【精选】基于大数据组件的图书推荐系统设计与实现（Hadoop+Spark+Hive）个性化推荐、用户兴趣分析与数据挖掘图书推荐系统开发基于大数据平台的图书推荐系统设计与实现基于大数据技术网站首页 学无止境

【精选】基于大数据组件的图书推荐系统设计与实现（Hadoop+Spark+Hive）个性化推荐、用户兴趣分析与数据挖掘图书推荐系统开发基于大数据平台的图书推荐系统设计与实现基于大数据技术

程序员阿龙 2025-02-23 00:01:03

简介【精选】基于大数据组件的图书推荐系统设计与实现（Hadoop+Spark+Hive）个性化推荐、用户兴趣分析与数据挖掘图书推荐系统开发基于大数据平台的图书推荐系统设计与实现基于大数据技术

博主介绍：
✌我是阿龙，一名专注于Java技术领域的程序员，全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时，我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导，我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。

技术范围：
我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等方面的设计与开发。如果你有任何技术难题，我都乐意与你分享解决方案。

主要内容：
我的服务内容包括：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文撰写与辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导。我还提供腾讯会议一对一的专业讲解和模拟答辩演练，帮助你全面掌握答辩技巧与代码逻辑。

🍅获取源码请在文末联系我🍅

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1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

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实现界面：

技术介绍：

基于大数据技术的图书推荐系统设计与实现，融合了多个大数据组件，如Hadoop、Spark和Hive，旨在通过数据挖掘和用户兴趣分析提供个性化的推荐服务。在这一系统的开发过程中，Hadoop作为分布式存储和计算平台，能够高效处理海量的图书数据和用户信息，确保数据的稳定存储与处理。Spark则通过其高效的内存计算能力，能够加速图书推荐算法的执行，提高系统的实时响应能力。此外，Hive作为一个数据仓库工具，通过提供SQL查询能力，使得数据分析和挖掘工作更加简便与高效。

在个性化推荐方面，系统借助于大数据技术对用户的历史行为、搜索偏好以及阅读习惯进行深入分析，利用协同过滤、基于内容的推荐算法等技术来构建精准的推荐模型。这些技术能够自动识别出用户的兴趣，并根据其过往行为推荐相关图书，从而提升用户的阅读体验和满意度。通过深入的数据挖掘与智能分析，图书推荐系统不仅能识别用户的兴趣变化，还能根据流行趋势或新书上架等动态因素及时调整推荐内容，实现真正意义上的个性化推荐服务。

系统核心代码介绍：

package com.service;

import com.baomidou.mybatisplus.mapper.Wrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.service.IService;
import com.utils.PageUtils;
import com.entity.SystemintroEntity;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import com.entity.vo.SystemintroVO;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import com.entity.view.SystemintroView;


/**
 * 关于我们
 *
 * @author 
 * @email 
 * @date 2023-12-06 17:21:20
 */
public interface SystemintroService extends IService<SystemintroEntity> {

    PageUtils queryPage(Map<String, Object> params);
    
   	List<SystemintroVO> selectListVO(Wrapper<SystemintroEntity> wrapper);
   	
   	SystemintroVO selectVO(@Param("ew") Wrapper<SystemintroEntity> wrapper);
   	
   	List<SystemintroView> selectListView(Wrapper<SystemintroEntity> wrapper);
   	
   	SystemintroView selectView(@Param("ew") Wrapper<SystemintroEntity> wrapper);
   	
   	PageUtils queryPage(Map<String, Object> params,Wrapper<SystemintroEntity> wrapper);
   	

}

爬虫核心代码：

# 数据爬取文件

import scrapy
import pymysql
import pymssql
from ..items import TushuxinxiItem
import time
import re
import random
import platform
import json
import os
from urllib.parse import urlparse
import requests

# 图书信息
class TushuxinxiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'tushuxinxiSpider'
    spiderUrl = 'https://www.nunusf.net/e/extend/more/lsmore.php?page=0&line=100&cl=18'
    start_urls = spiderUrl.split(";")
    protocol = ''
    hostname = ''

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)


    # 列表解析
    def parse(self, response):
        
        _url = urlparse(self.spiderUrl)
        self.protocol = _url.scheme
        self.hostname = _url.netloc
        plat = platform.system().lower()

        data = json.loads(response.body)
        list = data
        
        if plat == 'windows':
            pass
        elif plat == 'linux':
            self.temp_data()
            return
        
        for item in list:

            fields = TushuxinxiItem()


            fields["laiyuan"] = item['url']
            fields["shuming"] = item['title']
            fields["zuozhe"] = item['writer']
            fields["fengmian"] = item['pic']
            fields["jieshao"] = item['smalltext']
            fields["faburiqi"] = item['date']

            detailUrlRule = item['url']
            if self.hostname in detailUrlRule:
                pass
            else:
                detailUrlRule = self.protocol + '://' + self.hostname + detailUrlRule
                fields["laiyuan"] = detailUrlRule

            yield scrapy.Request(url=detailUrlRule, meta={'fields': fields}, callback=self.detail_parse)

    # 详情解析
    def detail_parse(self, response):
        fields = response.meta['fields']

        if '(.*?)' in 'p.detail-book-classify-etc span a::text':
            fields["fenlei"] = re.findall(r'p.detail-book-classify-etc span a::text', response.text, re.S)[0].strip()
        else:
            if 'fenlei' != 'xiangqing' and 'fenlei' != 'detail':
                fields["fenlei"] = self.remove_html(response.css('p.detail-book-classify-etc span a::text').extract_first())
            else:
                fields["fenlei"] = response.css('p.detail-book-classify-etc span a::text').extract_first()



        return fields

    # 去除多余html标签
    def remove_html(self, html):
        if html == None:
            return ''
        pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
        return pattern.sub('', html).strip()

    # 数据缓存源
    def temp_data(self):

        type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
        host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
        port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
        user = self.settings.get('USER', 'root')
        password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')

        try:
            database = self.databaseName
        except:
            database = self.settings.get('DATABASE', '')

        if type == 'mysql':
            self.connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
        else:
            self.connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)
            
        self.cursor = self.connect.cursor()
        sql = '''
            insert into tushuxinxi(
                laiyuan
                ,shuming
                ,zuozhe
                ,fengmian
                ,jieshao
                ,faburiqi
                ,fenlei
            )
            select
                laiyuan
                ,shuming
                ,zuozhe
                ,fengmian
                ,jieshao
                ,faburiqi
                ,fenlei
            from 5307f_tushuxinxi
            where(not exists (select
                laiyuan
                ,shuming
                ,zuozhe