vue+flask圖書知識圖譜推薦系統

文章結尾部分有CSDN官方提供的學長 聯系方式名片
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編號: F025
架構: vue+flask+neo4j+mysql
亮點:協同過濾推薦算法+知識圖譜可視化
支持爬取圖書數據,數據超過萬條,知識圖譜節點幾萬個

視頻介紹

vue+flask+neo4j 圖書知識圖譜推薦算法可視化系統|全源碼帶數據庫

架構說明

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系統架構主要分為以下幾個部分:用戶前端后端服務數據庫數據爬取與處理。各部分通過協調工作,實現數據的采集、存儲、處理以及展示。具體如下:

1. 用戶前端

用戶通過瀏覽器訪問系統,前端采用了基于 Vue.js 的技術棧來構建。

  • 瀏覽器:作為用戶與系統交互的媒介,用戶通過瀏覽器進行各種操作,如瀏覽圖書、獲取推薦等。
  • Vue 前端:使用 Vue.js 框架搭建前端界面,包含 HTML、CSS、JavaScript,以及 Vuex(用于狀態管理),vue-router(用于路由管理),和 Echarts(用于數據可視化)等組件。前端向后端發送請求并接收響應,展示處理后的數據。

2. 后端服務

后端服務采用 Flask 框架,負責處理前端請求,執行業務邏輯,并與數據庫進行交互。

  • Flask 后端:使用 Python 編寫,借助 Flask 框架處理 HTTP 請求。通過 SQLAlchemy 與 MySQL 進行交互,通過 py2neo 與 Neo4j 進行交互。后端主要負責業務邏輯處理、 數據查詢、數據分析以及推薦算法的實現。

3. 數據庫

系統使用了兩種數據庫:關系型數據庫 MySQL 和圖數據庫 Neo4j。

  • MySQL:存儲從網絡爬取的基本數據。數據爬取程序從外部數據源獲取數據,并將其存儲在 MySQL 中。MySQL 主要用于存儲和管理結構化數據。
  • Neo4j:存儲圖譜數據,特別是用戶、圖書及其關系(如閱讀、寫、出版等)。通過利用 py2neo 庫將 MySQL 中的數據結構化為圖節點和關系,再通過圖譜生成程序(可能是一個 Python 腳本)將其導入到 Neo4j 中。

4. 數據爬取與處理

數據通過爬蟲從外部數據源獲取,并存儲在 MySQL 數據庫中,然后將數據轉換為圖結構并存儲在 Neo4j 中。

  • 爬蟲:實現數據采集,從網絡數據源抓取相關信息。爬取的數據首先存儲在 MySQL 數據庫中。
  • 圖譜生成程序:利用 py2neo 將爬取到的結構化數據(如用戶、圖書、作者、出版社,以及它們之間的關系)從 MySQL 導入到 Neo4j 中。通過構建圖譜數據,使得后端能夠進行復雜的圖查詢和推薦計算。

工作流程

  1. 數據爬取:爬蟲程序從外部數據源抓取數據并存儲到 MySQL 數據庫中。
  2. 數據處理與導入:圖譜生成程序將 MySQL 中的數據轉換為圖結構并導入到 Neo4j 中,利用 py2neo 與 Neo4j 交互。
  3. 前后端交互
    • 用戶通過瀏覽器訪問系統,前端用 Vue.js 構建,提供友好的用戶界面和交互。
    • 前端向 Flask 后端發送請求,獲取圖書信息或推薦圖書。
  4. 推薦算法:后端在接收請求后,利用 Neo4j 圖數據庫中的數據和關系進行處理(如推薦計算),并使用 py2neo 庫與 Neo4j 交互獲取數據結果。
  5. 數據返回與展示:后端將計算結果返回給前端進行展示,通過 Vue.js 的圖表庫(如 Echarts)進行數據可視化,讓用戶得到直觀的推薦結果和分析信息。

小結

這套系統通過整合爬蟲、關系型數據庫、圖數據庫,以及前后端的協調配合,實現了數據的高效采集、存儲、處理、推薦和展示。從用戶體驗的角度,系統能夠提供高度個性化的推薦,并通過圖形化的方式呈現數據分析結果。

功能介紹

0 圖譜構建

利用python讀取數據并且構建圖譜到neo4j中
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1 系統主頁,統計頁面

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2 知識圖譜

支持可視化
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支持模糊搜索,比如搜索法國作家 加繆
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3 推薦算法

沒有登錄無法推薦
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兩種協同過濾推薦算法推薦
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點擊可以進入圖書詳情頁面(可以查看 名稱、作者、系列、圖片、裝幀、用戶給圖書的評分)
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支持使用評分控件進行評分
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4 可視化分析

分為4個頁面

圖書出版地圖分析
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圖書分析
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圖書評分分析
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圖書詞云分析
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5 登錄與注冊

支持登錄與注冊
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