版本號:17711畢業(yè)論文（設(shè)計）開題報告 題目 基于起點小說網(wǎng)數(shù)據(jù)的文本分析系統(tǒng)設(shè)計

與實現(xiàn) 二級學院 計算機與軟件學院 專業(yè) 計算機科學與技術(shù) 學生姓名 學號 年級 指導教師 教務(wù)處制表

開題報告會議紀要時間2024-07-22地點線上主持人參會教師姓名職務(wù)(職稱)姓名職務(wù)(職稱)會議記錄摘要在這次開題報告會上，我作為答辯學生，感到既興奮又充滿感激。我的項目是關(guān)于“起點網(wǎng)小說文本分析系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)”，它讓我有機會將學術(shù)知識轉(zhuǎn)化為實踐，深入探索文學世界的奧秘。

王科老師對技術(shù)應(yīng)用的關(guān)注，讓我深刻認識到“工欲善其事，必先利其器”的道理。我們討論了Hadoop、HDFS、Hive和Spark等技術(shù)，我解釋了為何選擇它們來構(gòu)建系統(tǒng)：它們就像強大的工具，能幫助我們高效地處理海量數(shù)據(jù)，挖掘出小說中的隱藏故事。我承諾會精心規(guī)劃，確保這些技術(shù)能完美融入系統(tǒng)，發(fā)揮其最大效用。

黃雙慶老師和徐舒老師的建議，如同明燈照亮了我的設(shè)計之路。他們擔心系統(tǒng)初期可能面臨用戶不足的挑戰(zhàn)，于是提出了非常貼心的解決方案：用腳本模擬用戶生成數(shù)據(jù)，或者尋找現(xiàn)成的模擬數(shù)據(jù)來測試。這就像是為系統(tǒng)準備了一場“虛擬用戶大會”，讓我們在真實用戶到來之前，就能檢驗系統(tǒng)的每一個細節(jié)是否完善。

我深知，一個優(yōu)秀的系統(tǒng)不僅要技術(shù)過硬，還要貼近人心。因此，在設(shè)計過程中，我會特別注重用戶體驗，讓系統(tǒng)界面簡潔友好，操作起來得心應(yīng)手。同時，我也會考慮到系統(tǒng)的可擴展性，為未來的成長預留空間。

總之，這次開題報告會讓我收獲滿滿，我感受到了老師們的關(guān)懷與期待。我會把這份力量轉(zhuǎn)化為動力，繼續(xù)努力，讓我的項目更加完善，更加貼近人心。感謝每一位老師的指導和支持！ 記錄人:指導教師意見同意開題

同意開題，請按照開題會議中小組建議進行對應(yīng)調(diào)整，抓緊時間按計劃推進。 簽名: 2024年07月22日備注：1、本開題報告除第3頁各欄目外，其它欄目均由學生填寫。2、填寫各欄目時可根據(jù)內(nèi)容另加附頁。3、參加開題報告會議的教師不少于3人。

選題意義1.豐富的數(shù)據(jù)資源

起點小說網(wǎng)作為中國最大的網(wǎng)絡(luò)文學平臺之一，擁有大量的小說數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋了各種題材、類型和風格的小說，提供了豐富的分析素材。通過對這些數(shù)據(jù)的分析，可以揭示網(wǎng)絡(luò)文學的發(fā)展趨勢、讀者偏好和市場需求，為相關(guān)研究和應(yīng)用提供重要的參考。

2.提高文本數(shù)據(jù)處理能力

文本數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)分析的重要領(lǐng)域之一，涉及自然語言處理、文本挖掘等技術(shù)。通過對起點小說網(wǎng)小說數(shù)據(jù)的分析，可以提高對這些技術(shù)的理解和應(yīng)用能力，掌握從數(shù)據(jù)采集、預處理、分析到展示的完整流程，為將來的研究和工作打下堅實基礎(chǔ)。

3.個性化推薦系統(tǒng)的應(yīng)用

個性化推薦系統(tǒng)在電商、社交媒體、在線閱讀等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。通過分析用戶閱讀行為和偏好，設(shè)計和實現(xiàn)一個個性化的小說推薦系統(tǒng)，可以幫助提升用戶體驗。這不僅具有實際應(yīng)用價值，還符合當前大數(shù)據(jù)分析和人工智能領(lǐng)域的研究熱點。

4.推動網(wǎng)絡(luò)文學研究

網(wǎng)絡(luò)文學作為一種新興的文學形式，近年來發(fā)展迅速，但相關(guān)的學術(shù)研究相對較少。通過對起點小說網(wǎng)小說數(shù)據(jù)的分析，可以為網(wǎng)絡(luò)文學的研究提供新的視角和方法，揭示網(wǎng)絡(luò)文學創(chuàng)作和傳播的規(guī)律，推動該領(lǐng)域的學術(shù)研究發(fā)展。

5.拓展計算機專業(yè)技能

選擇這一方向的研究，不僅能深入學習數(shù)據(jù)爬取、清洗、存儲和分析的技術(shù)，還能了解前后端開發(fā)、系統(tǒng)設(shè)計、推薦算法等方面的知識。這有助于綜合提升計算機專業(yè)技能，增強就業(yè)競爭力，為未來在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

6.促進文學創(chuàng)作與讀者互動

通過對小說數(shù)據(jù)和讀者行為的分析，可以為作者提供創(chuàng)作建議，幫助他們更好地理解讀者需求，創(chuàng)作出更受歡迎的作品。同時，個性化推薦系統(tǒng)可以根據(jù)讀者的興趣和偏好，推薦適合的小說，提高讀者的閱讀體驗，促進文學創(chuàng)作與讀者互動。國內(nèi)外研究現(xiàn)狀概述21世紀由于互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的到來，每天都產(chǎn)生數(shù)以億計的海量數(shù)據(jù)，為了挖掘海量數(shù)據(jù)的價值，大數(shù)據(jù)技術(shù)需求與日俱增。在當前應(yīng)用的大數(shù)據(jù)處理平臺之前，用以處理大數(shù)據(jù)或計算密集型任務(wù)的方式一般是通過并行計算框架來完成，這就是著名的MPI[1](MessagePassingInterface)編程模型，在MPI中各節(jié)點通過消息傳遞的機制同步計算數(shù)據(jù)或通信，用戶需要利用提供的庫函數(shù)來完成并行計算程序的開發(fā)。

在1993年，在美國由迫切對大數(shù)據(jù)、高密集計算需求的各大高性能計算廠商、美國大學以及科研實驗室等共同發(fā)起MPI的研究[2]。1994年公布了MPI1.0，2015年6月發(fā)布了MPI3.1。MPI的易用性很強，也利于推廣，提供了常用語言的編程接口，通過調(diào)用庫函數(shù)的方式，實現(xiàn)快速編寫并行化程序代碼。MPI通過消息傳遞機制，

提供可靠的數(shù)據(jù)同步和通信，具有高靈活性，適合處理計算密集的任務(wù)。不過，MPI存在很多不足，比如沒有分布式存儲能力；沒有高可用機制，單點故障可能導致整個計算無效；由于節(jié)點通過消息機制通信以及同步數(shù)據(jù)，所以系統(tǒng)對帶寬要求高，很可能成為性能的瓶頸等。

針對現(xiàn)有平臺的不足，新一代大數(shù)據(jù)處理技術(shù)出現(xiàn)了。2004年Google發(fā)表了題為"MapReduce：SimplifiedDataProcessingonLargeClusters"的研究論文[3]，給出了一種新型的大數(shù)據(jù)處理的計算模型框架MapReduce。MapReduce框架提供了類似函數(shù)式編程語言中的Map和Reduce函數(shù)，通過實現(xiàn)框架提供的Map和Reduce的編程模型，即可以完成復雜的分布式計算代碼。Google公布MapReduce之后，正在開發(fā)開源搜索引擎Lucene的DougCutting正需要大規(guī)模的數(shù)據(jù)計算服務(wù)，于是將MapReduce模型進行開源實現(xiàn)，并于2006年發(fā)布了大數(shù)據(jù)平臺Hadoop，在Hadoop中還實現(xiàn)了Google提出的GFS[4]分布式文件系統(tǒng)開源版本，即Hadoop中的分布式存儲HDFS，利用集群來實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)可靠存儲。

由于Hadoop平臺的易用和高擴展性，而MapReduce框架具有函數(shù)式編程的靈活性，Hadoop從誕生以來受到了各行各業(yè)的歡迎，越來越多的人加入到Hadoop的開源實現(xiàn)隊伍，并隨后成為Apache開源組織的頂級項目。當前Hadoop大數(shù)據(jù)平臺通過其影響力發(fā)展成了完整的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)[5]，2008年以來，Hadoop已成為了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的主流系統(tǒng)和行業(yè)標準。但隨著用戶對在線計算、流數(shù)據(jù)處理的需求增加，出現(xiàn)了利用內(nèi)存優(yōu)化計算的ApacheSpark平臺，Spark兼容Hadoop的HDFS分布式存儲訪問接口。與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)共存融合，豐富了大數(shù)據(jù)技術(shù)的技術(shù)棧，使得大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)更趨完整和多樣化。另外還有諸如在大數(shù)據(jù)中領(lǐng)域活躍的分布式緩存技術(shù)Redis、高效流計算平臺Storm和分布式圖計算GraphX等技術(shù)，總之當前大數(shù)據(jù)技術(shù)百花齊放，為各個領(lǐng)域行業(yè)提供豐富的解決方案[6]。主要研究內(nèi)容1.數(shù)據(jù)采集與預處理

1.網(wǎng)絡(luò)爬蟲設(shè)計與實現(xiàn)：

設(shè)計并實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)爬蟲，從起點小說網(wǎng)獲取小說的標題、作者、簡介、分類、字數(shù)、閱讀量、評論數(shù)、評分等信息。

確保爬蟲的高效性和穩(wěn)定性，處理反爬機制，避免被封禁。

2.數(shù)據(jù)清洗與預處理：

對爬取到的數(shù)據(jù)進行清洗，處理缺失值、重復數(shù)據(jù)和異常值。

數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，將數(shù)據(jù)存儲在合適的數(shù)據(jù)庫中（如MySQL或NoSQL數(shù)據(jù)庫）。

對小說文本進行分詞、去停用詞等預處理操作，利用NLTK或jieba等工具進行中文分詞。

2.文本分析

1.主題分析：

使用LatentDirichletAllocation(LDA)等主題模型，對小說文本進行主題分析，提取小說的主要主題和子主題。

分析不同類型小說的主題分布，揭示網(wǎng)絡(luò)文學的創(chuàng)作規(guī)律和發(fā)展趨勢。

2.情感分析：

使用情感分析技術(shù)，對小說評論和讀者反饋進行情感傾向分析，揭示讀者對不同小說的情感態(tài)度和偏好。

構(gòu)建情感詞典或訓練情感分類模型，評估小說的受歡迎程度。

3.用戶行為分析

1.用戶畫像構(gòu)建：

通過分析用戶的閱讀歷史、評分和評論行為，構(gòu)建用戶畫像，包括用戶的興趣偏好、閱讀習慣和活躍度等信息。

利用聚類分析技術(shù)，對用戶進行分類，發(fā)現(xiàn)用戶群體的共性和差異。

2.閱讀行為分析：

分析用戶的閱讀行為，如閱讀時長、閱讀頻率、喜歡的小說類型等。

通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)用戶的潛在興趣和偏好。

4.個性化推薦系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

1.協(xié)同過濾推薦：

實現(xiàn)基于用戶和項目的協(xié)同過濾推薦算法，利用用戶的歷史行為和相似用戶的行為，推薦用戶可能喜歡的小說。

評估協(xié)同過濾算法的推薦效果，調(diào)整算法參數(shù)以提高推薦準確性。

2.內(nèi)容過濾推薦：

基于小說的內(nèi)容特征（如主題、情感傾向等），實現(xiàn)內(nèi)容過濾推薦算法，為用戶推薦內(nèi)容相似的小說。

利用TF-IDF、詞向量等技術(shù)提取小說的內(nèi)容特征，提高內(nèi)容過濾推薦的效果。

3.混合推薦系統(tǒng)：

結(jié)合協(xié)同過濾和內(nèi)容過濾推薦算法，設(shè)計混合推薦系統(tǒng)，提高推薦的多樣性和準確性。

評估混合推薦系統(tǒng)的性能，優(yōu)化算法組合策略。

5.系統(tǒng)實現(xiàn)與用戶界面設(shè)計

1.系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計：

設(shè)計系統(tǒng)的整體架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、分析模塊、推薦模塊和用戶界面模塊。

選擇合適的技術(shù)棧，如SpringBoot、React或Vue等。

2.用戶界面設(shè)計：

設(shè)計用戶友好的界面，包括搜索框、分類瀏覽、熱門榜單和推薦功能。

確保界面的響應(yīng)性能和交互體驗，為用戶提供流暢的使用體驗。

3.系統(tǒng)測試與優(yōu)化：

進行系統(tǒng)的功能測試和性能測試，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和高效性。

根據(jù)測試結(jié)果，優(yōu)化系統(tǒng)的各個模塊，提高系統(tǒng)的整體性能。擬采用的研究思路（方法、技術(shù)路線、可行性論證等）一、研究方法

1.數(shù)據(jù)采集方法

網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)：采用Scrapy、BeautifulSoup等網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架，設(shè)計并實現(xiàn)對起點小說網(wǎng)的定向爬取，獲取小說的基本信息、章節(jié)內(nèi)容、評論數(shù)據(jù)等。

API接口調(diào)用：如果起點小說網(wǎng)提供公開的API接口，可以通過API調(diào)用獲取所需數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)處理方法

數(shù)據(jù)清洗：利用Pandas等數(shù)據(jù)處理庫，對爬取到的數(shù)據(jù)進行清洗，處理缺失值、重復數(shù)據(jù)和異常值。

數(shù)據(jù)存儲：使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL）或NoSQL數(shù)據(jù)庫（如MongoDB）存儲處理后的數(shù)據(jù)，便于后續(xù)分析和查詢。

3.文本分析方法

分詞與預處理：使用jieba等中文分詞工具對小說文本進行分詞處理，并去除停用詞。

主題模型：應(yīng)用LatentDirichletAllocation(LDA)模型，對小說文本進行主題分析，提取主要主題和關(guān)鍵詞。

情感分析：利用情感詞典或訓練情感分類模型，對小說評論進行情感傾向分析。

4.用戶行為分析方法

用戶畫像構(gòu)建：通過用戶的閱讀歷史、評分和評論行為，使用聚類分析技術(shù)構(gòu)建用戶畫像。

行為模式挖掘：采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、序列模式挖掘等技術(shù)，分析用戶的閱讀行為模式。

5.推薦系統(tǒng)方法

協(xié)同過濾算法：實現(xiàn)基于用戶和項目的協(xié)同過濾推薦算法，通過相似用戶的行為進行推薦。

內(nèi)容過濾算法：基于小說內(nèi)容特征（如主題、情感傾向等），實現(xiàn)內(nèi)容過濾推薦算法。

混合推薦算法：結(jié)合協(xié)同過濾和內(nèi)容過濾，設(shè)計混合推薦算法，提高推薦系統(tǒng)的準確性和多樣性。

6.系統(tǒng)實現(xiàn)方法

后端開發(fā)：使用SpringBoot等框架構(gòu)建系統(tǒng)后端，處理數(shù)據(jù)請求和推薦邏輯。

前端開發(fā)：采用React或Vue框架設(shè)計用戶界面，實現(xiàn)搜索、分類瀏覽、熱門榜單和推薦功能。

系統(tǒng)測試與優(yōu)化：進行功能測試和性能測試，使用JMeter等工具進行壓力測試，并優(yōu)化系統(tǒng)性能。

二、技術(shù)路線

1.數(shù)據(jù)采集

設(shè)計網(wǎng)絡(luò)爬蟲，設(shè)置爬取規(guī)則，獲取起點小說網(wǎng)的小說數(shù)據(jù)。

處理反爬機制，確保爬蟲的穩(wěn)定性和高效性。

2.數(shù)據(jù)處理

對爬取到的數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性。

將處理后的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，設(shè)計合理的數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)。

3.文本分析

對小說文本進行分詞和去停用詞處理。

采用LDA模型進行主題分析，提取主要主題和關(guān)鍵詞。

進行情感分析，揭示讀者對不同小說的情感態(tài)度。

4.用戶行為分析

分析用戶的閱讀歷史、評分和評論行為，構(gòu)建用戶畫像。

采用聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)用戶的閱讀行為模式。

5.推薦系統(tǒng)設(shè)計

實現(xiàn)協(xié)同過濾和內(nèi)容過濾推薦算法。

設(shè)計混合推薦系統(tǒng)，結(jié)合兩種推薦方法，提高推薦效果。

6.系統(tǒng)實現(xiàn)

設(shè)計系統(tǒng)架構(gòu)，選擇合適的技術(shù)棧。

開發(fā)系統(tǒng)后端，處理數(shù)據(jù)請求和推薦邏輯。

設(shè)計用戶友好的前端界面，實現(xiàn)各項功能。

7.系統(tǒng)測試與優(yōu)化

進行功能測試和性能測試，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和高效性。

根據(jù)測試結(jié)果，優(yōu)化系統(tǒng)各個模塊，提高系統(tǒng)性能。研究工作安排及進度階段1：任務(wù)下達與接受（2024-06-28至2024-07-03）

導師下達任務(wù)書（2024-06-28至2024-06-30）

明確研究課題、研究內(nèi)容和要求。

確定研究方法和技術(shù)路線。

學生接受任務(wù)書（2024-07-01至2024-07-03）

閱讀并理解任務(wù)書內(nèi)容。

進行初步的文獻調(diào)研和資料收集。

階段2：開題準備與報告（2024-07-04至2024-07-28）

選題資料收集，論文選題、構(gòu)思，撰寫開題報告（2024-07-04至2024-07-21）

深入調(diào)研國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀。

整理和分析已有文獻資料。

撰寫開題報告，明確研究意義、研究內(nèi)容、研究方法和預期成果。

召開開題報告紀要會議，指導老師提出修改意見，同意開題（2024-07-22至2024-07-28）

匯報開題報告內(nèi)容。

根據(jù)導師和專家的意見，修改和完善開題報告。

獲得開題報告的最終批準。

階段3：數(shù)據(jù)采集與預處理（2024-07-29至2024-09-25）

選題緒論、需求分析、相關(guān)模塊設(shè)計（2024-07-29至2024-09-25）

進行數(shù)據(jù)采集需求分析。

設(shè)計網(wǎng)絡(luò)爬蟲，確定爬取目標和策略。

設(shè)計數(shù)據(jù)存儲和預處理流程。

階段4：系統(tǒng)實現(xiàn)與初稿撰寫（2024-09-26至2024-11-01）

相關(guān)模塊實現(xiàn)，功能模塊測試、完成論文初稿（2024-09-26至2024-10-20）

實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)爬蟲模塊，進行數(shù)據(jù)采集。

實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗和預處理模塊。

設(shè)計和實現(xiàn)文本分析模塊，包括分詞、主題分析和情感分析。

設(shè)計和實現(xiàn)用戶行為分析模塊和推薦系統(tǒng)。

完成論文初稿的撰寫。

根據(jù)導師意見修改論文初稿（2024-10-21至2024-11-01）

根據(jù)導師的反饋意見，修改和完善論文初稿。

階段5：中期檢查與評閱（2024-12-02至2024-12-08）

指導老師進行中期檢查評閱（2024-12-02至2024-12-08）

向?qū)熖峤恢衅谶M展報告。

接受導師的中期評閱和指導意見。

階段6：修改與完善（2024-12-09至2025-02-20）

完成論文初稿修改（2024-12-09至2025-01-20）

根據(jù)中期檢查意見，修改和完善論文內(nèi)容。

進行進一步的數(shù)據(jù)分析和系統(tǒng)優(yōu)化。

根據(jù)導師意見修改論文修改版（2025-01-20至2025-02-20）

根據(jù)導師的詳細意見，進行論文修改和補充，確保論文內(nèi)容完整、邏輯嚴密。

階段7：論文查重與定稿（2025-02-21至2025-03-09）

論文查格式與查重（2025-02-21至2025-03-08）

檢查論文格式是否符合學校要求。

使用查重工具進行論文查重，確保論文的原創(chuàng)性。

論文定