=10, N=10):
        rank = dict()
        action_item = self.train[user]
        # 用户user产生过行为的item和评分
        for item, score in action_item.items():
            sortedItems = sorted(self.similar[item].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:K]
            for j, wj in sortedItems:
                if j in action_item.keys():
                    continue
                rank.setdefault(j, 0)
                rank[j] += score * wj
        return dict(sorted(rank.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:N])

# #声明一个ItemBasedCF的对象
# item = ItemBasedCF("item_book.txt")
# item.ItemSimilarity()
# recommedDict = item.Recommend("Li Si")
# for k,v in recommedDict.items():
#     print(k,"\t",v)

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5、源码获取方式

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