前言
💖💖作者：计算机程序员小杨
💙💙个人简介：我是一名计算机相关专业的从业者，擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等多个IT方向。会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。热爱技术，喜欢钻研新工具和框架，也乐于通过代码解决实际问题，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！
💕💕文末获取源码联系 计算机程序员小杨
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大数据实战项目
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计算机毕业设计选题
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一.开发工具简介
开发语言：Java+Python（两个版本都支持）
后端框架：Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+HTML
数据库：MySQL
系统架构：B/S
开发工具：IDEA（Java的）或者PyCharm（Python的）
二.系统内容简介
Django可视化人工智能科普平台是一个基于Django框架开发的B/S架构Web应用系统，采用Python作为后端开发语言，结合Vue.js和ElementUI构建现代化的前端界面，使用MySQL数据库进行数据存储管理。该系统专门针对人工智能知识科普教育需求而设计，通过可视化的方式将复杂的AI概念以通俗易懂的形式展现给用户。系统集成了完整的用户管理体系，支持个人中心功能让用户管理个人信息和学习进度。知识分类管理模块实现了AI知识的系统化分类整理，科普文章管理功能允许管理员发布和维护高质量的人工智能科普内容。学习记录管理和浏览历史管理模块能够追踪用户的学习轨迹，为个性化推荐提供数据支持。论坛管理和论坛分类管理构建了用户交流互动的社区环境，促进AI知识的讨论和分享。举报记录管理确保了平台内容的健康发展，系统管理模块则提供了完善的后台管理功能，确保整个平台的稳定运行和内容质量控制。
三.系统功能演示
计算机毕设选题指南：Django人工智能科普平台项目ElementUI界面设计全解析
四.系统界面展示
五.系统源码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
from django.db import models
from django.contrib.auth.models import User
from django.utils import timezone
import json
import logging
class KnowledgeArticleManager(View):
def post(self, request):
spark = SparkSession.builder.appName("AIKnowledgeAnalysis").getOrCreate()
try:
data = json.loads(request.body)
title = data.get('title', '')
content = data.get('content', '')
category_id = data.get('category_id', 0)
difficulty_level = data.get('difficulty_level', 1)
keywords = data.get('keywords', [])
if not title or not content:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '标题和内容不能为空'})
if len(title) > 200:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '标题长度不能超过200字符'})
if len(content) < 100:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '文章内容至少需要100字符'})
word_count = len(content.replace(' ', '').replace('\n', ''))
estimated_reading_time = max(1, word_count // 300)
content_quality_score = self.calculate_content_quality(content, keywords)
article_data = {
'title': title,
'content': content,
'category_id': category_id,
'difficulty_level': difficulty_level,
'word_count': word_count,
'reading_time': estimated_reading_time,
'quality_score': content_quality_score,
'keywords': ','.join(keywords),
'created_time': timezone.now(),
'is_published': False,
'view_count': 0,
'like_count': 0
}
article_id = self.save_article_to_database(article_data)
self.update_category_statistics(category_id)
logging.info(f"新文章创建成功，ID: {article_id}")
return JsonResponse({'status': 'su***ess', 'article_id': article_id, 'message': '文章创建成功'})
except Exception as e:
logging.error(f"创建文章失败: {str(e)}")
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '创建文章失败'})
finally:
spark.stop()
class LearningRecordTracker(View):
def post(self, request):
spark = SparkSession.builder.appName("LearningAnalysis").getOrCreate()
try:
data = json.loads(request.body)
user_id = data.get('user_id', 0)
article_id = data.get('article_id', 0)
reading_duration = data.get('reading_duration', 0)
***pletion_rate = data.get('***pletion_rate', 0)
interaction_data = data.get('interaction_data', {})
if not user_id or not article_id:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '用户ID和文章ID不能为空'})
if reading_duration < 0 or reading_duration > 7200:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '阅读时长数据异常'})
if ***pletion_rate < 0 or ***pletion_rate > 100:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '完成率数据异常'})
existing_record = self.get_existing_record(user_id, article_id)
if existing_record:
updated_duration = max(existing_record['reading_duration'], reading_duration)
updated_***pletion = max(existing_record['***pletion_rate'], ***pletion_rate)
learning_progress = self.calculate_learning_progress(updated_***pletion, interaction_data)
***prehension_score = self.calculate_***prehension_score(updated_duration, updated_***pletion, interaction_data)
else:
updated_duration = reading_duration
updated_***pletion = ***pletion_rate
learning_progress = self.calculate_learning_progress(***pletion_rate, interaction_data)
***prehension_score = self.calculate_***prehension_score(reading_duration, ***pletion_rate, interaction_data)
record_data = {
'user_id': user_id,
'article_id': article_id,
'reading_duration': updated_duration,
'***pletion_rate': updated_***pletion,
'learning_progress': learning_progress,
'***prehension_score': ***prehension_score,
'interaction_count': interaction_data.get('click_count', 0),
'scroll_depth': interaction_data.get('scroll_depth', 0),
'last_read_position': interaction_data.get('last_position', 0),
'updated_time': timezone.now()
}
self.save_learning_record(record_data)
self.update_user_learning_statistics(user_id, learning_progress, ***prehension_score)
re***mendation_list = self.generate_personalized_re***mendations(user_id, article_id)
return JsonResponse({
'status': 'su***ess',
'learning_progress': learning_progress,
'***prehension_score': ***prehension_score,
're***mendations': re***mendation_list
})
except Exception as e:
logging.error(f"记录学习数据失败: {str(e)}")
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '记录学习数据失败'})
finally:
spark.stop()
class ForumDiscussionManager(View):
def post(self, request):
spark = SparkSession.builder.appName("ForumContentAnalysis").getOrCreate()
try:
data = json.loads(request.body)
user_id = data.get('user_id', 0)
forum_category_id = data.get('category_id', 0)
title = data.get('title', '')
content = data.get('content', '')
tags = data.get('tags', [])
is_question = data.get('is_question', False)
if not user_id or not title or not content:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '用户ID、标题和内容不能为空'})
if len(title) > 150:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '标题长度不能超过150字符'})
if len(content) < 20:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '内容至少需要20字符'})
content_quality_check = self.check_content_quality(content)
if not content_quality_check['is_valid']:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': content_quality_check['message']})
spam_detection_result = self.detect_spam_content(title, content)
if spam_detection_result['is_spam']:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '内容可能包含垃圾信息，请重新编辑'})
user_reputation_score = self.get_user_reputation(user_id)
post_priority = self.calculate_post_priority(is_question, user_reputation_score, len(content))
discussion_data = {
'user_id': user_id,
'category_id': forum_category_id,
'title': title,
'content': content,
'tags': ','.join(tags),
'is_question': is_question,
'priority_score': post_priority,
'quality_score': content_quality_check['score'],
'reply_count': 0,
'view_count': 0,
'like_count': 0,
'is_solved': False if is_question else None,
'created_time': timezone.now(),
'last_reply_time': timezone.now(),
'is_pinned': False,
'is_locked': False
}
discussion_id = self.save_forum_discussion(discussion_data)
self.update_user_activity_score(user_id, 'create_discussion')
self.update_category_post_count(forum_category_id)
related_discussions = self.find_related_discussions(title, tags, forum_category_id)
self.send_notification_to_followers(user_id, discussion_id, title)
return JsonResponse({
'status': 'su***ess',
'discussion_id': discussion_id,
'priority_score': post_priority,
'related_discussions': related_discussions
})
except Exception as e:
logging.error(f"创建论坛讨论失败: {str(e)}")
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '创建讨论失败'})
finally:
spark.stop()
六.系统文档展示
结束
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