企业官网建设流程全解析

自己做网站赚钱案例,成都网站建站推广,有什么好黄页网站,网站搭建空间博主介绍#xff1a;✌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#xff0c;选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ #x1f345;想要获取完整文章或者源码#xff0c;或者代做#xff0c;拉到文章底部即可与…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2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、大数据毕业设计2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark建议收藏✅1、项目介绍技术栈Python语言、Django框架、MySQL数据库、协同过滤推荐算法基于用户基于物品、Echarts可视化、HTML、词云分析评论/标签关键词提取核心功能个性化电影推荐协同过滤驱动、电影数据多维度可视化评分/类型分布等、词云分析热门标签/评论关键词、用户交互注册登录、收藏、搜索、评分、电影信息展示研究背景随着电影内容爆发式增长用户面临“选片难”痛点——传统推荐依赖热门榜单无法匹配个人偏好同时电影数据评分、类型、用户评论分散缺乏直观分析工具导致用户难以快速把握电影特征与市场趋势亟需“精准推荐可视化分析”一体化系统解决。研究意义技术层面通过Django搭建稳定后端协同过滤算法提升推荐精度Echarts与词云实现数据可视化构建“交互-推荐-分析”完整技术链用户层面为电影爱好者提供个性化推荐与直观数据洞察减少选片时间学习层面完整覆盖“Web开发推荐算法数据可视化”全流程适合作为毕业设计或实战项目具备实用与学习双重价值。2、项目界面电影数据可视化分析电影首页我的收藏电影搜索查询电影推荐—协同过滤推荐算法注册登录界面3、项目说明本项目是基于PythonDjango框架开发的电影个性化推荐与分析系统整合协同过滤算法、Echarts可视化、词云分析与MySQL数据库核心实现“用户交互-个性化推荐-数据可视化”的完整流程旨在解决电影筛选低效、推荐不精准、数据洞察不足的问题。1系统架构与技术逻辑架构设计采用Django“MVT模型-视图-模板”架构分层清晰模型层ModelMySQL存储核心数据包括电影信息标题、评分、类型、演员、地区、用户数据账号、评分记录、收藏列表、交互日志搜索关键词、评论内容为算法与可视化提供支撑视图层ViewDjango后端处理业务逻辑包括协同过滤算法调度、用户请求响应登录/收藏/搜索、数据统计为可视化提供数据源通过视图函数与模板交互模板层Template基于HTML构建前端界面嵌入Echarts组件实现可视化图表结合Django模板语法渲染动态内容如推荐列表、收藏记录确保界面交互流畅核心流程用户注册登录→交互操作搜索/评分/收藏→数据存入MySQL→协同过滤算法生成个性化推荐→Echarts/词云将数据转化为可视化结果→用户在前端查看推荐与分析。2核心功能模块详解① 用户交互模块基础体验身份管理通过“注册登录界面”实现用户认证支持账号注册填写基本信息、密码登录、信息修改Django后端通过ORM操作MySQL存储用户数据保障账号安全电影浏览与操作电影首页展示热门电影按评分/浏览量排序、分类入口按类型/地区筛选、个性化推荐区登录用户可见用户点击可进入详情页我的收藏集中管理用户收藏的电影支持按“收藏时间”“电影评分”排序可直接取消收藏操作实时同步至MySQL电影搜索查询支持关键词搜索电影名、演员、类型结果页展示匹配电影的封面、评分、简介快速定位目标内容。② 协同过滤推荐模块核心技术算法实现结合“基于用户”与“基于物品”的协同过滤提升推荐精准度基于用户的协同过滤逻辑计算目标用户与其他用户的兴趣相似度如共同评分的电影数量、评分偏差筛选“高相似度用户”推荐其高分且目标用户未浏览的电影基于物品的协同过滤逻辑分析电影间的关联如同一类型、共同演员、用户同时评分计算电影相似度推荐“与用户收藏/高分电影相似度高”的影片算法优化时间衰减因子对用户历史评分加权近期评分权重更高如3个月内评分权重×1.2避免过时偏好影响推荐多样性补充加入少量随机推荐占比10%平衡精准度与多样性避免推荐结果单一推荐展示在“电影推荐”页面专门展示算法结果标注“为你推荐”并附推荐理由如“与你喜欢的《XX》相似度92%”。③ 数据可视化与词云分析模块数据洞察Echarts可视化分析通过多维度图表直观呈现电影数据规律电影数据可视化分析页面包含“各评分区间电影数量柱状图”“不同类型电影占比饼图”“年度电影上映数量折线图”帮助用户把握电影质量与市场趋势关联分析如“评分与地区分布热力图”展示不同地区电影的平均评分辅助用户发现“高评分地区电影”如欧洲剧情片平均分8.2词云分析从电影标签、用户评论中提取高频关键词如“治愈”“悬疑”“反转”生成词云图词大小反映频率直观呈现当前热门电影主题帮助用户快速识别兴趣点如词云高频“科幻”则推荐更多科幻片。④ 数据存储与管理模块支撑核心MySQL数据库设计核心表结构包括电影表存储标题、评分、类型、演员、地区、简介等基础信息用户表存储账号、密码加密、注册时间等评分表记录用户ID、电影ID、评分值、评分时间收藏表关联用户与电影记录收藏时间Django ORM操作通过模型类简化数据库操作如查询“用户收藏的电影”“某类型电影的平均评分”无需编写原生SQL提升开发效率。4、核心代码# 验证登录defcheck_login(func):defwrapper(request):# print(装饰器验证登录)cookierequest.COOKIES.get(uid)ifnotcookie:returnredirect(/login/)else:returnfunc(request)returnwrapper# Create your views here.check_logindefindex(request):uidint(request.COOKIES.get(uid,-1))ifuid!-1:usernameUser.objects.filter(iduid)[0].name relionsMovie.objects.all()all_type{item.regionsforiteminrelions}# all_type [历城, 天桥, 长清, 章丘, 高新, 市中, 济阳, 槐荫, 历下]iftypenotinrequest.GET:# 新闻类别type_中国大陆newlistMovie.objects.filter(regions__containstype_).values()else:type_request.GET.get(type)newlistMovie.objects.filter(regions__containstype_).values()tmp[]foriteminnewlist:ifLike.objects.filter(uid_iduid,hid_iditem[id]):is_like1else:is_like0item[is_like]is_like tmp.append(item)newlisttmpreturnrender(request,index.html,locals())defstar_ajax(request):res{}yidint(request.POST.get(id))uidint(request.COOKIES.get(uid,-1))ifLike.objects.filter(uid_iduid,hid_idyid):Like.objects.filter(uid_iduid,hid_idyid).delete()res[color]blackelse:Like.objects.create(uid_iduid,hid_idyid)res[color]redreturnJsonResponse(res)defmy_shoucang(request):uidint(request.COOKIES.get(uid,-1))ifuid!-1:usernameUser.objects.filter(iduid)[0].name newlist[]ifLike.objects.filter(uid_iduid):newlistLike.objects.filter(uid_iduid)id_list[item.hid_idforiteminnewlist]newlistMovie.objects.filter(id__inid_list).values()tmp[]foriteminnewlist:ifLike.objects.filter(uid_iduid,hid_iditem[id]):is_like1else:is_like0item[is_like]is_like tmp.append(item)newlisttmpreturnrender(request,my_shoucang.html,locals())check_logindefdetail(request):uidint(request.COOKIES.get(uid,-1))ifuid!-1:usernameUser.objects.filter(iduid)[0].name id_request.GET.get(id)infoHouse.objects.get(idint(id_))ifSee.objects.filter(uid_iduid):See.objects.filter(uid_iduid).update(numF(num)1)else:See.objects.create(uid_iduid,hid_idint(id_),num1)returnrender(request,detail_new.html,locals())defscrawl_item(request): 爬取所有的电影元数据 :param request: :return: foriintqdm(range(0,201,20)):# url fhttps://movie.douban.com/j/chart/top_list?type10interval_id10:90actionNonestart{i}limit20urlhttps://movie.douban.com/j/chart/top_listpayload{type:10,interval_id:100:90,action:None,start:i,limit:20}headers{User-Agent:Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.54 Safari/537.36}resrequests.get(urlurl,paramspayload,headersheaders,)time.sleep(10)data_jsonsres.json()fordata_jsonindata_jsons:id_data_json[id]# intid_int(id_)# rating data_json[rating][0]# floatrankdata_json[rank]# intrankint(rank)imgdata_json[cover_url]isPlayabledata_json[is_playable]kinddata_json[types]# listkind,.join(kind)regionsdata_json[regions][0]titledata_json[title]urldata_json[url]releaseDatedata_json[release_date]actorCountdata_json[actor_count]# intactorCountint(actorCount)voteNumdata_json[vote_count]# intvoteNumint(voteNum)scoredata_json[score]# floatscorefloat(score)actorsdata_json[actors]# listactors,.join(actors)# print(id_,rank,img,isPlayable,kind,regions,title,url,releaseDate,actorCount,voteNum,score,actors)ifnotMovie.objects.filter(idid_):try:Movie.objects.create(idid_,rankrank,imgimg,isPlayableisPlayable,kindkind,regionsregions,titletitle,urlurl,releaseDatereleaseDate,actorCountactorCount,voteNumvoteNum,scorescore,actorsactors)except:continuereturnHttpResponse(全部电影元数据已经爬取OK)defscrawl_comment(request): 爬取所有的电影元数据 :param request: :return: returnHttpResponse(全部电影评论已经爬取OK)check_logindeftuijian(request):uidint(request.COOKIES.get(uid,-1))ifuid!-1:usernameUser.objects.filter(iduid)[0].name traindict()historyLike.objects.all()# 0.1foriteminhistory:ifitem.uid_idnotintrain.keys():train[item.uid_id]{item.hid_id:uid}else:train[item.uid_id][item.hid_id]train[item.uid_id].get(item.hid_id,0)10historySee.objects.all()# 0.1foriteminhistory:ifitem.uid_idnotintrain.keys():train[item.uid_id]{item.hid_id:0.1*item.num}else:train[item.uid_id][item.hid_id]train[item.uid_id].get(item.hid_id,0)1*item.num# 声明一个的对象newlist[]try:itemKNN(train)item.ItemSimilarity()recommedDictitem.Recommend(int(uid))# 字典newlistMovie.objects.filter(id__inlist(recommedDict.keys()))except:print(协同过滤异常啦)passiflen(newlist)0:msg你还没有在该网站有过评论、浏览行为请去浏览吧newlistMovie.objects.order_by(-id)[:10].values()else:msg#tmp[]print(newlist)foriteminnewlist:try:iditem[id]except:iditem.idifLike.objects.filter(uid_iduid,hid_idid):is_like1else:is_like0try:item[is_like]is_likeexcept:item.is_likeis_like tmp.append(item)newlisttmpreturnrender(request,tuijian.html,locals())deftest(request):returnHttpResponse(测试完成)check_logindefsearch(request):uidint(request.COOKIES.get(uid,-1))ifuid!-1:usernameUser.objects.filter(iduid)[0].name newlist[]ifrequest.methodPOST:keywordsrequest.POST.get(keywords)newlistMovie.objects.filter(title__containskeywords).values()tmp[]foriteminnewlist:ifLike.objects.filter(uid_iduid,hid_iditem[id]):is_like1else:is_like0item[is_like]is_like tmp.append(item)newlisttmpelse:keywordsreturnrender(request,search.html,locals())deflogin(request):ifrequest.methodPOST:tel,pwdrequest.POST.get(tel),request.POST.get(pwd)ifUser.objects.filter(teltel,passwordpwd):objredirect(/)obj.set_cookie(uid,User.objects.filter(teltel,passwordpwd)[0].id,max_age60*60*24)returnobjelse:msg用户信息错误请重新输入returnrender(request,login.html,locals())else:returnrender(request,login.html,locals())defregister(request):ifrequest.methodPOST:name,tel,pwdrequest.POST.get(name),request.POST.get(tel),request.POST.get(pwd)print(name,tel,pwd)ifUser.objects.filter(teltel):msg你已经有账号了请登录else:User.objects.create(namename,teltel,passwordpwd)msg注册成功请登录returnrender(request,login.html,locals())else:msgreturnrender(request,register.html,locals())deflogout(request):objredirect(/)obj.delete_cookie(uid)returnobjdefplot(request):raw_dataMovie.objects.all()# 1 每个国家 电影排行榜main1raw_data.values(regions).annotate(countCount(regions)).order_by(-count)[:10]main1_x[item[regions]foriteminmain1]main1_y[item[count]foriteminmain1]# 2 每年电影排行year_listlist(range(1999,2020))main2_xyear_list main2_y[]foryearinyear_list:main2_y.append(raw_data.filter(releaseDate__yearyear).count())# print(main1)# 3 类别被购买前十tmp[item.actorsforiteminraw_data]result_list[]foritemintmp:result_listresult_listitem.split(,)result_dict{k:result_list.count(k)forkinresult_list}result_dictsorted(result_dict.items(),keylambdax:x[1],reverseTrue)# 最大到最小print(result_dict)main3[{value:item[1],name:item[0]}foriteminresult_dict]tmp[item.kindforiteminraw_data]result_list[]foritemintmp:result_listresult_listitem.split(,)result_dict{k:result_list.count(k)forkinresult_list}result_dictsorted(result_dict.items(),keylambdax:x[1],reverseTrue)[:5]# 最大到最小print(result_dict)main4[{value:item[1],name:item[0]}foriteminresult_dict]main4_x[item[name]foriteminmain4]returnrender(request,plot.html,locals())5、源码获取方式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