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
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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
1 系統主頁,統計頁面
2 知識圖譜
支持可視化
支持模糊搜索,比如搜索法國作家 加繆
3 推薦算法
沒有登錄無法推薦
兩種協同過濾推薦算法推薦
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)
支持使用評分控件進行評分
4 可視化分析
分為4個頁面
圖書出版地圖分析
圖書分析
圖書評分分析
圖書詞云分析
5 登錄與注冊
支持登錄與注冊