标题：Django+Vue 社区广告对电子商务用户购买决策的影响研究

1. 摘要

• 研究背景：电子商务快速发展，社区广告对用户购买决策的影响成为热点

• 研究内容：以豆瓣APP为例，研究社区广告对用户购买决策的影响机制

• 系统实现：

  • 后端：Django框架

  • 前端：Vue.js

  • 数据库：MySQL

  • 大数据处理：Hadoop、Hive、Spark

• 研究意义：为广告投放方优化策略，为用户提供精准购物体验

2. 目录结构

1. 绪论

   • 研究背景与意义

   • 国内外研究现状

   • 系统特点

   • 研究内容

   • 论文结构

2. 相关技术介绍

   • 大数据与分布式架构理论

   • Hadoop与Spark

   • Spider爬虫技术

   • Django框架

   • Vue和Echart

3. 需求分析

   • 可行性分析

   • 非功能性需求分析

   • 主要流程分析

4. 系统设计

   • 系统总体架构设计

   • 系统模块设计

5. 系统实现

   • 系统配置和部署

   • 主要功能实现（票房与评分分析、地区票房分析等）

6. 系统测试

   • 测试目的

   • 兼容性测试

   • 功能性测试

7. 结论

8. 参考文献

9. 致谢

3. 核心内容框架

3.1 研究背景与意义

• 数字化时代社交媒体与电子商务融合

• 社区广告成为影响用户购买决策的重要因素

• 传统分析方法效率低下，难以处理海量数据

• 大数据技术为广告数据分析提供可能

3.2 技术架构

• 数据采集层：爬虫技术获取原始数据

• 数据预处理层：数据清洗、转换

• 存储层：HDFS分布式存储

• 计算层：Spark大数据处理

• 应用层：Django+Vue.js实现可视化展示

3.3 系统功能

1. 票房与评分关系分析（按地区）

2. 地区票房总额分析

3. 国家地区上榜电影数量统计

4. 电影基本信息展示

5. 相关电影推荐

6. 未来七年电影评分预测

7. 热点评论分析

3.4 创新点

• 结合社区广告数据与用户行为分析

• 采用大数据技术处理海量数据

• 实现数据可视化展示与分析

• 提供广告效果评估和预测功能

4. 技术要点

• 数据处理：Hadoop+Spark处理海量数据

• 数据采集：Request+BeautifulSoup爬虫技术

• 后端开发：Django框架实现业务逻辑

• 前端展示：Vue.js+Echarts实现数据可视化

• 数据库：MySQL存储结构化数据

5. 研究结论

• 系统为电影产业提供数据支持

• 帮助制作方了解市场动态和观众偏好

• 为观众提供个性化观影体验

• 推动电影产业数字化和智能化发展

6. 不足与展望

• 数据收集和处理难度较大

• 可视化展示方式有待优化

• 未来可结合更多数据源和先进算法

代码实现：