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(1)系统的通用功能包括用户登录和密码修改，是两个角色共同需要使用的功能，用例分析如图所示。
(2)管理员可以对首页、用户、微博数据、论坛交流、系统管理、个人中心等进行基本的信息管理。其用例分析如图所示。
(3) 用户登录系统可以查看到首页、微博数据、论坛交流、通知公告等详细信息，点击个人中心可以对个人中心、修改密码、我的发布、我的收藏等功能进行操作，用例分析如图所示。
前台用户功能模块
当人们打开系统的网址后，首先看到的就是首页界面。在这里，人们能够看到系统的导航条，通过导航条导航进入各功能展示页面进行操作。系统首页界面如图所示：
在注册流程中，用户在Vue前端填写必要信息（如用户名、密码等）并提交。前端将这些信息通过HTTP请求发送到Python后端。后端处理这些信息，检查用户名是否唯一，并将新用户数据存入MySQL数据库。完成后，后端向前端发送注册成功的确认，前端随后通知用户完成注册。这个过程实现了新用户的数据收集、验证和存储。系统注册页面如图所示：
微博数据：在微博数据页面的输入栏中输入地区、类型、作者姓名进行查询，可以查看到微博数据详细信息，并根据需要进行收藏操作；微博数据页面如图所示：
个人中心：在个人中心页面可以对个人中心、修改密码、我的发布、我的收藏等进行详细操作；如图所示：
后台管理员功能模块
在登录流程中，用户首先在Vue前端界面输入用户名和密码。这些信息通过HTTP请求发送到Python后端。后端接收请求，通过与MySQL数据库交互验证用户凭证。如果认证成功，后端会返回给前端，允许用户访问系统。这个过程涵盖了从用户输入到系统验证和响应的全过程。如图所示。
管理员进入主页面，主要功能包括对首页、用户、微博数据、论坛交流、系统管理、个人中心等进行操作。
微博数据功能实现是在Django后端部分，您需要创建一个新的应用，然后在该应用下创建一个模型（models.py）来定义微博数据的数据结构，使用Django的ORM来处理与MySQL数据库的交互，包括微博数据信息的查询、导入、导出、点赞收藏转发、地区、创建时间、类型、新增或删除等操作。接着，在views.py中编写视图逻辑来处理前端请求，使用Django的URL路由（urls.py）将请求映射到相应的视图函数。对于数据的验证和序列化，可以使用Django的表单或序列化器来实现。在前端Vue.js部分，将创建相应的Vue组件，在这些组件中使用axios或其他HTTP库与Django后端的API进行交互，实现微博数据信息的查看、修改或删除等。状态管理可以通过Vuex来维护，比如在store目录下定义、查看评论模块的状态、突变、动作和获取器。如图所示：
管理员点击论坛交流，在论坛交流页面输入帖子标题进行查询或删除论坛交流列表，并根据需要对论坛交流详情信息进行查看、查看评论或删除操作；如图所示：
管理员点击系统管理，在通知公告页面输入标题进行查询、新增或删除通知公告列表，并根据需要对通知公告详情信息进行查看、修改或删除操作；还可以对系统简介、轮播图管理和通知公告分类进行详细操作；如图所示：
后台用户功能模块
用户登录系统前台，点击后台管理可以对微博数据和个人中心进行详细操作。用户后台管理主页面如图所示：
用户点击微博数据，在微博数据页面输入地区、类型、作者姓名，可以对查询、点赞收藏转发、地区、创建时间和类型等按钮对微博数据列表进行操作，查看微博数据详情信息；如图所示：
可视化大屏展示功能模块
管理员点击右上角的看板，进入看板页面可以查看到系统简介、点赞收藏转发、地区、创建时间、类型、作者、微博数据总数、微博数据详情等实时的分析图进行可视化管理；看板大屏选择了Echart作为数据可视化工具，它是一个使用Javascript实现的开源可视化库，能够无缝集成到Java Web应用中。Echart的强大之处在于其丰富的图表类型和高度的定制化能力，使得管理人员可以通过直观的图表清晰地把握微博的各项统计数据。
在大数据分析方面，系统采用了Hadoop框架。Hadoop是一个能够处理大数据集的分布式存储和计算平台，它的核心是HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce计算模型。通过Hadoop，我们可以对收集到的大量数据进行存储和分析。看板页面如图所示：
基于Python大数据技术进行网络爬虫的设计,框架使用Scrapy.
系统设计支持以下技术栈
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse
2.python(flask/django)–pycharm/vscode
3.Nodejs+Vue.js -vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx/vscode
数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以
Scrapy是一个Python编写的强大，灵活的网络爬虫框架和数据提取工具。它使用异步I/O网络库Twisted进行高效的爬取，并将提取到的数据存储到多种格式中。然而，在需要大规模爬取复杂的网站时，单机爬虫速度会受到限制。为了解决这个问题，Scrapy提供了分布式爬虫系统
#协同过滤算法
协同过滤推荐技术一般采用最近邻技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离，然后 利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度，系统从而根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐。基于协同过滤的推荐系统可以说是从用户的角度来进行相应推荐的，而且是自动的即用户获得的推荐是系统从购买模式或浏览行为等隐式获得的，不需要用户努力地找到适合自己兴趣的推荐信息。
MySQL是一种关系型数据库管理系统，是大部分程序员接触的第一款关系型数据库。它相对于其他数据库来说相当轻量级，而且更加灵活。在大量的web工程中，经常作为首选的数据库，因为其开源免费的特点被大量的开发人员所使用。而且在大数据背景下，其海量的集群更为web的高并发提供了良好的后盾。
虽然Spark同样是大数据的框架和计算模型，但其实它与hadoop是相辅相成的，而且可以灵活的部署在hadoop之上，共享hadoop的文件系统。并且在数据处理上更为高效和方便、灵活。在数据量越来越庞大的现在，基于内存的spark可以很快的得到处理的结果，甚至现在已经可以支持近实时的数据处理。使得大数据的价值更加凸显。
Hadoop是由Apache基金会开源的分布式的大数据基础系统。
用户可以在不知道分布式基础设施的细节的情况下开发分布式程序。可以利用无数台节点集群进行高速计算和文件的多副本容错存储。
ECharts是百度开源的一个数据可视化框架，是web端的js框架，可以很方便的进行搭建数据可视化前端界面。官网的文档尤其简洁，极易上手开发，使得海量数据处理完成后，可以方便高效快速的进行可视化处理，直接作用于决策。使得数据的价值得到了直观的展示和提升。目前支持多种图形的绘制。
该系统架构主要依托scrapy框架进行架构，后台采用python动态网页语言编写，使用scrapy框架技术从网站上爬取数据,采用java/python/php/nodejs部署系统环境，使用pyhcarm作为系统的开发平台，在数据库设计和管理上使用MySQL。在人机交互的过程中，客户端不直接与数据库交互，而是通过组件与中间层建立连接，再由中间层与数据库交互。通过设计良好的框架可以减轻重新建立解决复杂问题方案的负担和精力，并且它可以被扩展以进行内部的定制化，有强大的用户社区来支持它，所以框架通常能很好的解决一个问题。
在对大数据的深入研究后，根据其前景，包括数据方面的发展与价值，本套系统从用户痛点需求进行分析入手，对系统架构进行了设计，随后完成了系统方面的具体设计，最后为数据入库对DB进行配置和设计，最后到系统搭建和编码实现，分别为后台数据处理，在数据转换方面包括数据的clean、临时存储落地，数据经过完全处理后入库，和前台的ECharts可视化系统，对处理后落地的数据使用饼图进行可视化展现。对系统进行功能叙述、进行详细的系统分析、进行整体的结构性框架设计和对系统详细的设计、最终完成系统的搭建部分和对系统进行的单元测试这几个方面描述了整个系统的流程。
系统设计与网络爬虫开发，包括：设计系统架构，包括数据采集、处理、存储和可视化模块。编写网络爬虫代码，实现对目标网站的数据爬取
数据处理、分析，数据可视化与系统测试
对爬取的数据进行清洗和预处理，使用统计进行数据分析，开发数据可视化界面，使分析结果直观呈现。以及进行系统测试，确保所有模块稳定运行。
技术选择方面尽量选择比较成熟可靠的技术，保证系统的可靠性、安全性、可用性。通过论证，在现有技术的情况下基本上可以实现上述需求。
尽量选用正版软件和操作系统，保护知识产权，满足企业发展的要求。
