大数据毕业设计选题推荐-豆瓣电子图书推荐系统-数据分析-Hive-Hadoop-Spark
✨作者主页：IT毕设梦工厂✨
个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、GO、微信小程序、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
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一、前言
随着数字化阅读的兴起和电子图书市场的不断扩大，图书推荐系统在读者与图书之间的桥梁作用日益重要。根据中国新闻出版研究院发布的《第十九次全国国民阅读调查报告》显示，2022年我国成年人的数字阅读方式接触率已达到81.3%，其中，电子书阅读人群逐年增长，已成为读者获取知识和娱乐的主流方式之一。作为国内最大的图书评价平台之一，豆瓣不仅拥有海量的用户基础，还汇聚了丰富的图书评价数据。根据豆瓣平台的统计，截至2022年，豆瓣图书条目已超过1000万，用户评论数量达到数亿条，涵盖了各类图书的详细评分、用户标签和阅读反馈。面对如此庞大的数据，如何通过智能化的手段为用户推荐合适的图书，帮助用户有效筛选高质量的书籍，成为了图书推荐系统设计的重要方向。
本课题从多个层面具备显著的应用价值和技术意义。通过系统的智能化推荐，用户可以快速找到符合自己阅读喜好的书籍，减少无效筛选的时间，提高阅读体验。同时，通过数据可视化大屏展示，用户能够直观了解图书的词云图、价格走势、出版社的出版分布和图书评分分布等，进一步帮助他们做出更加理性的选择。对于喜欢探讨和分享阅读体验的用户，系统还提供了论坛交流功能，帮助用户之间的互动和意见交流，提升社区感和平台黏性。
从平台管理者的角度看，本课题不仅能实现用户管理、图书数据管理、论坛交流和公告管理等功能，还能通过对图书市场数据的分析，为平台运营提供决策支持。例如，通过价格统计，管理者可以了解市场的价格区间，制定更加精准的运营策略；通过出版社统计，可以分析哪些出版社的图书受欢迎，有助于后续的资源整合与合作。
二、开发环境
- 开发语言：Java
- 数据库：MySQL
- 系统架构：B/S
- 后端：SpringBoo
- 前端：Vue
三、系统界面展示
- 豆瓣电子图书推荐系统界面展示：
四、部分代码设计
- 项目实战-代码参考：
@RestController
@RequestMapping("/book")
public class BookController {
@Autowired
private BookService bookService;
/**
* 获取所有图书列表
*/
@GetMapping("/list")
public R listAllBooks() {
List<Book> books = bookService.list();
return R.ok().data("books", books);
}
/**
* 根据分类获取图书列表
*/
@GetMapping("/category/{categoryId}")
public R getBooksByCategory(@PathVariable Long categoryId) {
QueryWrapper<Book> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.eq("category_id", categoryId);
List<Book> books = bookService.list(queryWrapper);
return R.ok().data("books", books);
}
/**
* 根据图书ID获取图书详情
*/
@GetMapping("/{bookId}")
public R getBookById(@PathVariable Long bookId) {
Book book = bookService.getById(bookId);
if (book == null) {
return R.error().message("图书不存在");
}
return R.ok().data("book", book);
}
/**
* 搜索图书（支持书名、作者、出版社、评分等多条件查询）
*/
@PostMapping("/search")
public R searchBooks(@RequestBody BookSearchDTO searchDTO) {
QueryWrapper<Book> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
// 根据书名模糊查询
if (searchDTO.getTitle() != null && !searchDTO.getTitle().isEmpty()) {
queryWrapper.like("title", searchDTO.getTitle());
}
// 根据作者名查询
if (searchDTO.getAuthor() != null && !searchDTO.getAuthor().isEmpty()) {
queryWrapper.eq("author", searchDTO.getAuthor());
}
// 根据出版社查询
if (searchDTO.getPublisher() != null && !searchDTO.getPublisher().isEmpty()) {
queryWrapper.eq("publisher", searchDTO.getPublisher());
}
// 根据评分筛选
if (searchDTO.getMinRating() != null && searchDTO.getMaxRating() != null) {
queryWrapper.between("rating", searchDTO.getMinRating(), searchDTO.getMaxRating());
}
List<Book> books = bookService.list(queryWrapper);
return R.ok().data("books", books);
}
/**
* 添加新图书
*/
@PostMapping("/add")
public R addBook(@RequestBody Book book) {
boolean result = bookService.save(book);
if (result) {
return R.ok().message("图书添加成功");
} else {
return R.error().message("图书添加失败");
}
}
/**
* 更新图书信息
*/
@PutMapping("/update")
public R updateBook(@RequestBody Book book) {
boolean result = bookService.updateById(book);
if (result) {
return R.ok().message("图书更新成功");
} else {
return R.error().message("图书更新失败");
}
}
/**
* 删除图书
*/
@DeleteMapping("/delete/{bookId}")
public R deleteBook(@PathVariable Long bookId) {
boolean result = bookService.removeById(bookId);
if (result) {
return R.ok().message("图书删除成功");
} else {
return R.error().message("图书删除失败");
}
}
}
@RestController
@RequestMapping("/visualization")
public class VisualizationController {
@Autowired
private BookService bookService;
/**
* 获取图书词云数据
*/
@GetMapping("/word-cloud")
public R getWordCloud() {
QueryWrapper<Book> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.select("title", "description");
List<Book> books = bookService.list(queryWrapper);
// 模拟根据书名和描述生成词云
Map<String, Integer> wordCloudData = new HashMap<>();
for (Book book : books) {
String[] words = (book.getTitle() + " " + book.getDescription()).split(" ");
for (String word : words) {
wordCloudData.put(word, wordCloudData.getOrDefault(word, 0) + 1);
}
}
return R.ok().data("wordCloud", wordCloudData);
}
/**
* 获取图书价格统计数据
*/
@GetMapping("/price-stats")
public R getPriceStats() {
QueryWrapper<Book> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.select("category_id", "AVG(price) as avgPrice", "MAX(price) as maxPrice", "MIN(price) as minPrice")
.groupBy("category_id");
List<Map<String, Object>> priceStats = bookService.listMaps(queryWrapper);
return R.ok().data("priceStats", priceStats);
}
/**
* 获取出版社统计数据
*/
@GetMapping("/publisher-stats")
public R getPublisherStats() {
QueryWrapper<Book> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.select("publisher", "COUNT(*) as count").groupBy("publisher");
List<Map<String, Object>> publisherStats = bookService.listMaps(queryWrapper);
return R.ok().data("publisherStats", publisherStats);
}
/**
* 获取评分统计数据
*/
@GetMapping("/rating-stats")
public R getRatingStats() {
QueryWrapper<Book> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.select("category_id", "AVG(rating) as avgRating", "MAX(rating) as maxRating", "MIN(rating) as minRating")
.groupBy("category_id");
List<Map<String, Object>> ratingStats = bookService.listMaps(queryWrapper);
return R.ok().data("ratingStats", ratingStats);
}
/**
* 按分类获取价格统计数据
*/
@GetMapping("/price-stats/{categoryId}")
public R getPriceStatsByCategory(@PathVariable Long categoryId) {
QueryWrapper<Book> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.eq("category_id", categoryId)
.select("category_id", "AVG(price) as avgPrice", "MAX(price) as maxPrice", "MIN(price) as minPrice");
Map<String, Object> priceStats = bookService.getMap(queryWrapper);
return R.ok().data("priceStatsByCategory", priceStats);
}
}
五、论文参考
- 计算机毕业设计选题推荐-豆瓣电子图书推荐系统-论文参考：
六、系统视频
- 豆瓣电子图书推荐系统-项目视频：
大数据毕业设计选题推荐-豆瓣电子图书推荐系统-Python数据分析-Hive-Hadoop-Spark
结语
大数据毕业设计选题推荐-豆瓣电子图书推荐系统-Python数据分析-Hive-Hadoop-Spark
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原文地址：https://blog.csdn.net/2301_79526727/article/details/142527956
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