博主介绍：✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久，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：2025年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、最全计算机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 .models import *
from django.http.response import HttpResponse
from django.shortcuts import render
from django.http import JsonResponse
from datetime import datetime, time
from django.core.paginator import Paginator
from django.db.models import Q
from app.apps import AppConfig


def to_dict(l, exclude=tuple()):
    # 将数据库模型 变为 字典数据 的工具类函数
    def transform(v):
        if isinstance(v, datetime):
            return v.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        return v

    def _todict(obj):
        j = {
            k: transform(v)
            for k, v in obj.__dict__.items()
            if not k.startswith("_") and k not in exclude
        }
        return j

    return [_todict(i) for i in l]


def get_book_list(request):
    body = request.json
    pagesize = body.get("pagesize", 10)
    page = body.get("page", 1)
    exclude_fields = ["pagesize", "page", "total", "keyword"]
    query = {k: v for k, v in body.items() if k not in exclude_fields and v}
    q = Q(**query)
    if body.get("keyword"):
        q = q & (
            Q(title__icontains=body["keyword"])
            | Q(author__icontains=body["keyword"])
            | Q(isbn__icontains=body["keyword"])
        )
    objs = Book.objects.filter(q).order_by("id")
    paginator = Paginator(objs, pagesize)
    pg = paginator.page(page)
    result = list(pg.object_list)
    result = to_dict(result)
    return JsonResponse({"total": paginator.count, "records": result})


def get_content_recommend_books(request):
    # 基于物品推荐
    body = request.json
    id = body.get("id")
    o = Book.objects.get(pk=id)
    topK = 5
    try:
        ids = AppConfig.recommendProductsForProduct(o.id, topK)
        result = Book.objects.filter(id__in=ids).order_by("?")
    except:
        result = Book.objects.filter(cat2=o.cat2).order_by("?")[:topK]

    return JsonResponse(to_dict(result), safe=False)


def get_user_recommend_books(request):
    # 基于用户推荐
    topK = 10
    try:
        ids = AppConfig.recommendProductsForUser(request.user.id, topK)
        result = Book.objects.filter(id__in=ids).order_by("?")
    except:
        result = Book.objects.order_by("?")[:topK]
    return JsonResponse(to_dict(result), safe=False)


def get_high_score_books(request):
    # 高分榜
    result = Book.objects.filter(score__gt=8).order_by("?")[:10]
    return JsonResponse(to_dict(result), safe=False)


def get_book_detail(request):
    body = request.json
    id = body.get("id")
    o = Book.objects.get(pk=id)
    History.objects.create(user=request.user, book=o)
    return JsonResponse(to_dict([o])[0])


def get_book_category(request):
    result = []
    for (cat1,) in Book.objects.values_list("cat1").distinct():
        item = dict(value=cat1, label=cat1, children=[])
        result.append(item)
        for (cat2,) in Book.objects.filter(cat1=cat1).values_list("cat2").distinct():
            item2 = dict(value=cat2, label=cat2)
            item["children"].append(item2)
    return JsonResponse(result, safe=False)

5、项目列表

6、项目获取

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦🍅

感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻