计算机毕业设计Python深度学习游戏推荐系统 Django PySpark游戏可视化 游戏数据分析 游戏爬虫 Scrapy爬虫框架 机器学习 人工智能 大数据毕设 知识图谱 Vue.js AI

本论文的主要研究内容如下：

了解基于Spark的TapTap游戏数据分析系统的基本架构，掌握系统的开发方法，包括系统开发基本流程、开发环境的搭建、测试与运行等。系统功能图如下图1所示。

主要功能如下：

（1）用户管理模块：用户能够注册、登录及修改个人信息，查看热门游戏及攻略信息。

（2）数据采集与处理模块：主要通过Python编程，爬取Tap Tap社区中游戏热门榜、热玩榜以及游戏的标签、评分等数据，同时删除冗余和无用信息，以用于大数据分析。

（3）数据分析模块：

①类型分析：对爬取的数据进行梳理并分析不同标签游戏的数据榜单，例如策略、单机、休闲、卡牌等不同版块。获取游戏中下载数、关注数、评价数等信息内容并分析。

②动态分析：分析最新动态内有关游戏的图文、视频和帖子，将各种动态的发帖时间、游戏出处、讨论数，点赞数量和游戏动态数量进行数据分析，分析某一时间段游戏动态热度并进行排名。

③游戏推荐：根据数据挖掘得到的信息，对所有游戏信息、游戏动态进行热度总结，按照不同权重和热度递增的方式筛选出不同游戏类型排名前十的游戏，点击进入不同的类型，系统会以最新和最热的方式进行游戏推荐。

（4）数据可视化模块：主要利用Echarts插件，对类型分析、动态分析、游戏推荐三个模块中数据分析的内容进行可视化展示。

基于Spark的TapTap游戏数据分析系统

技术栈：

- python

- django

- scrapy

- vue3

- spark

- element-plus

- echarts

功能板块：

0. 爬虫模块：

通过scrapy抓取taptap游戏网站数据，从分类页开始抓取全站游戏的数据

1. 首页

- 中间顶部banner轮播图，随机展示热门5个游戏，点击可以跳转到游戏详情页

- 中间第二面板展示基于协同过滤的用户推荐结果，展示14个游戏

- 中间第三面板展示粉丝榜、高分榜、热玩榜、热卖榜的游戏排名

- 右侧第一面板展示热门游戏，随机展示6个点击量最高的游戏

- 右侧第二面板展示游戏量最多的10个游戏分类名，点击可以跳转查看该分类的所有游戏列表

2. 游戏列表

可以根据关键词搜索游戏，下方有分页

3. 游戏分类

展示以下分类，点击分类可以跳转查看该分类的所有游戏列表：

射击、二次元、Roguelike、解谜、文字、音游、女性向、养成、沙盒、开放世界、MMORPG、武侠、国风、竞速、益智、Steam移植、UP主推荐、生存、MOBA、放置、塔防、像素、治愈、末日、格斗、魔性

4. 可视化分析

可以根据游戏关键词以及游戏分类，对TOP10热门游戏（柱状图）、游戏类别分布（饼图）、游戏标签（词云图）这三个维度进行可视化分析

5. 游戏详情

- 右侧面板展示基于物品的协同过滤推荐结果，推荐6个相关游戏

- 中间顶部面板展示游戏的封面图和截图，以轮播图形式展示

- 展示游戏的各种信息，包括icon、名称、分类、评分、标签、简介、厂商等信息

- 以柱状图展示该游戏评分等级的投票信息分布

- 展示近一年内该游戏的热度曲线走势图

6. django管理后台

- 对用户进行增删改查

- 对游戏列表进行增删改查

目录结构说明：

|-- app

| |-- __init__.py # 应用程序的初始化文件，用于设置应用的Python路径

| |-- admin.py # Django后台管理界面的配置文件

| |-- apps.py # 应用程序的配置文件，用于定义Django应用

| |-- migrations # 存放Django模型迁移文件的目录

| | |-- 0001_initial.py # 初始迁移文件，用于创建或修改数据库表结构

| | `-- __init__.py # 初始化文件，用于标识migrations为一个Python包

| |-- models.py # 定义Django应用的模型（数据库表结构）

| |-- tests.py # 单元测试文件

| |-- urls.py # URL配置文件，用于将URL模式映射到视图

| `-- views.py # 视图函数文件，用于处理HTTP请求并返回响应

|-- auth

| |-- __init__.py # 用户认证应用的初始化文件

| |-- admin.py # 用户认证后台管理界面的配置文件

| |-- apps.py # 用户认证应用的配置文件

| |-- migrations # 存放用户认证模型迁移文件的目录

| | `-- __init__.py # 初始化文件，用于标识migrations为一个Python包

| |-- models.py # 定义用户认证应用的模型

| |-- tests.py # 用户认证应用的单元测试文件

| |-- urls.py # 用户认证的URL配置文件

| `-- views.py # 用户认证的视图函数文件

|-- db.sqlite3 # Django默认的SQLite数据库文件

|-- dist

| |-- assets # 存放前端静态资源的目录，如JavaScript和CSS文件

| `-- index.html # 前端应用的入口HTML文件

|-- frontend

| |-- README.md # 前端项目的说明文档

| |-- index.html # 前端应用的HTML模板文件

| |-- package-lock.json # 记录前端依赖包的精确版本信息

| |-- package.json # 前端项目依赖配置文件

| |-- public # 公共资源目录

| |-- src # 源代码目录

| | |-- App.vue # Vue应用的根组件

| | |-- assets # 存放静态资源的目录，如样式和图片

| | |-- components # Vue组件目录

| | |-- directives # Vue自定义指令目录

| | |-- layout_h # 横向布局组件目录

| | |-- layout_v # 纵向布局组件目录

| | |-- main.js # Vue应用的入口JavaScript文件

| | |-- mixins # Vue混入（复用代码）目录

| | |-- router # Vue路由配置目录

| | |-- stores # 状态管理（如Vuex）配置目录

| | |-- utils # 工具函数目录

| | |-- views # 视图组件目录，如不同的页面组件

| | `-- config.js # 配置文件

| `-- vite.config.js # Vite构建工具的配置文件

|-- index

| |-- __init__.py # 另一个应用的初始化文件

| |-- admin.py # 另一个应用的Django后台管理界面的配置文件

| |-- apps.py # 另一个应用的配置文件

| |-- migrations # 另一个应用的模型迁移文件目录

| | `-- __init__.py # 初始化文件，用于标识migrations为一个Python包

| |-- models.py # 另一个应用的模型定义文件

| |-- tests.py # 另一个应用的单元测试文件

| |-- urls.py # 另一个应用的URL配置文件

| |-- utils.py # 另一个应用的工具函数文件

| `-- views.py # 另一个应用的视图函数文件

|-- manage.py # Django项目的命令行工具，用于管理项目

|-- middlewares

| `-- __init__.py # 中间件初始化文件，用于自定义Django中间件

|-- readme.md # 项目总体说明文档

|-- requirements.txt # 项目依赖的Python库列表

|-- scrapy.cfg # Scrapy爬虫项目的配置文件

|-- spider

| |-- __init__.py # 爬虫应用的初始化文件

| |-- items.py # 定义爬取数据结构的文件

| |-- middlewares.py # 爬虫中间件文件，用于处理爬取过程中的请求和响应

| |-- pipelines.py # 管道文件，用于处理爬取后的数据，如保存到数据库

| |-- settings.py # 爬虫项目的配置文件

| `-- spiders # 存放爬虫文件的目录

| |-- __init__.py # 初始化文件，用于标识spiders为一个Python包

| `-- taptap.py # TapTap网站数据抓取的爬虫文件

|-- taptap_analyse_system

| |-- __init__.py # Django项目的初始化文件

| |-- asgi.py # ASGI配置文件，用于异步服务器网关接口

| |-- settings.py # Django项目的配置文件

| |-- urls.py # Django项目的URL配置文件，包含所有应用的URL

| `-- wsgi.py # WSGI配置文件，用于Web服务器网关接口

一、绪论

1.1 研究背景和意义

随着移动互联网的快速发展，手机游戏行业迎来了前所未有的繁荣。TapTap作为国内知名的手机游戏分享平台，汇聚了大量的游戏爱好者和开发者。然而，面对海量的游戏数据，用户往往感到无所适从，难以找到自己感兴趣的游戏。因此，开发一款基于Spark的TapTap游戏数据分析系统，对游戏数据进行挖掘和分析，为用户提供个性化的游戏推荐，具有重要的现实意义和商业价值。

1.2 国内外研究现状与进展

近年来，随着大数据技术和机器学习算法的不断发展，游戏数据分析系统的研究和应用日益增多。在国外，已有一些成熟的商业化游戏数据分析平台，如Steam、Twitch等，它们通过收集用户行为数据，为用户提供个性化的游戏推荐。而在国内，虽然也有一些类似的研究和应用，但针对TapTap平台的游戏数据分析系统还相对较少，且功能较为单一。

1.3 研究内容和方法

本文旨在设计和实现一个基于Spark的TapTap游戏数据分析系统，通过爬虫模块抓取TapTap游戏网站数据，并利用协同过滤算法为用户提供个性化的游戏推荐。同时，系统还提供了丰富的可视化分析功能，帮助用户更好地了解游戏市场。本文采用的研究方法主要包括系统分析、设计与实现、功能测试与评估等。

二、相关技术介绍

本文涉及的主要技术包括Python、Django、Scrapy、Vue3、Spark、Element-Plus和ECharts等。Python是一种流行的编程语言，适用于Web开发和数据分析。Django是一个基于Python的Web框架，用于构建Web应用。Scrapy是一个基于Python的爬虫框架，用于抓取网站数据。Vue3是一种前端框架，用于构建用户界面。Spark是一个大数据处理框架，用于数据处理和分析。Element-Plus和ECharts是用于数据可视化的库。

三、系统分析

3.1 可行性分析

从技术可行性、经济可行性和操作可行性三个方面对系统进行可行性分析。技术可行性方面，系统采用了成熟的技术栈，如Python、Django、Spark等，保证了系统的稳定性和可靠性。经济可行性方面，系统开发所需的硬件和软件资源相对较低，成本可控。操作可行性方面，系统界面友好，操作简便，用户容易上手。

3.2 系统功能需求分析

系统主要包括爬虫模块、首页、游戏列表、游戏分类、可视化分析和游戏详情等功能模块。爬虫模块负责抓取TapTap游戏网站数据，为后续的数据分析和推荐提供基础。首页展示了热门游戏、用户推荐结果、游戏排名等信息。游戏列表和分类模块提供了关键词搜索和游戏分类查看功能。可视化分析模块对游戏数据进行分析和可视化展示。游戏详情模块展示了游戏的详细信息，包括封面图、截图、基本信息等。

3.3 非功能需求分析

系统的非功能需求主要包括性能、安全性和可扩展性等方面。性能方面，系统需要能够处理大量的游戏数据，并快速响应用户的请求。安全性方面，系统需要保证用户数据的安全性和隐私性。可扩展性方面，系统需要具有良好的模块化和组件化设计，方便后续的功能扩展和升级。

四、系统设计与实现

4.1 系统总体设计

系统采用MVC（Model-View-Controller）设计模式，将业务逻辑、数据访问和用户界面分离。后端采用Python和Django框架，负责处理用户请求、数据访问和业务逻辑处理。前端采用Vue3框架，负责展示用户界面和交互逻辑。通过RESTful API进行前后端的数据交互。

4.2 系统功能设计

系统的主要功能模块包括爬虫模块、首页、游戏列表、游戏分类、可视化分析和游戏详情等。爬虫模块负责抓取TapTap游戏网站数据，包括游戏名称、分类、评分、标签等信息。首页展示了热门游戏、用户推荐结果、游戏排名等信息。游戏列表和分类模块提供了关键词搜索和游戏分类查看功能。可视化分析模块对游戏数据进行分析和可视化展示。游戏详情模块展示了游戏的详细信息，包括封面图、截图、基本信息等。

4.3 数据库设计

系统采用关系型数据库MySQL存储数据。主要的数据表包括用户表、游戏表、游戏分类表、游戏标签表等。用户表存储用户的个人信息，游戏表存储游戏的详细信息，游戏分类表存储游戏的分类信息，游戏标签表存储游戏的标签信息。通过建立合理的索引和关系，提高数据的查询效率和准确性。

五、系统功能实现

系统功能的实现主要包括爬虫模块、首页、游戏列表、游戏分类、可视化分析和游戏详情等模块的实现。爬虫模块通过Scrapy框架抓取TapTap游戏网站数据，将抓取到的数据存储到数据库中。首页通过协同过滤算法生成用户推荐结果，并展示热门游戏和游戏排名。游戏列表和分类模块提供了关键词搜索和游戏分类查看功能。可视化分析模块使用ECharts库对游戏

数据进行可视化展示，包括柱状图、饼图和词云图等。游戏详情模块展示了游戏的详细信息，包括封面图、截图、基本信息等，并通过柱状图展示游戏评分等级的投票信息分布，以及热度曲线走势图。

六、系统测试与评估

6.1 测试与运行环境

系统测试在本地开发环境进行，使用Python 3.8、Django 3.2、Scrapy 2.5、Vue3、Spark 3.1、Element-Plus 1.0和ECharts 5.0等版本。数据库使用MySQL 8.0。测试浏览器包括Chrome、Firefox和Safari。

6.2 功能测试

对系统的各个功能模块进行详细的测试，包括爬虫模块的数据抓取、首页的推荐和排名展示、游戏列表和分类的搜索和查看、可视化分析的可视化展示、游戏详情的信息展示等。通过测试用例和用户场景，验证系统功能的正确性和稳定性。

6.3 压力测试

对系统进行压力测试，模拟大量用户并发访问和操作，测试系统的性能和稳定性。通过测试工具和性能监控，评估系统的响应时间和吞吐量，确保系统在高负载情况下仍能正常运行。

6.4 测试结论

经过详细的测试和评估，系统在各方面的表现良好。功能测试验证了系统功能的正确性和稳定性，压力测试评估了系统的性能和稳定性。测试结果表明，系统能够满足用户的需求，并提供了良好的用户体验。

七、总结与展望

7.1 主要工作总结

本文设计和实现了一个基于Spark的TapTap游戏数据分析系统。系统通过爬虫模块抓取TapTap游戏网站数据，并利用协同过滤算法为用户提供个性化的游戏推荐。同时，系统还提供了丰富的可视化分析功能，帮助用户更好地了解游戏市场。经过详细的测试和评估，系统在各方面的表现良好，能够满足用户的需求，并提供了良好的用户体验。

7.2 存在问题与改进方向

尽管系统已经取得了一定的成果，但仍存在一些问题和改进方向。一方面，系统的推荐算法还可以进一步优化，以提高推荐准确性和用户满意度。另一方面，系统的数据分析和可视化功能还可以进一步扩展和增强，以满足用户更复杂的需求。此外，系统的性能和安全性还可以进一步提升，以应对更大的用户规模和更严格的安全要求。

7.3 未来发展展望

随着游戏行业的不断发展和大数据技术的进一步成熟，基于Spark的TapTap游戏数据分析系统具有广阔的应用前景和发展空间。未来，可以进一步优化和扩展系统的功能，提高推荐准确性和用户体验。同时，还可以探索更多的数据源和应用场景，为用户提供更全面和精准的游戏数据分析服务。此外，还可以考虑将系统与其他游戏平台和社区进行整合，打造一个更加综合和强大的游戏数据分析平台。