摘 要

本文精心設計併成功實現一個依託微信小程序的個性化漫畫閲讀推薦系統。在當下，移動互聯網技術不斷髮展演進，線上漫畫閲讀市場隨之愈發繁榮起來，與此同時，用户對於個性化閲讀體驗的需求也在一天天不斷增加。該系統在後端的構建上採用SpringBoot框架以及Java技術，把微信小程序當作前端界面，並且運用MySQL數據庫來完成數據的存儲工作。系統打造出管理員、作家以及用户這三大功能模塊，以此來滿足不同角色各自的需求。就管理員而言，其能夠對作家、用户以及漫畫數據展開管理；作家則可以進行漫畫作品的創作以及對其進行管理；而用户能夠享受到諸如個性化推薦、漫畫資訊瀏覽、漫畫閲讀以及互動等一系列功能。系統藉助協同過濾推薦算法，同時結合用户多維度的數據信息，進而達成精準推薦的效果

關鍵詞：漫畫閲讀推薦系統；SpringBoot框架；微信小程序；協同過濾推薦算法

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  錄

1 前言 1

1.1 項目背景和意義 1

1.2 研究現狀 1

1.3 論文結構簡介 2

2 系統開發相關技術 4

2.1 微信開發者工具 4

2.2 小程序目錄結構以及框架介紹 4

2.3 MySQL數據庫 5

2.4 Java技術 5

2.5 協同過濾推薦算法 6

3 系統需求分析 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 系統流程分析 13

4 系統設計 15

4.1 整體結構設計 15

4.2 功能結構設計 16

4.3 數據庫設計 17

5 系統實現 25

5.1 小程序實現 25

5.2後台實現 31

6 系統測試 37

6.1 測試目的 37

6.2 測試方法 37

6.3 界面測試 37

6.4 功能測試 38

6.5 測試結果 39

結論 40

參考文獻 41

致  謝 42

1前言

1.1 項目背景和意義

隨着移動互聯網技術不斷髮展，人們的閲讀習慣出現很大轉變。漫畫閲讀本就是深受大眾喜愛的一種娛樂方式，如今也漸漸從傳統紙質媒介朝着數字化平台過渡。線上漫畫閲讀的市場規模一直在持續拓展，其用户羣體不僅越發龐大，還呈現出年輕化的趨向，尤其被90後、00後所喜愛。相關數據表明，過去的幾年間，全球在線閲讀漫畫市場的銷售額始終在不斷攀升，到2021年已然達到特定規模，而且預計在接下來的幾年裏依舊會保持相對穩定的增長態勢，年複合增長率也是較為可觀的。就中國市場來講，在線閲讀漫畫同樣發展得很快，2021年其市場規模在全球佔一定比例，預計到2028年所佔份額還會進一步提高。在漫畫閲讀市場蓬勃發展之際，用户對於漫畫閲讀體驗所提出的要求也變得越來越高。面對數量極為龐大的漫畫資源，用户在尋覓契合自身興趣的漫畫之時，往往需要耗費諸多的時間與精力。傳統的漫畫平台所採用的推薦方式太過寬泛籠統，很難精準地滿足用户那種個性化的閲讀需求，如此一來便使得用户流失率有所增加。所以説，開發一種高效能的個性化漫畫閲讀推薦系統已經是刻不容緩的事情。

本研究着手設計並實現一個依託微信小程序的個性化漫畫閲讀推薦系統，這有着不容小覷的現實意義。站在用户層面來講，該系統可依據用户的閲讀過往、收藏喜好、瀏覽習慣等多方面數據，藉助先進的推薦算法，精準地給用户推送契合其興趣的漫畫作品，能在很大程度上節省用户篩選漫畫的時間，進而提升閲讀感受，還能增強用户對平台的黏性以及滿意度。就漫畫產業來説，個性化推薦系統有益於提升漫畫作品的曝光頻次和傳播廣度，助力優秀漫畫作品尋找到目標受眾，推動漫畫創作形成良性循環，促使漫畫產業蓬勃發展。與此同時，憑藉微信小程序的開發模式，能夠充分發揮微信極為龐大的用户羣體優勢以及便捷的社交分享功能，降低用户使用該系統的難度，拓展平台的影響力，從而為漫畫產業開拓出新的發展天地。

1.2 研究現狀

1.2.1 國外研究現狀

在國外，漫畫閲讀系統的發展起步相對較早，與之相關的各類技術以及研究成果都頗為豐富。像日本的Comico、韓國的Webtoon這類知名的漫畫閲讀平台，均已積攢下數量可觀的用户以及豐富多樣的漫畫資源。這些平台針對推薦技術展開多方面探索，運用不少先進的推薦算法，比如協同過濾推薦算法、基於內容的推薦算法，還有混合推薦算法等。在推薦算法的研究範疇內，深度學習技術於推薦系統裏的應用正變得越來越廣泛。藉助圖神經網絡（GNN）的推薦算法，能夠憑藉學習用户和漫畫之間那種複雜的關係，從中挖掘出潛藏着的關聯信息，進而提升推薦的準確性與多樣性。谷歌公司通過運用圖神經網絡來給用户和物品之間的關係進行建模，在諸多應用場景當中實現推薦效果的顯著提升。還有一些研究把關注點放在怎樣提升推薦算法的可解釋性上，好讓用户可以明白推薦結果的產生過程。基於規則的推薦算法以及基於注意力機制的推薦算法，通過展示推薦的依據以及權重分配情況，進一步增強用户對於推薦系統的信任程度。

1.2.2 國內研究現狀

國內的漫畫閲讀市場在近些年來呈現出快速發展的態勢，其間涌現出不少頗具影響力的漫畫閲讀平台，像快看漫畫、騰訊動漫之類便是如此。這些平台針對滿足用户個性化閲讀需求這一方面開展諸多實踐活動，持續不斷地對推薦系統加以優化，以此來提升推薦的精準程度以及用户的滿意程度。快看漫畫藉助對用户閲讀行為、收藏喜好等諸多數據的剖析，運用協同過濾與深度學習相互結合的算法，給用户給予個性化的漫畫推薦服務，最終收穫不錯的成效。在技術落地實現這個層面，國內相關的研究主要聚焦於怎樣藉助大數據、人工智能等各類技術，促使漫畫閲讀系統的性能以及用户體驗得以提升。通過針對海量漫畫數據展開挖掘與分析工作，構建起用户畫像以及漫畫畫像，達成精準推薦的目的。與此同時，一部分研究還將關注點放在漫畫內容的理解與分析之上，利用自然語言處理以及計算機視覺技術，提取出漫畫的文本信息以及圖像特徵，從而為推薦算法供應更為豐富的數據源。比如，針對漫畫裏的文字內容實施情感分析，結合用户的情感喜好來開展推薦工作；憑藉圖像識別技術，識別出漫畫的風格以及主題，進而為用户推薦風格相似的漫畫作品。

1.3 論文結構簡介

在引言當中，對項目背景以及意義展開詳盡闡述。隨着移動互聯網技術不斷髮展，其發展速度頗為可觀，線上漫畫閲讀市場的規模也在持續拓展，用户對於個性化閲讀體驗的需求呈現出與日俱增的態勢。所以，開發個性化漫畫閲讀推薦系統，這在現實層面有着不容忽視的重要意義。與此同時，還對國內外在漫畫閲讀推薦系統方面的研究現狀予以概述。接下來，對系統開發所涉及的相關技術進行介紹，像微信開發者工具、小程序目錄結構以及框架、MySQL數據庫、Java技術（尤其是SpringBoot框架）還有協同過濾推薦算法等等，這些技術能夠為後續系統的設計與實現給予技術層面的有力支撐。而後，便進入到系統需求分析階段，針對管理員、作家以及用户的功能需求展開細緻分析，並且對系統的性能需求以及可行性分析加以明確，從而為後續系統設計奠定相應基礎。再之後，進入系統設計部分，這裏涵蓋整體結構設計、功能結構設計以及數據庫設計，將系統的架構模式、功能模塊劃分以及數據庫的邏輯和物理設計都明確下來。隨後，對系統的實現過程進行詳細描述，其中包含小程序和後台的實現情況，把核心代碼以及界面設計也展示出來。最後，針對系統開展全面測試，涵蓋功能測試、性能測試以及兼容性測試，對系統的穩定性和可靠性予以驗證，並且對測試結果展開分析，進而得出相關結論。整個論文的結構清晰明，邏輯十分嚴密，為個性化漫畫閲讀推薦系統的設計與實現給出詳盡的指導與參考。