基于大数据的图书推荐系统的协同过滤算法的爬虫 数据可视化分析系统

目录

• • 具体实现->已完成成品截图
  • 设计的基本流程介绍
  • hadoop集群技术
  • 开发流程
  • 课题项目源码功能介绍
  • 爬虫核心代码展示
  • 结论
  • 源码获取/详细视频演示

具体实现->已完成成品截图

设计的基本流程介绍

本次研究将达到的基于大数据的图书推荐系统的协同过滤算法的爬虫 数据可视化分析系统主要有以下主要流程：
数据收集：使用Python语言,现成的爬虫框架和工具包降低了使用门槛,具体使用时配合正则表达式的运用,使得数据抓取工作变得更加简单。因此采用Python语言来实现网络爬虫功能，通过下载器爬取数据，通过解析器将HTML文本或者JSON数据进行解析，然后把解析出来的数据保存在MySQL数据库中。
1、数据的爬取 2、数据清洗和预处理 3、数据分析 4、数据可视化
同时分为以下几个功能：
（1）数据爬取功能：通过python爬虫的技术，爬取从而获取数据，并将数据转换成可储存的数据类型，保存到本地。
（2）数据清洗和预处理模块：将保存到本地的数据集进行格式转化，将数据噪音清除，数据格式处理成目标数据。
（3）数据分析模块：通过python对处理好的数据进行分析，再将得到数据存储到mysql数据库中。
（4）数据可视化模块：数据可视化模块主要采用Echarts可视化软件对数据分析结果进行可视化图表和图像展示。

（1）数据采集与清洗
数据采集与清洗是基于大数据的图书推荐系统的协同过滤算法的爬虫 数据可视化分析系统的首要环节。通过Spider爬虫技术使用requests、BeautifulSoup等库，从各大网站平台等渠道自动抓取海量的相关数据随后，利用Pandas等数据处理库对采集到的数据进行清洗，去除重复、无效或错误的数据，确保数据的质量和准确性，为后续分析提供可靠的基础。
（2）数据存储与管理
完成数据清洗后，进入数据存储与管理阶段。采用MySQL关系型数据库，利用Python的数据库连接库如PyMySQL、SQLAlchemy等，将清洗后的数据有序存储。通过设计合理的数据库表结构，实现数据的高效查询、更新和管理。同时，确保数据的安全性和稳定性，为系统的长期运行提供保障。
（3）数据处理与分析
数据处理与分析是系统的核心环节。利用Python的强大数据处理能力，通过Numpy、Scipy等科学计算库对存储的数据进行统计分析、数学建模和机器学习等操作。通过聚类分析、回归分析等方法挖掘数据背后的规律和趋势，为考生提供个性化的报考建议、学习规划和成绩预测等服务。这一阶段将数据转化为有价值的信息，为决策提供支持。
（4）可视化与展示
最后，进入可视化与展示阶段。利用Python的可视化库如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，将复杂的数据分析结果以直观、易懂的图表形式展示出来。通过设计交互式仪表盘，使用户能够轻松筛选、对比和分析数据。同时，结合Web开发技术Django等，将可视化结果嵌入到Web页面中，供考生、教育机构和研究者随时随地访问和使用。可视化与展示环节使数据变得生动易懂，提升了用户体验和系统的实用性。

hadoop集群技术

Hadoop是一个分布式系统的基础框架，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。Hadoop实现了一个分布式文件系统，简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。
同时Hadoop有着高可靠性、高拓展性、高效性、高容错性的特点，非常适合于此次题目的使用。

开发流程

1）环境搭建
搭建符合基于大数据的图书推荐系统的协同过滤算法的爬虫 数据可视化分析系统的开发环境。搭建pycharm+mysql即可操作简单方面,远程安装好;
2）数据采集。可选项，根据课题需要完成数据采集的设计与开发。
3）数据预处理。
对于有缺失值的记录，按照自己定义的规则或补充或舍弃处理，对于类型数据按照规则映射为数值；对于不平衡数据需要有相应的处理措施。
4）数据存储。
必须使用数据库保存数据。 推荐使用NoSQL数据库，如 MongoDB、 Redis 等数据库，也可以使用关系数据库保存数据，如 MySQL；开发过程需要包括数据库需求分析、数据库设计、数据库建立、数据输入等部分。
5） 数据分析与预测
使用合理的数据计算框架实现数据分析，例如:Tensorflow/Pytorch、Hadoop、hive、Spark等；根据课题选择、比较各算法性能；构造出基于最佳算法的框架，编程实现并测试选取不同参数时对算法性能的影响；
6） 数据可视化分析
对模型建立、数据分析结果用不同可视化方式进行可视化分析。此部分可以增加对用户/会员管理功能。推荐采用B/S结构实现。
2.具体要求：
所开的基于大数据的环境检测系统能正常运行在所选的平台上，并实现相关模块的功能；
提供系统模块框架分析图、模块功能说明图、系统平台设计图、各分模块实现框图，在设计文档中体现；

课题项目源码功能介绍

独立开发设计基于基于大数据的图书推荐系统的协同过滤算法的爬虫 数据可视化分析系统的模块程序，遵循软件工程开发周期进行，包括需求分析、总体方案制定、详细设计和功能规划、编程实现、调试等；
基于Python大数据技术进行网络爬虫的设计,框架使用Scrapy.
系统设计支持以下技术栈
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse
2.python(flask/django)–pycharm/vscode
3.Nodejs+Vue.js -vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx/vscode
数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以

在数据采集和存储方面，国内研究者广泛使用Python进行数据收集和处理。例如，有研究通过Python的requests库进行数据爬取，并利用Python的强大库和工具，如Pandas和Numpy，进行数据处理和分析，这些工具在数据分析领域得到了广泛应用，极大地提高了数据处理效率。此外，还有研究采用Python技术构建了考研数据分析系统，利用Flask框架和MySQL数据库进行数据管理，确保了数据的高效处理和存储。
基于大数据的图书推荐系统的协同过滤算法的爬虫 数据可视化分析系统在数据预处理和清洗方面，国内的研究者注重对数据进行深入的处理和清洗，以确保数据的准确性和可靠性。例如，有研究通过聚类分析、关联规则挖掘等方法对考研数据进行更深入的分析，从而提供更准确的报考建议和教学资源分配策略。此外，还有研究尝试使用数据挖掘技术对考研数据进行更深入的分析，如聚类分析、关联规则挖掘等，这些技术在使用前需要对数据进行严格的预处理和清洗。

爬虫核心代码展示

import scrapyimport pymysqlimport pymssqlfrom ..items import xiangmuItemimport timeimport reimport randomimport platformimport jsonimport osfrom urllib.parse import urlparseimport requestsimport emojiclass xiangmuSpider(scrapy.Spider): name = \'xiangmuSpider\' spiderUrl = \'https://url网址\' start_urls = spiderUrl.split(\";\") protocol = \'\' hostname = \'\' def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) # 列表解析 def parse(self, response): _url = urlparse(self.spiderUrl) self.protocol = _url.scheme self.hostname = _url.netloc plat = platform.system().lower() if plat == \'windows_bak\': pass elif plat == \'linux\' or plat == \'windows\': connect = self.db_connect() cursor = connect.cursor() if self.table_exists(cursor, \'xiangmu\') == 1: cursor.close() connect.close() self.temp_data() return list = response.css(\'ul.subject-list li.subject-item\') for item in list: fields = xiangmuItem() fields[\"laiyuan\"] = self.remove_html(item.css(\'div.pic a.nbg::attr(href)\').extract_first()) if fields[\"laiyuan\"].startswith(\'//\'): fields[\"laiyuan\"] = self.protocol + \':\' + fields[\"laiyuan\"] elif fields[\"laiyuan\"].startswith(\'/\'): fields[\"laiyuan\"] = self.protocol + \'://\' + self.hostname + fields[\"laiyuan\"] fields[\"fengmian\"] = self.remove_html(item.css(\'div.pic a.nbg img::attr(src)\').extract_first()) fields[\"xiaoshuoming\"] = self.remove_html(item.css(\'div.info h2 a::attr(title)\').extract_first()) detailUrlRule = item.css(\'div.pic a.nbg::attr(href)\').extract_first() if self.protocol in detailUrlRule: pass elif detailUrlRule.startswith(\'//\'): detailUrlRule = self.protocol + \':\' + detailUrlRule else: detailUrlRule = self.protocol + \'://\' + self.hostname + detailUrlRule fields[\"laiyuan\"] = detailUrlRule yield scrapy.Request(url=detailUrlRule, meta={\'fields\': fields}, callback=self.detail_parse) # 详情解析 def detail_parse(self, response): fields = response.meta[\'fields\'] try: if \'(.*?)\' in \'\'\'div#info span a::text\'\'\': fields[\"zuozhe\"] = re.findall(r\'\'\'div#info span a::text\'\'\', response.text, re.S)[0].strip() else: if \'zuozhe\' != \'xiangqing\' and \'zuozhe\' != \'detail\' and \'zuozhe\' != \'pinglun\' and \'zuozhe\' != \'zuofa\':  fields[\"zuozhe\"] = self.remove_html(response.css(\'\'\'div#info span a::text\'\'\').extract_first()) else:  fields[\"zuozhe\"] = emoji.demojize(response.css(\'\'\'div#info span a::text\'\'\').extract_first()) except: pass # 去除多余html标签 def remove_html(self, html): if html == None: return \'\' pattern = re.compile(r\']+>\', re.S) return pattern.sub(\'\', html).strip() # 数据库连接 def db_connect(self): type = self.settings.get(\'TYPE\', \'mysql\') host = self.settings.get(\'HOST\', \'localhost\') port = int(self.settings.get(\'PORT\', 3306)) user = self.settings.get(\'USER\', \'root\') password = self.settings.get(\'PASSWORD\', \'123456\') try: database = self.databaseName except: database = self.settings.get(\'DATABASE\', \'\') if type == \'mysql\': connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset=\'utf8\') else: connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database) return connect # 断表是否存在 def table_exists(self, cursor, table_name): cursor.execute(\"show tables;\") tables = [cursor.fetchall()] table_list = re.findall(\'(\\\'.*?\\\')\',str(tables)) table_list = [re.sub(\"\'\",\'\',each) for each in table_list] if table_name in table_list: return 1 else: return 0

结论

通过代码审查和自动化工具扫描，对系统的源代码进行了白盒测试。测试主要关注代码的逻辑结构、循环和条件分支等，确保代码质量高，没有逻辑错误或冗余代码。测试结果表明代码结构合理，注释充分，维护性好。对系统的关键组件和数据库操作进行了性能测试，评估了系统在高并发情况下的表现。测试发现数据库访问在并发量极高时存在瓶颈，通过优化SQL查询和增加缓存机制后，性能得到显著提升。
系统测试在基于大数据的图书推荐系统的协同过滤算法的爬虫 数据可视化分析系统中起着至关重要的作用。通过使用功能测试、性能测试和稳定性测试等方法，可以确保基于顾客偏好的唯品会个性化商品推荐系统的程序代码能够正常运行，并提供良好的用户体验。同时，采用适当的测试技术和工具可以提高测试效率和准确性，从而有效地验证系统的功能、性能和稳定性。

源码获取/详细视频演示

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