摘 要
本文精心设计并成功实现一个依托微信小程序的个性化漫画阅读推荐系统。在当下，移动互联网技术不断发展演进，线上漫画阅读市场随之愈发繁荣起来，与此同时，用户对于个性化阅读体验的需求也在一天天不断增加。该系统在后端的构建上采用SpringBoot框架以及Java技术，把微信小程序当作前端界面，并且运用MySQL数据库来完成数据的存储工作。系统打造出管理员、作家以及用户这三大功能模块，以此来满足不同角色各自的需求。就管理员而言，其能够对作家、用户以及漫画数据展开管理；作家则可以进行漫画作品的创作以及对其进行管理；而用户能够享受到诸如个性化推荐、漫画资讯浏览、漫画阅读以及互动等一系列功能。系统借助协同过滤推荐算法，同时结合用户多维度的数据信息，进而达成精准推荐的效果
关键词：漫画阅读推荐系统；SpringBoot框架；微信小程序；协同过滤推荐算法
Abstract
This paper designs and implements a personalized comic book reading recommendation system based on wechat applet. With the development of mobile Internet technology, the online comic reading market is increasingly prosperous, and users\' demand for personalized reading experience is increasing. The system uses springboot framework and Java technology to build the back end, wechat applet as the front-end interface, and MySQL database for data storage. The administrator can manage writers, users and comic data; Writers can create and manage comic works; Users can enjoy the functions of personalized recommendation, comic information browsing, comic reading and interaction. The system uses collaborative filtering recommendation algorithm, combined with user multi-dimensional data, to achieve accurate recommendation. After a comprehensive test, the system has stable performance, good compatibility, and meets the needs of users.
Key words:Science district; material release; problems and countermeasures
目 录
1 前言 1
1.1 项目背景和意义 1
1.2 研究现状 1
1.3 论文结构简介 2
2 系统开发相关技术 4
2.1 微信开发者工具 4
2.2 小程序目录结构以及框架介绍 4
2.3 MySQL数据库 5
2.4 Java技术 5
2.5 协同过滤推荐算法 6
3 系统需求分析 8
3.1 功能需求 8
3.2 性能需求 11
3.3 可行性分析 12
3.4 系统流程分析 13
4 系统设计 15
4.1 整体结构设计 15
4.2 功能结构设计 16
4.3 数据库设计 17
5 系统实现 25
5.1 小程序实现 25
5.2后台实现 31
6 系统测试 37
6.1 测试目的 37
6.2 测试方法 37
6.3 界面测试 37
6.4 功能测试 38
6.5 测试结果 39
结论 40
参考文献 41
致 谢 42
1前言
1.1 项目背景和意义
随着移动互联网技术不断发展，人们的阅读习惯出现很大转变。漫画阅读本就是深受大众喜爱的一种娱乐方式，如今也渐渐从传统纸质媒介朝着数字化平台过渡。线上漫画阅读的市场规模一直在持续拓展，其用户群体不仅越发庞大，还呈现出年轻化的趋向，尤其被90后、00后所喜爱。相关数据表明，过去的几年间，全球在线阅读漫画市场的销售额始终在不断攀升，到2021年已然达到特定规模，而且预计在接下来的几年里依旧会保持相对稳定的增长态势，年复合增长率也是较为可观的。就中国市场来讲，在线阅读漫画同样发展得很快，2021年其市场规模在全球占一定比例，预计到2028年所占份额还会进一步提高。在漫画阅读市场蓬勃发展之际，用户对于漫画阅读体验所提出的要求也变得越来越高。面对数量极为庞大的漫画资源，用户在寻觅契合自身兴趣的漫画之时，往往需要耗费诸多的时间与精力。传统的漫画平台所采用的推荐方式太过宽泛笼统，很难精准地满足用户那种个性化的阅读需求，如此一来便使得用户流失率有所增加。所以说，开发一种高效能的个性化漫画阅读推荐系统已经是刻不容缓的事情。
本研究着手设计并实现一个依托微信小程序的个性化漫画阅读推荐系统，这有着不容小觑的现实意义。站在用户层面来讲，该系统可依据用户的阅读过往、收藏喜好、浏览习惯等多方面数据，借助先进的推荐算法，精准地给用户推送契合其兴趣的漫画作品，能在很大程度上节省用户筛选漫画的时间，进而提升阅读感受，还能增强用户对平台的黏性以及满意度。就漫画产业来说，个性化推荐系统有益于提升漫画作品的曝光频次和传播广度，助力优秀漫画作品寻找到目标受众，推动漫画创作形成良性循环，促使漫画产业蓬勃发展。与此同时，凭借微信小程序的开发模式，能够充分发挥微信极为庞大的用户群体优势以及便捷的社交分享功能，降低用户使用该系统的难度，拓展平台的影响力，从而为漫画产业开拓出新的发展天地。
1.2 研究现状
1.2.1 国外研究现状
在国外，漫画阅读系统的发展起步相对较早，与之相关的各类技术以及研究成果都颇为丰富。像日本的Comico、韩国的Webtoon这类知名的漫画阅读平台，均已积攒下数量可观的用户以及丰富多样的漫画资源。这些平台针对推荐技术展开多方面探索，运用不少先进的推荐算法，比如协同过滤推荐算法、基于内容的推荐算法，还有混合推荐算法等。在推荐算法的研究范畴内，深度学习技术于推荐系统里的应用正变得越来越广泛。借助图神经网络（GNN）的推荐算法，能够凭借学习用户和漫画之间那种复杂的关系，从中挖掘出潜藏着的关联信息，进而提升推荐的准确性与多样性。谷歌公司通过运用图神经网络来给用户和物品之间的关系进行建模，在诸多应用场景当中实现推荐效果的显著提升。还有一些研究把关注点放在怎样提升推荐算法的可解释性上，好让用户可以明白推荐结果的产生过程。基于规则的推荐算法以及基于注意力机制的推荐算法，通过展示推荐的依据以及权重分配情况，进一步增强用户对于推荐系统的信任程度。
1.2.2 国内研究现状
国内的漫画阅读市场在近些年来呈现出快速发展的态势，其间涌现出不少颇具影响力的漫画阅读平台，像快看漫画、腾讯动漫之类便是如此。这些平台针对满足用户个性化阅读需求这一方面开展诸多实践活动，持续不断地对推荐系统加以优化，以此来提升推荐的精准程度以及用户的满意程度。快看漫画借助对用户阅读行为、收藏喜好等诸多数据的剖析，运用协同过滤与深度学习相互结合的算法，给用户给予个性化的漫画推荐服务，最终收获不错的成效。在技术落地实现这个层面，国内相关的研究主要聚焦于怎样借助大数据、人工智能等各类技术，促使漫画阅读系统的性能以及用户体验得以提升。通过针对海量漫画数据展开挖掘与分析工作，构建起用户画像以及漫画画像，达成精准推荐的目的。与此同时，一部分研究还将关注点放在漫画内容的理解与分析之上，利用自然语言处理以及计算机视觉技术，提取出漫画的文本信息以及图像特征，从而为推荐算法供应更为丰富的数据源。比如，针对漫画里的文字内容实施情感分析，结合用户的情感喜好来开展推荐工作；凭借图像识别技术，识别出漫画的风格以及主题，进而为用户推荐风格相似的漫画作品。
1.3 论文结构简介
在引言当中，对项目背景以及意义展开详尽阐述。随着移动互联网技术不断发展，其发展速度颇为可观，线上漫画阅读市场的规模也在持续拓展，用户对于个性化阅读体验的需求呈现出与日俱增的态势。所以，开发个性化漫画阅读推荐系统，这在现实层面有着不容忽视的重要意义。与此同时，还对国内外在漫画阅读推荐系统方面的研究现状予以概述。接下来，对系统开发所涉及的相关技术进行介绍，像微信开发者工具、小程序目录结构以及框架、MySQL数据库、Java技术（尤其是SpringBoot框架）还有协同过滤推荐算法等等，这些技术能够为后续系统的设计与实现给予技术层面的有力支撑。而后，便进入到系统需求分析阶段，针对管理员、作家以及用户的功能需求展开细致分析，并且对系统的性能需求以及可行性分析加以明确，从而为后续系统设计奠定相应基础。再之后，进入系统设计部分，这里涵盖整体结构设计、功能结构设计以及数据库设计，将系统的架构模式、功能模块划分以及数据库的逻辑和物理设计都明确下来。随后，对系统的实现过程进行详细描述，其中包含小程序和后台的实现情况，把核心代码以及界面设计也展示出来。最后，针对系统开展全面测试，涵盖功能测试、性能测试以及兼容性测试，对系统的稳定性和可靠性予以验证，并且对测试结果展开分析，进而得出相关结论。整个论文的结构清晰明，逻辑十分严密，为个性化漫画阅读推荐系统的设计与实现给出详尽的指导与参考。
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