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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: