摘 要
随着大数据技术的广泛应用，基于Hive的漫画推荐系统应运而生，为漫画爱好者提供了更为精准和个性化的推荐服务。该系统通过整合和分析海量漫画数据，能够深入挖掘用户的兴趣偏好，实现精准匹配和推荐。这不仅有助于提升用户的阅读体验，还能促进漫画产业的创新发展。此外，基于Hive的漫画推荐系统还具备高效的数据处理能力和可扩展性，能够应对不断增长的数据量，为漫画产业的未来发展提供有力支持。因此，研究基于Hive的漫画推荐系统具有重要的现实意义和应用价值。
该系统的开发采用了Python技术，收集并整理漫画数据，并选用轻量级的关系型MySQL数据库进行数据存储。在系统开发过程中，进行了详细的需求分析、功能设计和数据库设计。该系统主要包括漫画数据管理、系统管理、可视化分析推荐管理等功能。通过引入先进的推荐算法和数据分析技术，系统能够为用户提供更加智能化、个性化的服务，满足用户日益增长的多元化需求。
关键词：Python；漫画；推荐；Hive；大数据
Abstract
With the widespread application of big data technology, Hive based comic recommendation systems have emerged, providing comic enthusiasts with more accurate and personalized recommendation services. The system integrates and analyzes massive comic data, enabling in-depth exploration of user interests and preferences, achieving precise matching and recommendation. This not only helps to improve the reading experience of users, but also promotes the innovative development of the comic industry. In addition, the Hive based comic recommendation system also has efficient data processing capabilities and scalability, which can cope with the constantly growing amount of data and provide strong support for the future development of the comic industry. Therefore, studying the Hive based comic recommendation system has important practical significance and application value.
The development of this system adopts Python technology, collects and organizes comic data, and uses a lightweight relational MySQL database for data storage. During the system development process, detailed requirements analysis, functional design, and database design were carried out. The system mainly includes functions such as manga data management, system management, visual analysis and recommendation management. By introducing advanced recommendation algorithms and data analysis techniques, the system can provide users with more intelligent and personalized services, meeting their increasingly diverse needs.
Keywords: Python; Comics; Recommendation; Hive; Big data
目 录
摘 要 I
Abstract II
第一章 绪论 1
1.1 选题背景 1
1.2 选题意义 1
1.3 国内外研究现状 2
1.4 研究内容 3
第二章 相关技术介绍 4
2.1 Python语言 4
2.2 Hadoop平台 4
2.3 Mysql数据库 5
2.4 Hive技术 6
第三章 系统分析 8
3.1可行性分析 8
3.1.1操作可行性 8
3.1.2经济可行性 8
3.1.3技术可行性 8
3.2 需求分析 8
3.2.1非功能性需求 8
3.2.2功能需求 9
3.3 系统用例 9
第四章 系统设计 11
4.1系统总体设计 11
4.1.1系统架构设计 11
4.1.2系统功能设计 11
4.2系统详细设计 12
4.2.1 漫画数据采集模块设计 12
4.2.2 漫画数据清洗模块设计 13
4.2.3 漫画数据分析模块设计 14
4.2.4 漫画不同维度可视化模块设计 14
4.2.5 漫画推荐 15
4.3 数据库设计 15
第五章 系统实现 20
5.1 运行环境 20
5.2 管理员登录功能实现 20
5.3 系统主界面实现 21
5.4 漫画数据爬取功能实现 22
5.5 可视化推荐功能实现 24
第六章 系统测试 26
6.1 测试目的 26
6.2 功能测试 26
6.3 测试总结 27
总结 28
参考文献 29
谢 辞 30
随着大数据技术的快速发展，漫画行业对数据分析和推荐的需求日益增强。该系统将涵盖用户管理、漫画爬取、漫画管理、系统管理、可视化管理、漫画推荐等功能模块。
客户期望系统能够提供简洁明了的用户注册和登录功能，确保账户安全。需要系统能够自动从漫画网站爬取漫画产品的相关信息，包括来源、人气、点击、订阅、吐槽、作者、状态等，并确保数据的准确性和实时性。此外，客户还希望系统能够对爬取到的数据进行整理、分类和存储，方便后续的数据分析和处理。系统能够自动收集和分析消费者对漫画产品的评论数据，提取关键信息。通过这些信息，客户可以更好地了解消费者需求和市场动态，从而优化产品设计和改进服务。同时，客户希望系统能够提供直观的数据可视化界面，将分析结果以图表、报表等形式展示，帮助他们快速理解数据背后的含义和规律。
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