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編號： F061
大模型詩詞推薦與可視化系統
在傳統文化數字化的浪潮下，我開發了這款詩歌問答大數據平臺，旨在通過現代技術賦能古典詩詞學習與傳播。平臺不僅實現了詩詞數據的系統化管理，更融合了AI推薦、可視化分析等智能化功能。本文將重點介紹平臺的核心功能模塊，分享技術實現思路與功能亮點。
技術架構
vue+flask+mysql+llm
功能說明
功能介紹
1.推薦功能：混合推薦算法【基于內容的推薦+協同過濾+冷啟動】
協同過濾：結合用戶點贊行為，挖掘興趣相似用戶群體的偏好；
算法說明：該推薦算法位于poem_route.py文件的get_recommendations函數中，采用混合推薦策略實現詩歌個性化推薦。算法通過HTTP GET請求接收用戶ID（user_id）和推薦數量（top_n）兩個核心參數，其中top_n參數設置了默認值9，支持動態調整推薦結果數量。
算法核心邏輯調用了hybrid_recommend函數，該混合推薦機制可能融合了協同過濾與基于內容的推薦方法：通過用戶歷史行為數據（如like_poem記錄的點贊行為）構建用戶興趣模型，同時結合詩歌文本特征（標題、作者、內容）進行相似度計算。
系統實現了完整的推薦生命周期管理：首先驗證用戶ID的有效性，調用推薦函數生成詩歌ID列表，再通過ORM查詢獲取詩歌詳細信息，最終通過make_response格式化JSON響應。算法具備良好的擴展性，支持通過調整top_n參數控制推薦列表長度，通過poem_schema序列化器靈活配置返回字段。
在異常處理方面，算法通過try-except塊捕獲潛在錯誤，確保服務穩定性。該推薦系統適用于詩歌類內容平臺，能夠基于用戶偏好提供個性化閱讀推薦，提升用戶粘性和內容發現效率。
def hybrid_recommend(user_id, top_n=10):"""混合推薦函數，結合基于內容的推薦、協同過濾推薦和熱門推薦。:param user_id: 用戶的 ID，用于獲取用戶的點贊記錄。:param top_n: 推薦的詩歌數量，默認為 10。:return: 推薦的詩歌 ID 列表。"""# 獲取指定用戶的點贊記錄，僅提取詩歌 IDuser_likes = UserLike.query.filter_by(user_id=user_id).with_entities(UserLike.poem_id).all()# 將查詢結果轉換為包含詩歌 ID 的列表user_likes = [like.poem_id for like in user_likes]# 若用戶沒有點贊記錄，調用熱門推薦函數，返回熱門詩歌的 ID 列表# 打印聯合推薦結果# 合并基于內容和協同過濾的推薦結果，去除重復項，并截取前 top_n 個# 調用協同過濾推薦函數，獲取推薦的詩歌 ID 列表# 若用戶有點贊記錄，調用基于內容的推薦函數，獲取推薦的詩歌 ID 列表# 檢查用戶是否有點贊記錄# 打印調試信息，可注釋掉這行以避免輸出過多信息# 調用 extract_features 函數，提取所有詩歌的 ID、文本特征和類別特征poem_ids, text_features, category_features = extract_features()# print(poem_ids, text_features, category_features)if user_likes:content_based_rec = content_based_recommend(user_likes, poem_ids, text_features, category_features, top_n)collaborative_rec = collaborative_filtering_recommend(user_id, top_n)combined_rec = list(set(content_based_rec + collaborative_rec))[:top_n]print('聯合推薦:', combined_rec)return combined_recelse:return popular_recommend(top_n)
2.喜歡功能：這個和結合推薦一起用的，可以點擊喜歡詩詞點贊/取消點贊
用戶可對喜愛的詩詞進行 點贊/取消點贊，操作數據實時反饋至推薦引擎；
3.智能寫詩：基于硅基流動的模型接口實現對話寫詩
對接 硅基流動模型接口，實現自然語言對話式寫詩。
def chat_with_siliconflow(messages, model="Qwen/Qwen3-32B"):"""使用硅基流動的Qwen3模型生成回答"""headers = {"Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}","Content-Type": "application/json"}# 構建提示詞prompt = f"""你是一個寫詩專家，請完成用戶的需求：{messages}。"""payload = {"model": model,"messages": [{"role": "system", "content": "你是一個寫詩專家，請完成用戶的需求。"},{"role": "user", "content": prompt}],"max_tokens": 512,"temperature": 0.7,"top_p": 0.9}try:response = requests.post(f"https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions",headers=headers,data=json.dumps(payload),timeout=60)if response.status_code == 200:data = response.json()return data["choices"][0]["message"]["content"].strip()else:logger.error(f"API請求失敗: {response.status_code} - {response.text}")return "抱歉，暫時無法回答這個問題，請稍后再試。"except requests.exceptions.RequestException as e:logger.error(f"API請求異常: {e}")return "抱歉，暫時無法回答這個問題，請稍后再試。"
4.可視化功能：echarts圖形進行分析詩人朝代、主題分布
朝代分布：柱狀圖展示各朝代詩詞數量占比，直觀呈現“唐詩宋詞”的巔峰地位；
主題分析：詞云圖/餅圖統計山水、邊塞、思鄉等主題的分布情況；
5.個人信息：個人信息修改、頭像上傳修改、預設頭像
支持 個人信息修改+頭像自定義+預設頭像庫個性化配置。
6.登錄注冊：登錄、注冊
7.查詢詩詞+詩人展示：支持詩詞瀏覽、查詢
支持標題查詢+全文檢索
詩人展示
8.用戶管理：支持用戶管理、增刪改查
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