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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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介绍资料

以下是一份关于《Django+LLM大模型之AppStore应用榜单数据可视化分析与应用推荐系统》的任务书模板，供参考：

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任务书：Django+LLM大模型之AppStore应用榜单数据可视化分析与应用推荐系统

一、项目背景与目标

1. 背景
   • 随着移动应用市场的快速发展，AppStore中的应用数量激增，用户选择成本上升。
   • 传统榜单（如下载量、评分）缺乏个性化推荐能力，难以满足用户多样化需求。
   • 大语言模型（LLM）在自然语言处理、用户行为分析等领域展现出强大能力，可结合榜单数据实现精准推荐。
2. 目标
   • 构建基于Django框架的Web应用，实现AppStore榜单数据的动态抓取与可视化分析。
   • 集成LLM大模型（如GPT、BERT等），分析应用描述、用户评论等文本数据，挖掘潜在推荐逻辑。
   • 设计个性化推荐系统，根据用户兴趣、行为特征生成推荐榜单，提升用户体验。

二、任务内容与要求

1. 数据采集与预处理

• 任务：
  • 通过AppStore官方API或爬虫工具（如Scrapy）抓取榜单数据（如免费榜、付费榜、分类榜）。
  • 采集应用元数据（名称、类别、评分、评论、描述等）。
  • 数据清洗：处理缺失值、异常值，统一数据格式。
• 要求：
  • 数据覆盖至少1000款应用，包含多维度信息。
  • 定期更新数据（如每日抓取），确保实时性。

2. 数据可视化分析

• 任务：
  • 基于Django搭建Web后台，集成ECharts或Plotly实现动态可视化。
  • 设计可视化面板，展示以下内容：
    • 榜单趋势（如排名变化曲线、分类分布热力图）。
    • 应用评分分布、评论情感分析（通过LLM生成情感标签）。
    • 用户行为关联分析（如下载量与评分、评论数量的相关性）。
• 要求：
  • 可视化界面需支持交互式操作（如筛选、缩放、数据导出）。
  • 提供数据解读报告，辅助决策分析。

3. LLM大模型集成与推荐逻辑设计

• 任务：
  • 文本分析：
    • 使用LLM（如BERT）对应用描述、评论进行语义分析，提取关键词、情感倾向。
    • 构建应用特征向量（如“教育类”“高评分”“社交属性”）。
  • 用户画像构建：
    • 基于用户历史行为（如点击、下载、评分）生成用户兴趣标签。
  • 推荐算法设计：
    • 结合协同过滤与内容推荐，生成个性化榜单。
    • 通过LLM优化推荐理由（如“这款游戏适合喜欢策略的用户，因其评论中高频提到‘策略性强’”）。
• 要求：
  • 推荐准确率需通过A/B测试验证（对比传统榜单）。
  • 支持实时推荐（用户刷新页面时动态更新结果）。

4. 系统开发与部署

• 任务：
  • 基于Django框架开发前后端系统，包括：
    • 后端：数据存储（MySQL/MongoDB）、API接口（DRF）、推荐算法服务。
    • 前端：可视化面板、用户交互界面（HTML/CSS/JavaScript）。
  • 部署至云服务器（如AWS、阿里云），确保高可用性。
• 要求：
  • 系统需支持并发访问（至少100用户同时在线）。
  • 提供详细的部署文档与运维指南。

三、技术栈

• 后端：Django + Django REST Framework（API开发）
• 数据库：MySQL（结构化数据） + MongoDB（非结构化评论数据）
• 大模型：Hugging Face Transformers（BERT/GPT）或OpenAI API
• 可视化：ECharts/Plotly + JavaScript
• 部署：Docker + Nginx + 云服务器（Ubuntu）

四、交付成果

1. 完整的Web应用系统（含源代码与文档）。
2. 数据可视化面板（支持交互与导出）。
3. 推荐系统测试报告（含准确率、响应时间等指标）。
4. 用户手册与部署文档。

五、时间计划

阶段	时间	任务内容
1	第1周	需求分析与数据采集工具开发
2	第2-3周	数据预处理与可视化面板初步实现
3	第4-5周	LLM集成与推荐算法开发
4	第6周	系统测试与优化
5	第7周	部署上线与文档撰写

六、验收标准

1. 系统功能完整，无重大Bug。
2. 推荐准确率较传统榜单提升至少15%（通过A/B测试验证）。
3. 可视化界面响应时间≤2秒，支持100+并发用户。
4. 文档齐全，易于部署与维护。

负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

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此任务书可根据实际需求调整技术细节或时间安排，重点突出LLM与榜单数据的结合应用。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

为什么选择我

 博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。 

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