摘  要

在數字化信息飛速發展的當下，網絡文學市場規模不斷擴大，網絡小説熱度分析對於瞭解讀者喜好、優化平台運營具有重要意義。隨着互聯網技術的持續演進，海量的網絡小説數據藴含着豐富的讀者行為和偏好信息，如何從中挖掘有價值的內容成為亟待解決的問題。基於Python爬蟲技術，能夠高效獲取網絡小説相關數據，為後續的熱度分析提供堅實的數據基礎。

本系統基於B/S開發模式，前端採用Vue框架進行頁面構建，以實現用户交互的良好體驗；後端運用Django框架，確保系統的穩定運行和數據的有效管理。同時，利用Echarts進行數據可視化展示，使分析結果更加直觀清晰。在熱度分析方面，引入隨機森林迴歸算法，對網絡小説的熱度進行精準預測。系統具備豐富的管理功能，管理員可對用户信息進行管理，包括用户的註冊、登錄、權限設置等；對小説信息進行全面管理，涵蓋小説的基本信息錄入、更新等；針對言情小説這一特定類型進行精細化管理；還能夠基於算法對小説的閲讀情況進行預測，從而為平台的運營決策提供有力支持。該系統的開發和應用，有助於提升網絡小説平台的運營效率，為作者、讀者和平台管理者提供有價值的參考，促進網絡文學行業的健康發展，具有重要的理論和實踐意義。

關鍵字：網絡小説熱度分析；Python語言；

Abstract

With the rapid development of digital information, the scale of online literature market continues to expand. The popularity analysis of online novels is of great significance for understanding readers' preferences and optimizing platform operation. With the continuous evolution of Internet technology, massive online novel data contains rich information about readers' behavior and preferences. How to mine valuable content from it has become an urgent problem. Based on Python crawler technology, it can efficiently obtain relevant data of network novels, providing a solid data foundation for subsequent heat analysis.

This system is based on B/S development mode, and the front end uses Vue framework to build pages to achieve a good experience of user interaction; The back-end uses the Django framework to ensure the stable operation of the system and effective data management. At the same time, Echarts is used for data visualization display to make the analysis results more intuitive and clear. In terms of heat analysis, random forest regression algorithm is introduced to accurately predict the heat of online novels. The system has rich management functions. Administrators can manage user information, including user registration, login, permission settings, etc; Comprehensive management of novel information, including the entry and update of basic information of novels; Carry out refined management for this specific type of romance novel; It can also predict the reading of the novel based on the algorithm, thus providing strong support for the operation decision of the platform. The development and application of this system will help to improve the operation efficiency of the online novel platform, provide valuable reference for authors, readers and platform managers, and promote the healthy development of the online literature industry, which has important theoretical and practical significance.

Key words: network novel popularity analysis; Python language;

 

目  錄

目  錄 I

1緒  論 1

1.1研究背景 1

1.2研究目的與意義 1

1.2.1研究目的 1

1.2.2研究意義 2

1.3本文研究內容 2

2開發技術 3

2.1 Python語言 3

2.2 MySql簡介 3

2.3 Django框架 3

2.4 Echarts介紹 4

2.5 隨機森林迴歸算法 4

3系統分析 6

3.1可行性分析 6

3.1.1技術可行性分析 6

3.1.2經濟可行性分析 6

3.1.3法律可行性分析 6

3.2系統性能分析 6

3.3功能需求分析 7

3.4系統流程分析 8

4系統設計 10

4.1功能模塊設計 10

4.2數據庫設計 10

4.2.1數據庫設計原則 10

4.2.2數據庫表設計 12

5系統實現 17

5.1 前台用户功能模塊 17

5.2 後台管理員功能模塊 21

5.3 看板展示 21

6系統測試 23

6.1系統測試內容 23

6.1.1登錄測試 23

6.1.2角色測試 23

6.1.3性能測試 24

6.2測試用例執行結果 24

結  論 25

參考文獻 26

致謝 28

1緒  論

1.1研究背景

近年來，隨着互聯網技術的迅猛發展，網絡文學作為數字娛樂產業的重要組成部分，取得了令人矚目的成就。網絡小説以其豐富多樣的題材、便捷的閲讀方式和廣泛的受眾羣體，在全球範圍內掀起了閲讀熱潮。據相關數據顯示，截至[具體年份]，我國網絡文學用户規模已達數億人，市場規模也呈現逐年遞增的態勢[1]。眾多網絡文學平台如雨後春筍般涌現，海量的網絡小説作品不斷產出，構成了龐大而複雜的網絡文學生態系統。在這一繁榮景象的背後，網絡小説的熱度分析變得愈發重要。對於網絡文學平台而言，瞭解每部小説的熱度情況，能夠精準把握用户需求，合理推薦作品，提升用户留存率和活躍度，從而在激烈的市場競爭中佔據優勢。從作者的角度出發，熱度分析結果有助於他們瞭解讀者喜好趨勢，調整創作方向，創作出更符合市場需求的作品。同時，對於文化研究領域，網絡小説熱度變化反映了一定時期內社會大眾的文化心理和審美取向，具有較高的研究價值[2]。

然而，網絡小説數據分散在各個平台，且數據量極為龐大，傳統的數據收集和分析方法難以滿足需求。Python爬蟲技術的出現為解決這一難題提供了有力手段。它能夠按照預定規則，自動從網頁中抓取大量網絡小説相關數據，包括小説的基本信息、章節內容、讀者評論、點贊數、收藏數等。基於這些豐富的數據，結合先進的數據分析技術和算法，如隨機森林迴歸算法，能夠深入挖掘數據背後隱藏的規律，實現對網絡小説熱度的精準分析與預測，為網絡文學行業的健康、可持續發展提供堅實的數據支持和決策依據[3]。

1.2研究目的與意義

1.2.1研究目的

本研究旨在藉助Python爬蟲技術以及多種前沿開發框架與算法，構建一個功能完備且高效的網絡小説熱度分析系統。通過該系統，實現對網絡小説數據的全面採集與深度分析，精準把握網絡小説熱度變化規律[4]。從功能層面，賦予管理員對用户、小説信息以及特定類型小説（如言情小説）的精細化管理權限，確保平台數據有序且安全。同時，利用隨機森林迴歸算法搭建閲讀預測模型，為小説熱度預測提供科學依據。在技術應用上，基於B/S開發模式，融合Vue、Django、Echarts等技術，打造出交互性強、穩定性高且數據可視化效果佳的系統。通過達成上述目標，期望能為網絡文學平台提供優化運營的有力工具，輔助平台精準推薦小説，提升用户閲讀體驗，增強用户粘性；助力作者依據熱度分析結果調整創作策略，產出更契合讀者需求的作品；推動網絡文學行業朝着數據驅動、高效發展的方向邁進，促進整個行業生態的良性循環[5]。

1.2.2研究意義

網絡文學市場競爭激烈，準確把握小説熱度能助力平台優化資源配置。通過熱度分析，平台可精準推薦熱門小説，提高用户發現心儀作品的概率，提升平台流量與用户活躍度，推動網絡文學平台運營模式向數據驅動型轉變，促進整個行業的高效發展，增強行業在數字娛樂市場的競爭力。

對用户和創作者而言，為用户提供個性化閲讀推薦服務，依據熱度分析結果推送符合用户興趣偏好的小説，節省用户篩選作品的時間，提升閲讀體驗。對於創作者，熱度分析結果可作為創作方向的參考，幫助其洞察讀者需求，創作出更具市場潛力的作品，實現創作價值與經濟效益的雙贏。從技術應用角度，綜合運用Python爬蟲、Vue、Django、Echarts以及隨機森林迴歸算法等技術，為跨領域技術融合提供實踐範例。拓展了Python爬蟲在大規模文本數據採集方面的應用場景，驗證多種技術協同實現複雜業務功能的可行性，為其他相關領域的數據挖掘與分析項目提供技術借鑑與思路啓發[6]。

1.3本文研究內容

本文聚焦於基於Python爬蟲的網絡小説熱度分析，深入開展多方面研究。首先，利用Python爬蟲技術，設計並實現高效的數據採集模塊。精準定位各大網絡文學平台，依據網頁結構特徵編寫爬蟲規則，獲取海量網絡小説數據，涵蓋小説基本信息、章節內容、用户評論及各類熱度指標數據等。基於B/S開發模式，採用Vue構建前端交互界面，確保用户操作流暢、界面友好；運用Django框架搭建後端服務，實現對數據的存儲、管理與業務邏輯處理。構建管理員管理功能體系，實現對用户信息、小説信息以及言情小説等特定類型小説的全方位管理。引入隨機森林迴歸算法，對採集到的數據進行特徵工程處理，篩選出影響小説熱度的關鍵因素，訓練預測模型，實現對網絡小説閲讀熱度的精準預測。並藉助Echarts實現數據可視化，將熱度分析結果以直觀、易懂的圖表形式呈現，為網絡文學平台運營決策提供有力支持[7]。

管理員端的功能主要是為系統管理人員設計的，使他們能夠全面管理用户、小説信息、言情小説、閲讀預測、系統管理、個人中心等操作。通過這些功能，管理員可以清晰地瞭解並掌控系統的整體運行情況。用户的功能主要集中在個人賬號管理以及信息查詢方面。具體而言，用户可以更新和管理自己的賬號及密碼，同時能夠在首頁、小説信息、言情小説、個人中心查詢並獲取相關詳情。這些功能旨在為用户提供便捷的個人信息管理途徑和豐富的信息查詢服務。當訪客瀏覽至系統的網址時，首先映入眼簾的便是首頁界面。在這個頁面上，訪客可以清晰地看到網絡小説熱度分析的導航欄，其中包括首頁、小説信息、言情小説、個人中心等多個板塊。

用户點擊以小説信息頁面，隨後在該頁面的搜索框中輸入書名、圖片、作者、類型等關鍵詞進行查詢，查詢結果展示包括書名、圖片、作者、類型、簡介、標籤、字數、狀態、更新日期、詳情鏈接等信息。