1、项目介绍

Spark小说数据分析与推荐系统 Hadoop 机器学习 爬虫 协同过滤推荐算法 Hive 大数据 毕业设计（源码+文档）✅
技术栈：
Python语言、Spark、Hive、Hadoop、Django框架、Echarts可视化
基于用户协同过滤推荐算法、机器学习、requests爬虫技术、MySQL数据库
https://b.faloo.com/ （飞卢小说网）

Spark小说数据分析与推荐系统 Hadoop 机器学习 爬虫 协同过滤推荐算法 Hive 大数据 毕业设计

Spark小说数据分析推荐系统 Hadoop+协同过滤 大数据毕业设计

• 大数据采集模块：基于requests爬虫技术，定向抓取飞卢小说网数据，经清洗后存入Hadoop分布式存储，Hive构建数据仓库，为分析与推荐提供稳定数据源。

• 分布式分析模块：依托Spark高效计算能力，结合Echarts可视化，生成数据大屏、类型/时间/作者分析图表及词云图，多维度解析小说数据特征与趋势。

• 个性化推荐模块：采用用户协同过滤算法，通过scikit-learn的余弦相似度计算，筛选Top N相似用户，生成用户未浏览过的小说推荐列表，提升推荐精准度。

• 用户交互模块：支持注册登录功能，用户可管理个人收藏列表；系统以Django搭建Web平台，提供清晰的交互界面，适配各功能场景。

• 大数据技术支撑模块：Hadoop负责海量数据存储，Spark实现分布式计算，Hive规范数据结构，MySQL存储用户信息，形成完整数据处理闭环。

• 系统管理模块：管理员通过后台管理界面维护小说数据与用户信息，保障系统数据准确性与运行稳定性，支撑全流程功能落地。

2、项目界面

（1）数据大屏

（2）数据中心

（3）小说数据类型分析

（4）小说数据分析

（5）小说数据时间分析

（6）小说数据作者分析

（7）小说数据词云图分析

（8）小说推荐

（9）我的收藏

（10）我的收藏

（11）注册登录

（12）数据采集

（13）后台管理

3、项目说明

Spark小说数据分析推荐系统 Hadoop+协同过滤 大数据毕业设计

• 大数据采集模块：基于requests爬虫技术，定向抓取飞卢小说网数据，经清洗后存入Hadoop分布式存储，Hive构建数据仓库，为分析与推荐提供稳定数据源。

• 分布式分析模块：依托Spark高效计算能力，结合Echarts可视化，生成数据大屏、类型/时间/作者分析图表及词云图，多维度解析小说数据特征与趋势。

• 个性化推荐模块：采用用户协同过滤算法，通过scikit-learn的余弦相似度计算，筛选Top N相似用户，生成用户未浏览过的小说推荐列表，提升推荐精准度。

• 用户交互模块：支持注册登录功能，用户可管理个人收藏列表；系统以Django搭建Web平台，提供清晰的交互界面，适配各功能场景。

• 大数据技术支撑模块：Hadoop负责海量数据存储，Spark实现分布式计算，Hive规范数据结构，MySQL存储用户信息，形成完整数据处理闭环。

• 系统管理模块：管理员通过后台管理界面维护小说数据与用户信息，保障系统数据准确性与运行稳定性，支撑全流程功能落地。

一、爬虫
requests爬虫技术
https://b.faloo.com/ 飞卢小说网

二、推荐 machine/index.py 机器学习
基于用户协同过滤的推荐，主要用于根据用户的历史行为（如点击次数）为用户推荐小说。
cosine_similarity 是 scikit-learn 库中用于计算余弦相似度的函数

具体步骤：
1、获取目标用户数据：从 user_ratings 中提取目标用户（user_name）的评分数据。
2、计算用户相似度：
将目标用户的评分数据转换为数组，遍历其他用户，计算每个用户与目标用户的相似度（使用余弦相似度 cosine_similarity），保存每个用户的相似度得分。
3、排序与选择相似用户：
按相似度得分对用户进行排序，选择相似度最高的前 top_n 个用户。
3、生成推荐列表：
获取这些相似用户评分过的项目（小说ID），过滤掉目标用户已经评分过的项目，生成最终的推荐列表。
4、输出推荐结果

基于 Spark 与协同过滤的小说数据分析与推荐系统
该项目是一款聚焦小说领域 “数据采集 - 分析 - 推荐” 全流程的大数据应用，作为毕业设计，以 Python 为开发基础，整合 Hadoop/Spark/Hive 的大数据处理能力、requests 爬虫技术与用户协同过滤推荐算法，依托 Django 搭建 Web 平台、Echarts 实现可视化，从飞卢小说网（https://b.faloo.com/）采集数据，为用户提供小说数据分析洞察与个性化推荐，兼具技术深度与实用场景。
技术栈围绕 “大数据流转” 形成闭环：Hadoop 负责海量小说数据的分布式存储，保障爬虫采集数据的稳定存储；Spark 凭借高效的分布式计算能力，支撑小说数据的多维度分析（如类型、时间、作者分析）；Hive 构建数据仓库，规范数据结构，便于后续分析查询；requests 爬虫定向采集飞卢小说网数据，为系统提供数据源；用户协同过滤算法（基于 scikit-learn 的 cosine_similarity 余弦相似度）实现个性化推荐；Django 搭建 Web 交互平台，Echarts 将分析结果转化为数据大屏、词云图等可视化图表，MySQL 则存储用户信息、收藏记录等结构化数据，各技术模块精准支撑对应功能。
项目核心功能分三大模块，且与界面高度适配：其一为数据采集与处理，通过 requests 爬虫从飞卢小说网获取小说基础信息（对应 “数据采集” 界面 12），数据经清洗后存入 Hadoop，再通过 Hive 建模、Spark 计算，为后续分析与推荐提供数据支撑；其二为多维度数据分析，借助 Echarts 生成可视化图表 —— 数据大屏（界面 1）直观展示核心数据概览，数据中心（界面 2）呈现详细统计，小说类型分析（界面 3）、时间分析（界面 5）、作者分析（界面 6）分别从不同维度解析小说数据特征，词云图（界面 7）则可视化小说关键词分布（界面 4 为综合数据分析），让用户快速获取数据洞察；其三为个性化推荐与用户交互，基于用户协同过滤算法（machine/index.py 实现），通过 “获取用户数据→计算余弦相似度→选 Top N 相似用户→生成推荐列表” 步骤，为用户推荐未浏览过的小说（对应 “小说推荐” 界面 8）；用户可通过注册登录（界面 11）管理 “我的收藏”（界面 9-10），管理员则通过 “后台管理”（界面 13）维护系统数据。
该项目的核心价值在于技术整合与场景落地：作为大数据方向毕业设计，它完整实现了从数据源采集到终端应用的大数据流程；同时，针对小说用户的 “发现新小说” 需求，通过协同过滤算法提升推荐精准度，多维度分析则为用户（或内容运营者）提供小说领域数据参考，是一款兼顾技术实践与用户需求的优秀毕业设计作品。