F010 Vue+Flask豆瓣图书推荐大数据可视化平台系统源码-EW帮帮网

F010 Vue+Flask豆瓣图书推荐大数据可视化平台系统源码

📚编号： F010

文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片
博主开发经验15年,全栈工程师，专业搞定大模型、知识图谱、算法和可视化项目和比赛

视频介绍

推荐算法+Vue+Flask豆瓣图书大数据可视化平台系统源码+scrapy爬虫

关注B站，有好处！

1 系统功能

📚双协同过滤推荐算法进行图书推荐
📚scrapy爬取豆瓣图书数据解析后，存储到mysql数据库，利用pandas、numpy进行数据的清洗，因为我们要进行分析。
📚基于Flask开发接口，对接Vue前端，实现对书籍数据的可视化分析
📚数据出版、评分等数据分析功能 + 词云图等
📚外部接口实现了阿里云短信、百度身份证识别、支付宝沙箱支付集成。
📚登录+注册
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2 系统亮点 ⭐

爬取图书和书评数据量比较多，海量爬取
实现影片库搜索，多种Echarts图形分析、jieba分析；
完全responsive 自适应，自动可以适配H5移动端；
卡片式登录页面 + 大数据Style动画；
实现的分析图：世界地图、交互式时间轴、词云、多种折线图、面积图、大数据图、滚动柱状图、饼图、水滴图等。

3 设计图

系统架构
功能模块图
词云

4 功能介绍

4.1 登录

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4.2 推荐算法

主页展示图书卡片
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两种推荐算法usercf + itemcf 进行协同过滤之推荐

图书库可以根据关键词模糊搜索需要的图书

4.3 可视化分析

基于多种echarts图形对图书数据进行多个角度之分析：
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折线图，可以缩放x轴

散点图的评分分析，点击每个点都是一本图书的信息

词云分析，基于jieba分词进行词频

时空分析，基于时间范围的柱状图

4.4 个人设置

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5 推荐算法

算法介绍：首先构建用户-图书评分矩阵，包含5个用户和5本书籍的评分数据（含缺失值）。接着进行数据预处理：对每个用户评分进行中心化处理（减去该用户的平均分）以消除评分偏差。然后计算用户相似度矩阵——使用中心化后的数据填充0值后，通过余弦相似度衡量用户间兴趣相似度。核心推荐阶段：选取目标用户（如"用户A"），基于相似用户的加权评分预测其对未评分书籍的评分（权重由相似度决定），最后输出预测分最高的未评分书籍作为推荐结果。整个流程完成了从数据准备、相似度计算到评分预测和推荐生成的完整闭环。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 生成示例数据 - 用户对图书的评分（0-5分）
# 行：用户，列：图书，缺失值为NaN
ratings_data = {
    '用户A': [5, 4, np.nan, 1, np.nan],
    '用户B': [np.nan, 5, 4, np.nan, 2],
    '用户C': [4, np.nan, np.nan, 3, 5],
    '用户D': [np.nan, 2, 5, 4, np.nan],
    '用户E': [3, np.nan, 4, np.nan, 5]
}
books = ['编程基础', 'Python进阶', '机器学习', '深度学习', '算法导论']

# 创建评分数据框
ratings_df = pd.DataFrame(ratings_data, index=books)
print("原始评分数据：")
print(ratings_df)

# 数据预处理 - 中心化（减去用户平均分）
def normalize_data(df):
    return df.sub(df.mean(axis=1), axis=0)

# 使用平均值填充缺失值
def fill_nan(df):
    return df.fillna(df.mean(axis=1))

# 计算用户相似度矩阵
def calculate_similarity(normalized_df):
    # 填充缺失值为0（中心化后的平均值为0）
    filled_df = normalized_df.fillna(0)
    # 计算余弦相似度
    similarity = cosine_similarity(filled_df.T)
    return pd.DataFrame(
        similarity, 
        index=normalized_df.columns, 
        columns=normalized_df.columns
    )

# 预测用户对图书的评分
def predict_ratings(user_id, normalized_df, similarity_df):
    # 获取目标用户评分向量
    user_ratings = normalized_df[user_id]
    # 排除目标用户自身
    similarity_users = similarity_df[user_id].drop(user_id)
    
    # 计算预测评分
    numerator = np.zeros(len(books))
    denominator = 1e-8  # 避免除以0
    
    for other_user, sim in similarity_users.items():
        # 只有相似度大于0且该用户有评分时才考虑
        if sim > 0:
            other_ratings = normalized_df[other_user].fillna(0)
            numerator += sim * other_ratings.values
            denominator += sim
    
    # 计算预测评分
    predicted = numerator / denominator if denominator != 0 else 0
    return predicted + ratings_df.mean(axis=1)[user_id]  # 加上平均分恢复原始评分尺度

# 主推荐函数
def recommend_books(user_id, top_n=2):
    # 1. 数据预处理
    normalized_df = normalize_data(ratings_df)
    
    # 2. 计算相似度矩阵
    similarity_df = calculate_similarity(normalized_df)
    
    # 3. 预测所有书籍评分
    predicted_ratings = predict_ratings(user_id, normalized_df, similarity_df)
    
    # 4. 获取未评分书籍
    user_ratings = ratings_df[user_id]
    unrated_books = user_ratings[user_ratings.isnull()].index
    
    # 5. 推荐评分最高的书籍
    recommendations = predicted_ratings.loc[unrated_books].nlargest(top_n)
    return recommendations

# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    target_user = '用户A'
    recommendations = recommend_books(target_user)
    
    print(f"\n给{target_user}的推荐书籍：")
    for book, rating in recommendations.items():
        print(f"- {book} (预测评分: {rating:.2f})")

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