一、项目概述

1. 项目背景

本项目是一个基于 Python Django 的 豆瓣图书评论推荐可视化系统。该系统从豆瓣网站爬取图书的评论数据，通过推荐算法生成个性化的图书推荐，并提供一个可视化的界面展示用户的推荐结果。通过该系统，用户可以查看图书信息、评论内容，并得到个性化的书籍推荐。

2. 项目目标

• 实现豆瓣图书评论数据的抓取与存储。
• 提供基于用户评论的图书推荐算法。
• 使用 Django 提供 Web 界面展示书籍、评论和推荐结果。
• 提供可视化展示，帮助用户直观了解图书评分和评论。

二、技术栈

• Web 框架：Django
• 前端技术：HTML, CSS, JavaScript, Bootstrap
• 数据库：SQLite / MySQL (通过 Django ORM)
• 推荐算法：基于内容的推荐（Content-based Filtering）
• 数据抓取：爬虫技术（requests, BeautifulSoup）
• 数据可视化：Matplotlib 或 Plotly (可能用于图书评分展示)
• 版本控制：Git

三、功能模块

1. 数据爬取

• 使用 Python 爬虫（requests + BeautifulSoup）从豆瓣网站抓取图书信息、用户评论等数据。
• 该模块的功能包括：
• 抓取图书基本信息：名称、作者、评分等。
• 抓取用户评论内容和评分。
• 将数据存储到数据库中，供推荐系统和用户展示使用。

2. 推荐系统

• 基于用户评论内容和评分的 内容推荐算法。
• 该模块根据用户的历史评分和评论，生成个性化的书籍推荐。
• 基于图书的相似度计算进行推荐。
• 用户可以根据推荐查看不同类别或主题的书籍。

3. 用户管理

• 提供用户注册、登录和管理功能。
• 用户可以保存喜欢的书籍，查看推荐和历史评论。

4. 数据展示与可视化

• 提供图书信息展示页面，展示书籍的名称、作者、评分等信息。
• 提供评论展示页面，显示用户评论和评分。
• 推荐结果页面展示个性化的书籍推荐。
• 可视化图表展示评分统计和评论分析，使用 Matplotlib 或 Plotly。

四、系统架构

1. 项目结构

项目主要由多个 Django 应用（App）组成，每个应用负责不同的功能模块。

豆瓣图书评论推荐系统/
│
├── manage.py                # Django 管理脚本
├── book/                    # 书籍相关应用
│   ├── models.py            # 数据库模型定义
│   ├── views.py             # 控制器，处理请求
│   ├── templates/           # 书籍信息和评论页面模板
├── data/                    # 存储爬取的图书评论数据
├── Shop/                    # 可能与书店相关的应用
├── static/                  # 存放静态文件（CSS, JS, 图像等）
├── templates/               # 全局模板（如主页模板）
├── db.sqlite3               # SQLite 数据库
└── requirements.txt         # 项目依赖库

2. 数据库设计

本项目使用 SQLite 数据库（可以根据需要切换为 MySQL 或 PostgreSQL）。主要的数据表包括：

数据表设计：

• Book 表：存储图书基本信息。
• id: 主键，唯一标识图书。
• title: 图书标题。
• author: 作者。
• rating: 图书评分。
• description: 图书描述。
• Review 表：存储用户评论信息。
• id: 主键，唯一标识评论。
• book_id: 外键，关联到 Book 表。
• user_id: 外键，关联到 User 表。
• content: 评论内容。
• rating: 用户评分。
• User 表：存储用户信息。
• id: 主键，唯一标识用户。
• username: 用户名。
• email: 邮箱。
• password: 密码（加密存储）。

五、安装与运行步骤

1. 安装依赖

确保 Python 和 pip 已安装。可以通过以下命令安装项目的依赖：

pip install -r requirements.txt

2. 设置数据库

本项目使用 SQLite 数据库。如果需要使用 MySQL 或 PostgreSQL，可以修改 settings.py 中的数据库配置。

3. 启动 Django 开发服务器

使用以下命令启动 Django 开发服务器：

python manage.py runserver

4. 访问 Web 应用

访问以下 URL，查看图书推荐系统：

• 主页：http://127.0.0.1:8000/
• 登录页面：http://127.0.0.1:8000/login/
• 图书推荐页面：http://127.0.0.1:8000/recommendations/

5. 数据抓取

可以通过以下命令运行爬虫脚本，抓取豆瓣图书评论数据：

python manage.py fetch_books

六、代码结构说明

1. book/models.py

此文件定义了项目中的数据模型，包括 Book、Review 和 User 表的结构。使用 Django ORM 提供的 API 来创建和查询数据库。

2. book/views.py

此文件定义了与 Web 页面相关的视图函数。例如，显示图书详情、展示评论内容和推荐结果。

3. book/templates

存储了应用的 HTML 模板，用于渲染图书信息、用户评论、推荐结果等。

4. data

存储从豆瓣网站爬取的图书数据，通常是 JSON 或 CSV 格式的文件，供推荐算法使用。

七、常见问题及解决方案

1. Django 服务器启动失败

• 确保数据库已经正确迁移，可以运行 python manage.py migrate 命令进行数据库迁移。

2. 数据抓取失败

• 检查豆瓣网站结构是否发生了变化。如果是，更新爬虫脚本中的解析逻辑。

3. 数据库连接问题

• 确保数据库配置正确，检查 settings.py 文件中的数据库连接信息。

八、总结

本项目是一个基于 Django 的图书评论推荐系统，能够从豆瓣网站抓取书籍和评论数据，通过推荐算法提供个性化推荐。项目包括数据爬取、推荐算法、用户管理、数据展示和可视化等功能模块，具有良好的扩展性。

项目具体演示效果：

【S2023084基于python+Django爬虫的豆瓣图书评价管理推荐可视化系统】 https://www.bilibili.com/video/BV1gD4y1s7V5/?share_source=copy_web&vd_source=3d18b0a7b9486f50fe7f4dea4c24e2a4

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