设计基于大数据的动漫推荐系统。本研究的研究内容主要包括动漫数据的收集与处理、推荐算法的研究与改进、动漫推荐系统的设计与实现等。基于Python大数据技术，实现对海量动漫数据的高效处理和分析，为推荐算法提供丰富的数据支持。针对动漫推荐场景，采用所需的推荐算法，提高推荐性能和用户满意度。构建一个完整的基于Python的动漫推荐系统，实现动漫的个性化推荐和精准营销。

设计（研究）内容及具体要求：    

1.数据收集与处理：利用Python的爬虫技术，从各大动漫网站爬取动漫相关数据，包括动漫元数据（如名称、类型、发行时间等）、用户行为数据（如观看历史、评分、评论等）。对数据进行清洗和预处理，为后续的推荐算法提供数据基础。

2.推荐算法研究：深入研究基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐等算法的原理和实现。针对动漫推荐场景，采用适合的推荐算法，以提高推荐性能和用户满意度。

3.系统设计与实现：设计动漫推荐系统的整体架构，包括后台服务和前端界面。后台服务主要负责数据处理、推荐算法计算等功能，前端界面则负责与用户交互，展示推荐结果。利用Python的Web开发框架（如Django、Flask等）实现系统的开发。

4.系统评估与优化：对推荐系统的性能进行评估。根据评估结果，对推荐算法和系统进行优化，提高推荐准确性和用户满意度。      

5.撰写设计说明书，要求条理清晰，图文并茂。

 

 

进度安排：

1. 2024年1月2日--2024年3月15日， 完成选题以及开题工作。

2. 2024年3月16日--2024年4月26日，完成初稿，中期检查。

3. 2024年4月27日--2024年5月25日，完成第二稿。

4. 2024年5月26日--2024年5月31日，完成论文查重与修改。

5. 2024年6月1日--2024年6月15日，整理资料，完成定稿，完成答辩。

指导教师签字：                  年      月      日

主要参考文献：

[1] 舒珏淋,吴晟.基于ALS模型协同过滤推荐算法的研究[J].数据通信,2020(03).

[2] 梁丽君.基于用户属性聚类的协同过滤推荐算法研究[D].山东理工大学,2018.

[3] 任看看,钱雪忠.协同过滤算法中的用户相似性度量方法研究[J].计算机工程,2015,41(8).

[4] 胡杨,陈健美.面向完全冷启动的深度混合协同过滤推荐算法[J].计算机与数字工程,2020,48(3).

[5] 端德坤,傅秀芬.混合协同过滤算法中用户冷启动问题的研究[J].计算机工程与应用,2017,53(21).

[6] Tolstikhin I O, Houlsby N, Kolesnikov A, et al. Mlp-mixer: An all-mlp architecture for vision[J]. Advances in Neural Information Processing Systems, 2021, 34: 24261-24272. 

[7] Trinh. An effective content-based event recommendation model[C]. Multimedia Tools and Applications, 2021,80(11): 16599-16618.