总结，本文从系统建设涉及到的技术介绍到框架搭建，对系统涉及到的商品推荐算法给出了详细的设计流程及核心代码块，从整体上完成了本应用商品推荐系统的开发过程。
如何针对互联网各大小说阅读网站的小说数据进行实时采集更新，建立自己的小说资源库，针对海量的小说数据开展标签处理特征分析，利用推荐算法完成针对用户的个性化阅读推荐？
基于以上问题，本次小说推荐系统，建设过程主要分为小说推荐网站前端系统，小说运维管理后台系统，小说数据实时采集爬虫三个部分。小说推荐网站前端系统主要采用开源前端框架搭建小说推荐网站，提供用户登录注册，小说阅读等功能，小说运维管理后台，提供管理员用户使用完成系统内部小说，用户等数据的管理，小说数据采集爬虫支持各大小说阅读网站的内容采集及更新。
一、程序设计
本次小说推荐系统主要内容涉及：
主要功能模块：小说推荐网站前台，系统管理后台，小说爬虫采集平台
主要包含技术：springboot，mybatis，mysql，javascript，vue.js，html，css，Jsoup，httpclient
主要包含算法：基于用户协同过滤推荐，余弦相似度，Kmeans聚类分析，内容标签计算
系统采用前后端分离的开发模式完成，系统前端主要采用Vue.js,javascript,html,CSS等技术实现。系统后端框架采用springboot mybatis mysql数据库搭建，针对海量的小说数据采用分表操作，完成数据存储分析。系统前后端数据交互，采用Ajax异步调用传输JSON实现。
二、效果实现
网站登录
在这里插入图片描述系统主页
在这里插入图片描述排行榜
在这里插入图片描述全部作品
在这里插入图片描述全部章节
在这里插入图片描述章节阅读
在这里插入图片描述个人中心
在这里插入图片描述后台管理
在这里插入图片描述爬虫配置
在这里插入图片描述其他效果省略
三、小说爬虫设计
采集小说页面
采用HttpClinet构造http请求，获取第三方小说资源地址，解析网页小说内容
java实现请求代码
代码语言：java复制 private static String getByHttpClient(String url) {
try {
ResponseEntity<String> forEntity = restTemplate.getForEntity(url, String.class);
if (forEntity.getStatusCode() == HttpStatus.OK) {
String body = forEntity.getBody();
assert body != null;
if (body.length() < Constants.INVALID_HTML_LENGTH) {
return processErrorHttpResult(url);
}
//成功获得html内容
return body;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return processErrorHttpResult(url);
}监听采集任务
采用spring-quartz实现定时任务监听，小说采集爬虫的运行过程，任务状态设置为停止、运行、失败、成功四种。
java监听实现
代码语言：java复制//查询需要监控的正在运行的爬虫源
List<CrawlSource> sources = crawlService.queryCrawlSourceByStatus((byte) 1);
for (CrawlSource source : sources) {
Set<Long> runningCrawlThreadIds = (Set<Long>)cacheService.getObject(CacheKey.RUNNING_CRAWL_THREAD_KEY_PREFIX source.getId());
boolean sourceStop = true;
if (runningCrawlThreadIds != null) {
for (Long threadId : runningCrawlThreadIds) {
Thread thread = ThreadUtil.findThread(threadId);
if (thread != null && thread.isAlive()) {
//有活跃线程，说明该爬虫源正在运行，数据库中状态正确，不需要修改
sourceStop = false;
}
}
}
if (sourceStop) {
crawlService.updateCrawlSourceStatus(source.getId(), (byte) 0);
}
