Python大数据可视化基于spark的短视频推荐系统的设计与实现_djangospider
Python大数据可视化：基于spark的短视频推荐系统的设计与实现_django+spider
- 开发语言：Python
- 框架：django
- Python版本：python3.7.7
- 数据库：mysql 5.7
- 数据库工具：Navicat11
- 开发软件：PyCharm
系统展示
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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。
研究背景
本文介绍的基于Django框架和Spark技术的短视频推荐系统，可以有效地解决短视频推荐的问题。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。
关键技术
Python是解释型的脚本语言，在运行过程中，把程序转换为字节码和机器语言，说明性语言的程序在运行之前不必进行编译，而是一个专用的解释器，当被执行时，它都会被翻译，与之对应的还有编译性语言。
同时，这也是一种用于电脑编程的跨平台语言，这是一门将编译、交互和面向对象相结合的脚本语言（script language）。
Django用Python编写，属于开源Web应用程序框架。采用（模型M、视图V和模板t）的框架模式。该框架以比利时吉普赛爵士吉他手詹戈·莱因哈特命名。该架构的主要组件如下：
1.用于创建模型的对象关系映射。
2.最终目标是为用户设计一个完美的管理界面。
3.是目前最流行的URL设计解决方案。
4.模板语言对设计师来说是最友好的。
5.缓存系统。
Vue是一款流行的开源JavaScript框架，用于构建用户界面和单页面应用程序。Vue的核心库只关注视图层，易于上手并且可以与其他库或现有项目轻松整合。
MYSQL数据库运行速度快，安全性能也很高，而且对使用的平台没有任何的限制，所以被广泛应运到系统的开发中。MySQL是一个开源和多线程的关系管理数据库系统，MySQL是开放源代码的数据库，具有跨平台性。
B/S（浏览器/服务器）结构是目前主流的网络化的结构模式，它能够把系统核心功能集中在服务器上面，可以帮助系统开发人员简化操作，便于维护和使用。
系统分析
对系统的可行性分析以及对所有功能需求进行详细的分析，来查看该系统是否具有开发的可能。
系统设计
功能模块设计和数据库设计这两部分内容都有专门的表格和图片表示。
系统实现
当人们打开系统的网址后，在这里，人们能够看到系统的导航条，通过点击导航条上的系统首页、热门视频、论坛交流、公告信息、用户反馈、个人中心等功能进入各详细页面进行操作。
管理员进入主页面，主要功能包括热门视频、用户、用户反馈、论坛交流、系统管理、用户信息等进行操作。管理员进行爬取数据后，点击主页面右上角的看板，可以查看到系统简介、数据统计、发布地、热门视频总数、热门视频等实时的分析图进行可视化管理。
系统测试
短视频推荐系统的测试是为了使功能满足不同级别用户的需求，主要的目标是找到项目中可能存在的漏洞。但是，测试仅仅是一个完善系统可行性功能的过程，绝不能够证明程序是完全正确的。所以在后续的部署上线的使用过程中，可以不断针对系统可能出现的问题做出测试，发现还未被发现的问题。
结论
根据短视频推荐系统的要求，通过对django开发框架的应用，从试运行效果来看，该系统的功能基本上达到了预期的设计要求。通过此短视频推荐系统，可以便捷的查看到关注的用户信息。在本系统的开发过程中，我重点研究了对用户分级权限的考虑，由于考虑到不同的用户在使用本系统的时候，需要呈现不同的用户界面和用户级别。所以通过划分不同的用户级别，把本系统用户划分为普通用户和管理员用户。整体提高系统的安全级别和用户实用性。