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摘 要
在数字化信息飞速发展的当下，网络文学市场规模不断扩大，网络小说热度分析对于了解读者喜好、优化平台运营具有重要意义。随着互联网技术的持续演进，海量的网络小说数据蕴含着丰富的读者行为和偏好信息，如何从中挖掘有价值的内容成为亟待解决的问题。基于Python爬虫技术，能够高效获取网络小说相关数据，为后续的热度分析提供坚实的数据基础。
本系统基于B/S开发模式，前端采用Vue框架进行页面构建，以实现用户交互的良好体验；后端运用Django框架，确保系统的稳定运行和数据的有效管理。同时，利用Echarts进行数据可视化展示，使分析结果更加直观清晰。在热度分析方面，引入随机森林回归算法，对网络小说的热度进行精准预测。系统具备丰富的管理功能，管理员可对用户信息进行管理，包括用户的注册、登录、权限设置等；对小说信息进行全面管理，涵盖小说的基本信息录入、更新等；针对言情小说这一特定类型进行精细化管理；还能够基于算法对小说的阅读情况进行预测，从而为平台的运营决策提供有力支持。该系统的开发和应用，有助于提升网络小说平台的运营效率，为作者、读者和平台管理者提供有价值的参考，促进网络文学行业的健康发展，具有重要的理论和实践意义。
关键字：网络小说热度分析；Python语言；

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 录
目 录 I
1绪 论 1
1.1研究背景 1
1.2研究目的与意义 1
1.2.1研究目的 1
1.2.2研究意义 2
1.3本文研究内容 2
2开发技术 3
2.1 Python语言 3
2.2 MySql简介 3
2.3 Django框架 3
2.4 Echarts介绍 4
2.5 随机森林回归算法 4
3系统分析 6
3.1可行性分析 6
3.1.1技术可行性分析 6
3.1.2经济可行性分析 6
3.1.3法律可行性分析 6
3.2系统性能分析 6
3.3功能需求分析 7
3.4系统流程分析 8
4系统设计 10
4.1功能模块设计 10
4.2数据库设计 10
4.2.1数据库设计原则 10
4.2.2数据库表设计 12
5系统实现 17
5.1 前台用户功能模块 17
5.2 后台管理员功能模块 21
5.3 看板展示 21
6系统测试 23
6.1系统测试内容 23
6.1.1登录测试 23
6.1.2角色测试 23
6.1.3性能测试 24
6.2测试用例执行结果 24
结 论 25
参考文献 26
致谢 28

1绪 论
1.1研究背景
近年来，随着互联网技术的迅猛发展，网络文学作为数字娱乐产业的重要组成部分，取得了令人瞩目的成就。网络小说以其丰富多样的题材、便捷的阅读方式和广泛的受众群体，在全球范围内掀起了阅读热潮。据相关数据显示，截至[具体年份]，我国网络文学用户规模已达数亿人，市场规模也呈现逐年递增的态势[1]。众多网络文学平台如雨后春笋般涌现，海量的网络小说作品不断产出，构成了庞大而复杂的网络文学生态系统。在这一繁荣景象的背后，网络小说的热度分析变得愈发重要。对于网络文学平台而言，了解每部小说的热度情况，能够精准把握用户需求，合理推荐作品，提升用户留存率和活跃度，从而在激烈的市场竞争中占据优势。从作者的角度出发，热度分析结果有助于他们了解读者喜好趋势，调整创作方向，创作出更符合市场需求的作品。同时，对于文化研究领域，网络小说热度变化反映了一定时期内社会大众的文化心理和审美取向，具有较高的研究价值[2]。
然而，网络小说数据分散在各个平台，且数据量极为庞大，传统的数据收集和分析方法难以满足需求。Python爬虫技术的出现为解决这一难题提供了有力手段。它能够按照预定规则，自动从网页中抓取大量网络小说相关数据，包括小说的基本信息、章节内容、读者评论、点赞数、收藏数等。基于这些丰富的数据，结合先进的数据分析技术和算法，如随机森林回归算法，能够深入挖掘数据背后隐藏的规律，实现对网络小说热度的精准分析与预测，为网络文学行业的健康、可持续发展提供坚实的数据支持和决策依据[3]。
1.2研究目的与意义
1.2.1研究目的
本研究旨在借助Python爬虫技术以及多种前沿开发框架与算法，构建一个功能完备且高效的网络小说热度分析系统。通过该系统，实现对网络小说数据的全面采集与深度分析，精准把握网络小说热度变化规律[4]。从功能层面，赋予管理员对用户、小说信息以及特定类型小说（如言情小说）的精细化管理权限，确保平台数据有序且安全。同时，利用随机森林回归算法搭建阅读预测模型，为小说热度预测提供科学依据。在技术应用上，基于B/S开发模式，融合Vue、Django、Echarts等技术，打造出交互性强、稳定性高且数据可视化效果佳的系统。通过达成上述目标，期望能为网络文学平台提供优化运营的有力工具，辅助平台精准推荐小说，提升用户阅读体验，增强用户粘性；助力作者依据热度分析结果调整创作策略，产出更契合读者需求的作品；推动网络文学行业朝着数据驱动、高效发展的方向迈进，促进整个行业生态的良性循环[5]。
1.2.2研究意义
网络文学市场竞争激烈，准确把握小说热度能助力平台优化资源配置。通过热度分析，平台可精准推荐热门小说，提高用户发现心仪作品的概率，提升平台流量与用户活跃度，推动网络文学平台运营模式向数据驱动型转变，促进整个行业的高效发展，增强行业在数字娱乐市场的竞争力。
对用户和创作者而言，为用户提供个性化阅读推荐服务，依据热度分析结果推送符合用户兴趣偏好的小说，节省用户筛选作品的时间，提升阅读体验。对于创作者，热度分析结果可作为创作方向的参考，帮助其洞察读者需求，创作出更具市场潜力的作品，实现创作价值与经济效益的双赢。从技术应用角度，综合运用Python爬虫、Vue、Django、Echarts以及随机森林回归算法等技术，为跨领域技术融合提供实践范例。拓展了Python爬虫在大规模文本数据采集方面的应用场景，验证多种技术协同实现复杂业务功能的可行性，为其他相关领域的数据挖掘与分析项目提供技术借鉴与思路启发[6]。
1.3本文研究内容
本文聚焦于基于Python爬虫的网络小说热度分析，深入开展多方面研究。首先，利用Python爬虫技术，设计并实现高效的数据采集模块。精准定位各大网络文学平台，依据网页结构特征编写爬虫规则，获取海量网络小说数据，涵盖小说基本信息、章节内容、用户评论及各类热度指标数据等。基于B/S开发模式，采用Vue构建前端交互界面，确保用户操作流畅、界面友好；运用Django框架搭建后端服务，实现对数据的存储、管理与业务逻辑处理。构建管理员管理功能体系，实现对用户信息、小说信息以及言情小说等特定类型小说的全方位管理。引入随机森林回归算法，对采集到的数据进行特征工程处理，筛选出影响小说热度的关键因素，训练预测模型，实现对网络小说阅读热度的精准预测。并借助Echarts实现数据可视化，将热度分析结果以直观、易懂的图表形式呈现，为网络文学平台运营决策提供有力支持[7]。

管理员端的功能主要是为系统管理人员设计的，使他们能够全面管理用户、小说信息、言情小说、阅读预测、系统管理、个人中心等操作。通过这些功能，管理员可以清晰地了解并掌控系统的整体运行情况。用户的功能主要集中在个人账号管理以及信息查询方面。具体而言，用户可以更新和管理自己的账号及密码，同时能够在首页、小说信息、言情小说、个人中心查询并获取相关详情。这些功能旨在为用户提供便捷的个人信息管理途径和丰富的信息查询服务。当访客浏览至系统的网址时，首先映入眼帘的便是首页界面。在这个页面上，访客可以清晰地看到网络小说热度分析的导航栏，其中包括首页、小说信息、言情小说、个人中心等多个板块。
用户点击以小说信息页面，随后在该页面的搜索框中输入书名、图片、作者、类型等关键词进行查询，查询结果展示包括书名、图片、作者、类型、简介、标签、字数、状态、更新日期、详情链接等信息。