目录
一、整体目录：
文档含项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字等
二、运行截图
三、代码部分（示范）：
四、数据库表(示范)：
数据库表有注释，可以导出数据字典及更新数据库时间，欢迎交流学习
五、项目技术栈：
六、项目调试学习（点击查看）
七、项目交流
背景：
随着人工智能技术的发展，推荐系统已经在各个领域得到了广泛应用，包括电商、视频、音乐等。然而，在文学领域，基于内容的小说推荐系统还比较少见。传统的推荐系统往往依赖于用户的历史行为数据，而在文学领域，用户的行为数据可能相对稀缺，因此基于内容的推荐系统可以成为一个重要的补充。
目的：
本课题旨在构建一个基于内容的小说推荐系统，通过分析小说的内容特征，为用户推荐符合其阅读偏好的小说。通过这样的推荐系统，可以提高用户的阅读体验，帮助他们发现更多符合自己口味的小说。
意义：
基于内容的小说推荐系统可以为用户提供更加个性化、精准的推荐服务，提高用户的阅读满意度。同时，对于小说作者和出版商来说，也可以帮助他们更好地推广自己的作品，提高作品的曝光度和销量。
研究思路：
1. 数据收集：收集大量的小说文本数据，包括小说的文本内容、作者、类型、关键词等信息。
2. 数据预处理：对收集到的小说文本数据进行清洗和处理，提取出小说的内容特征，如情节、主题、风格等。
3. 特征提取：利用自然语言处理技术，对小说文本进行特征提取，包括词频、主题模型、情感分析等。
4. 模型构建：基于提取的小说内容特征，构建推荐模型，可以采用内容过滤、协同过滤等推荐算法。
5. 模型评估：对构建的推荐系统进行评估，包括准确率、召回率、覆盖率等指标的评估。
6. 系统优化：根据评估结果，对推荐系统进行优化，提高推荐的准确性和个性化程度。
商品推荐、内容推荐算法
数据库配置连接
1.前端：
a.小程序框架：Uniapp（小程序专用）
Uni-app 是一个使用 Vue.js 开发所有前端应用的框架，目标是通过一套代码可以发布到 iOS、Android、H5、以及各种小程序 (微信/支付宝/百度/头条/QQ/京东) 等多个平台。
b.前端框架：Vue.js
Vue.js 是一个用于构建用户界面的渐进式框架，易于上手，且具有良好的性能。它通过组合不同的功能模块，可以快速构建复杂的单页面应用。
c.页面库：Element UI
Element UI 是一个基于 Vue.js 的组件库，提供了丰富的组件，可以帮助开发者快速构建美观且易于维护的前端界面。
2.后端：
a.后端框架：Django
Django 是一个高性能、安全且易于扩展的 Python Web 框架。它提供了丰富的功能，如认证、权限控制、ORM（对象关系映射）等，便于开发者构建高质量的后端服务。
b.数据库：MySQL
MySQL 是一款流行的关系型数据库，具有高性能、易使用、成本低等优点。在这个推荐阅读系统中，可以使用 MySQL 存储用户信息、书籍信息和用户与书籍之间的关系等数据。
3.开发工具：
a.代码编辑器：PyCharm、Visual Studio Code
PyCharm 和 Visual Studio Code 都是优秀的代码编辑器，支持多种编程语言，具有良好的代码编辑和调试功能，大幅提升开发效率。
b.数据库管理工具：Navicat
Navicat 是一款强大的数据库管理工具，支持多种数据库，如 MySQL、PostgreSQL 等。它可以方便地创建、管理和查询数据库，提高数据库管理效率。
c.Python 版本：3.7
本项目采用 Python 3.7 版本进行开发。Python 3.7 具有性能提升、更好的兼容性和安全性等优点，适合用于 Web 开发。
d.HBuilderX： 是一款国产的跨平台集成开发环境（IDE），HBuilderX 支持多种编程语言和开发框架，如 HTML5、CSS3、JavaScript、PHP、Java、C++ 等，可以用于开发 Web 应用、移动应用、微信小程序等。
e.微信开发者工具：是微信官方提供的一款针对微信小程序的集成开发环境（IDE）。微信开发者工具支持小程序和公众号的开发、调试和预览，提供了丰富的功能，如代码编辑、调试、预览、代码模板等。
通过以上技术路线，可以构建一个高效、稳定且易于维护的基于 Django 的个性化推荐阅读系统。在实际开发过程中，根据需求和项目规模，可以进一步优化技术选型，以满足项目的需求。
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