基于微信小程序开发的智能动漫推荐系统，提供个性化动漫内容推荐和数据分析功能。

• 📱 现代化UI设计，采用清新简约风格
• 🤖 智能推荐系统
  • 基于用户观看历史的个性化推荐
  • 动态匹配度计算
  • 多维度兴趣分析
• 📊 数据可视化
  • 观看时段分布图表
  • 类型偏好饼图
  • 评分统计分析
• 🏷️ 分类浏览
  • 智能分类系统
  • 热门、新番、完结等多维度分类
  • 标签化管理
• 👤 个人中心
  • 观看历史记录
  • 收藏管理
  • 个性化数据统计
• 🔍 搜索功能
  • 支持动漫名称搜索
  • 标签筛选
  • 智能排序

• 前端框架
  • 微信小程序原生开发
  • WXML + WXSS + JavaScript
• 数据可视化
  • ECharts 图表库
  • 自定义数据可视化组件
• 项目特性
  • 组件化开发
  • 模块化数据管理
  • 响应式布局设计

anime-recommender-miniapp/
├── pages/                # 页面文件
│   ├── index/           # 首页
│   ├── recommend/       # 智能推荐页
│   ├── profile/         # 个人中心
│   ├── analytics/       # 数据分析页
│   └── trends/          # 热度趋势页
├── components/          # 公共组件
│   ├── ec-canvas/      # ECharts图表组件
│   └── ...
├── utils/              # 工具函数
├── assets/             # 静态资源
└── app.json            # 全局配置

1. 克隆项目

git clone https://github.com/MilesSG/anime-recommender-miniapp.git

2. 安装依赖

npm install

3. 开发环境配置

• 下载并安装微信开发者工具
• 导入项目，填入自己的AppID
• 开启npm构建

4. 运行项目

• 在微信开发者工具中点击"编译"
• 使用手机微信扫描预览二维码

• 2024-02
  • 新增ECharts数据可视化
  • 优化推荐算法
  • 改进UI交互体验

1. Fork 本仓库
2. 创建新的功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 提交 Pull Request

本项目采用 MIT 协议开源，详见 LICENSE 文件。

• GitHub: @MilesSG

• ECharts - 优秀的数据可视化库
• 所有为本项目提供建议和帮助的朋友

⭐️ 如果您喜欢这个项目，欢迎给一个 star 支持一下！

1. 解压缩该项目

2. 下载并安装微信开发者工具

3. 在微信开发者工具中创建新项目：

   • 使用本项目的 AppID：wxaf086ce1fe91346d
   • 将克隆的代码复制到新建的项目目录中

4. 预览和调试：

   • 在微信开发者工具中点击"预览"按钮
   • 使用手机微信扫描生成的二维码即可在手机上进行预览
   • 任何开发者都可以使用此方式在自己的手机上进行预览和调试

anime-recommender-miniapp/
├── pages/                # 页面文件
│   ├── index/           # 首页
│   ├── analytics/       # 数据分析页
│   ├── trends/          # 热度趋势页
│   ├── recommend/       # 智能推荐页
│   └── detail/          # 详情页
├── components/          # 组件文件
│   └── data-analysis/   # 数据分析组件
├── data/                # 数据文件
└── app.json             # 全局配置

• 新增数据分析功能
  • 添加观看数据统计卡片
  • 实现观看类型偏好分析
  • 增加时段分布可视化图表
• 优化UI交互体验
  • 添加动画效果
  • 优化布局结构
  • 改进视觉样式