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。
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]。
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