django基于spark的短视频推荐系统的设计与实现毕业论文.docx

本科生毕业设计（论文）

基于spark的短视频推荐系统的设计与实现

目录

TOC\o1-3\u第一章绪论 2

1.1研究背景与意义 2

1.2系统研究现状 2

1.3系统研究内容 3

第二章关键技术介绍 4

2.1python开发语言 4

2.2Hadoop框架介绍 4

2.3Scrapy介绍 5

2.4MySQL数据库 5

2.5B/S模式 6

2.6django框架 6

第三章系统需求分析 7

3.1设计目标 7

3.2系统可行性分析 7

3.2.1技术可行性 7

3.2.2经济可行性 7

3.2.3操作可行性 7

3.3系统UML用例分析 8

3.4系统流程分析 9

3.4.1系统的流程图 9

3.4.2用户登录逻辑流程图 9

第四章系统设计 11

4.1系统功能模块设计 11

4.2数据库设计 11

4.2.1数据库概念设计 11

4.2.2数据库表设计 12

第五章系统实现 19

5.1前台功能实现 19

5.2管理员功能实现 20

第六章系统测试 25

6.1测试目的 25

6.2测试方法 25

6.3系统测试用例 25

6.3.1系统登录模块的测试 25

6.3.2用户中心模块的测试 26

6.3.3用户管理模块的测试 27

结论 28

参考文献 29

致谢 30

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摘要

随着短视频应用的普及，如何快速准确地为用户推荐感兴趣的视频成为了一个重要的问题。本文介绍了一个基于Django框架和Spark技术的短视频推荐系统的设计与实现。该系统使用Spark进行大数据处理和分析，实现了个性化推荐功能；使用Django框架进行后端开发，实现了用户注册、登录、修改个人信息等基础功能；使用HTML、CSS、JavaScript等技术进行前端开发，实现了良好的用户体验。通过该系统，用户可以方便地浏览和发现感兴趣的短视频，同时也可以与其他用户交流观看体验和推荐视频。管理员可以管理用户信息，审核用户反馈，维护论坛秩序。该系统具有很高的实用性和可扩展性，可以为其他类似的短视频推荐系统提供借鉴和参考。

关键词：短视频；MySQL数据库；Spark；django框架；

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Abstract

Withthepopularityofshortvideoapplications,howtoquicklyandaccuratelyrecommendvideosthatusersareinterestedinhasbecomeanimportantproblem.ThispaperintroducesthedesignandimplementationofashortvideorecommendationsystembasedonDjangoframeworkandSparktechnology.ThesystemusesSparkforbigdataprocessingandanalysis,andrealizespersonalizedrecommendationfunction.UsingDjangoframeworkforback-enddevelopment,theuserregistration,login,modifypersonalinformationandotherbasicfunctionsarerealized;UsingHTML,CSS,JavaScriptandothertechnologiesforfront-enddevelopment,toachievegooduserexperience.Throughthesystem,userscaneasilybrowseanddiscovershortvideosofinterest,whilealsoexchangingviewingexperiencesandrecommendingvideoswithotherusers.Administratorscanmanageuserinformation,reviewuserfeedback,andmaintainforumorder.Thesystemhashighpracticabilityandscalability,andcanbeusedasreferenceforothersimilar