1.数据采集
设计网络爬虫，设置爬取规则，获取起点小说网的小说数据。
处理反爬机制，确保爬虫的稳定性和高效性。
2.数据处理
对爬取到的数据进行清洗和预处理，确保数据的完整性和准确性。
将处理后的数据存储在数据库中，设计合理的数据存储结构。
3.文本分析
对小说文本进行分词和去停用词处理。
采用LDA模型进行主题分析，提取主要主题和关键词。
进行情感分析，揭示读者对不同小说的情感态度。
4.用户行为分析
分析用户的阅读历史、评分和评论行为，构建用户画像。
采用聚类分析和关联规则挖掘技术，发现用户的阅读行为模式。
5.推荐系统设计
实现协同过滤和内容过滤推荐算法。
设计混合推荐系统，结合两种推荐方法，提高推荐效果。
6.系统实现
设计系统架构，选择合适的技术栈。
开发系统后端，处理数据请求和推荐逻辑。
设计用户友好的前端界面，实现各项功能。
7.系统测试与优化
进行功能测试和性能测试，确保系统的稳定性和高效性。
根据测试结果，优化系统各个模块，提高系统性能。
1.用户画像构建：
通过分析用户的阅读历史、评分和评论行为，构建用户画像，包括用户的兴趣偏好、阅读习惯和活跃度等信息。
利用聚类分析技术，对用户进行分类，发现用户群体的共性和差异。
2.阅读行为分析：
分析用户的阅读行为，如阅读时长、阅读频率、喜欢的小说类型等。
通过数据挖掘技术，发现用户的潜在兴趣和偏好。
4. 个性化推荐系统设计与实现
1.协同过滤推荐：
实现基于用户和项目的协同过滤推荐算法，利用用户的历史行为和相似用户的行为，推荐用户可能喜欢的小说。
评估协同过滤算法的推荐效果，调整算法参数以提高推荐准确性。
2.内容过滤推荐：
基于小说的内容特征（如主题、情感倾向等），实现内容过滤推荐算法，为用户推荐内容相似的小说。
利用TF-IDF、词向量等技术提取小说的内容特征，提高内容过滤推荐的效果。
3.混合推荐系统：
结合协同过滤和内容过滤推荐算法，设计混合推荐系统，提高推荐的多样性和准确性。
评估混合推荐系统的性能，优化算法组合策略。
5. 系统实现与用户界面设计
1.系统架构设计：
设计系统的整体架构，包括数据采集模块、数据处理模块、分析模块、推荐模块和用户界面模块。
选择合适的技术栈，如Spring Boot、React或Vue等。
2.用户界面设计：
设计用户友好的界面，包括搜索框、分类浏览、热门榜单和推荐功能。
确保界面的响应性能和交互体验，为用户提供流畅的使用体验。
3.系统测试与优化：
进行系统的功能测试和性能测试，确保系统的稳定性和高效性。
根据测试结果，优化系统的各个模块，提高系统的整体性能。
