大数据：基于AI大模型 python小说数据分析可视化系统协同过滤推荐算法可视化大屏 Django框架 Echarts可视化（建议收藏）✅

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1、项目介绍

该基于Python与Django的小说数据分析、可视化与推荐系统，功能丰富且实用，涵盖多个关键模块：

数据分析可视化大屏：集中呈现阅读趋势、用户活跃度等分析结果，借助Echarts、HTML和CSS，以折线图等多种图表直观展示数据。
分类占比分析：通过Echarts绘制饼图或环形图，展示不同小说分类占比，Django提供数据，助用户了解阅读偏好。
阅读量前20分析：Django对小说阅读量排序并筛选前20名，Echarts绘制条形图，清晰呈现热门小说。
小说推荐：运用协同过滤推荐算法，Django后端实现逻辑，根据用户阅读历史推荐相似或感兴趣的小说。
用户中心：依托Django用户认证系统，结合HTML和CSS设计界面，用户可管理个人信息、查看阅读历史与收藏夹。
注册登录：利用Django内置认证系统，保障用户身份安全与数据私密，实现注册、登录、密码重置等功能。
后台数据管理：采用Django admin后台或自定义系统，为管理员提供数据增删改查功能，方便管理小说、用户及查看日志。

技术栈：
Python语言、Django框架、协同过滤推荐算法、数据分析、Echarts可视化、大屏、HTML

2、项目界面

（1）小说数据分析可视化大屏

（2）小说分类占比分析

（3）阅读量前20分析

（4）小说推荐

（5）用户中心

（6）注册登录

（7）后台数据管理

3、项目说明

该基于Python与Django的小说数据分析、可视化与推荐系统，功能丰富且实用，涵盖多个关键模块：

这个项目是一个基于Python语言和Django框架构建的小说数据分析、可视化与推荐系统。以下是对各个功能模块的详细介绍：

小说数据分析可视化大屏模块
功能：提供一个大屏界面，集中展示小说的各种数据分析结果，如阅读趋势、用户活跃度、小说分类分布等。
技术栈：使用Echarts进行数据可视化，HTML和CSS进行界面布局。
实现：通过Django后端传递数据给前端，前端使用Echarts绘制各种图表，如折线图、柱状图、饼图等，以直观的方式展示数据分析结果。
小说分类占比分析模块
功能：展示不同小说分类在整体中的占比，帮助了解用户的阅读偏好。
技术栈：Echarts用于绘制饼图或环形图，Django提供数据支持。
实现：后端统计各类小说的数量或阅读量，将比例数据传递给前端，前端使用Echarts绘制分类占比图。
阅读量前20分析模块
功能：展示阅读量排名前20的小说，帮助用户了解热门小说。
技术栈：Echarts用于绘制条形图，Django提供排序和筛选后的数据。
实现：后端对小说阅读量进行排序，取前20名，将相关数据传递给前端，前端使用Echarts绘制条形图。
小说推荐模块
功能：根据用户的阅读历史和偏好，推荐相似或可能感兴趣的小说。
技术栈：协同过滤推荐算法，Django后端实现推荐逻辑。
实现：后端使用协同过滤算法（如用户-用户协同过滤或物品-物品协同过滤）计算小说之间的相似性，根据用户的阅读历史推荐相似小说。
用户中心模块
功能：提供用户个人信息管理、阅读历史查看、收藏夹管理等功能。
技术栈：Django用户认证系统，HTML和CSS进行界面设计。
实现：用户登录后，可以查看和编辑个人信息，查看阅读历史和收藏的小说，管理自己的账户。
注册登录模块
功能：提供用户注册和登录功能，确保用户身份的安全性和数据的私密性。
技术栈：Django用户认证系统。
实现：使用Django内置的用户认证系统，实现用户注册、登录、密码重置等功能。用户注册后，可以登录系统访问个性化功能。
后台数据管理模块
功能：为管理员提供后台管理界面，用于管理小说数据、用户信息、系统设置等。
技术栈：Django admin后台或自定义后台管理系统。
实现：利用Django的admin后台或自定义后台管理界面，提供数据的增删改查功能。管理员可以管理小说信息、用户账户、查看系统日志等。
系统整体流程
数据采集与存储：小说数据可能通过爬虫或其他方式采集，并存储在数据库中。
数据分析与可视化：对小说数据进行统计分析，使用Echarts在大屏和各个分析模块中展示结果。
小说推荐：根据用户行为数据，使用协同过滤算法推荐小说。
用户管理：用户通过注册登录系统，访问个性化功能和用户中心。
后台管理：管理员通过后台管理界面管理系统数据和用户。

4、核心代码

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-frommathimportsqrtimportoperator#1.构建用户-->物品的倒排defloadData(files):data={};forlineinfiles:user,score,item=line.split(",");data.setdefault(user,{});data[user][item]=score;returndata#2.计算# 2.1 构造物品-->物品的共现矩阵# 2.2 计算物品与物品的相似矩阵defsimilarity(data):# 2.1 构造物品：物品的共现矩阵N={};#喜欢物品i的总人数C={};#喜欢物品i也喜欢物品j的人数foruser,itemindata.items():fori,scoreinitem.items():N.setdefault(i,0);N[i]+=1;C.setdefault(i,{});forj,scoresinitem.items():ifjnotini:C[i].setdefault(j,0);C[i][j]+=1;#2.2 计算物品与物品的相似矩阵W={};fori,iteminC.items():W.setdefault(i,{});forj,item2initem.items():W[i].setdefault(j,0);W[i][j]=C[i][j]/sqrt(N[i]*N[j]);returnW#3.根据用户的历史记录，给用户推荐物品defrecommandList(data,W,user,k=3,N=10):rank={};fori,scoreindata[user].items():#获得用户user历史记录，如A用户的历史记录为{'a': '1', 'b': '1', 'd': '1'}forj,winsorted(W[i].items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)[0:k]:#获得与物品i相似的k个物品ifjnotindata[user].keys():#该相似的物品不在用户user的记录里rank.setdefault(j,0);rank[j]+=float(score)*w;returnsorted(rank.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)[0:N];if__name__=='__main__':#用户，兴趣度，物品uid_score_bid=['A,1,a','A,1,b','A,1,d','B,1,b','B,1,c','B,1,e']data=loadData(uid_score_bid);#获得数据W=similarity(data);#计算物品相似矩阵a=recommandList(data,W,'A',5,10);#推荐print(a)