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vue+flask图书知识图谱推荐系统

news 来源：原创 2025/9/16 13:35:17

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编号: F025
架构: vue+flask+neo4j+mysql
亮点：协同过滤推荐算法+知识图谱可视化
支持爬取图书数据，数据超过万条，知识图谱节点几万个

视频介绍

vue+flask+neo4j 图书知识图谱推荐算法可视化系统|全源码带数据库

架构说明

在这里插入图片描述

系统架构主要分为以下几个部分：用户前端、后端服务、数据库、数据爬取与处理。各部分通过协调工作，实现数据的采集、存储、处理以及展示。具体如下：

1. 用户前端

用户通过浏览器访问系统，前端采用了基于 Vue.js 的技术栈来构建。

  • 浏览器：作为用户与系统交互的媒介，用户通过浏览器进行各种操作，如浏览图书、获取推荐等。
  • Vue 前端：使用 Vue.js 框架搭建前端界面，包含 HTML、CSS、JavaScript，以及 Vuex（用于状态管理），vue-router（用于路由管理），和 Echarts（用于数据可视化）等组件。前端向后端发送请求并接收响应，展示处理后的数据。

2. 后端服务

后端服务采用 Flask 框架，负责处理前端请求，执行业务逻辑，并与数据库进行交互。

  • Flask 后端：使用 Python 编写，借助 Flask 框架处理 HTTP 请求。通过 SQLAlchemy 与 MySQL 进行交互，通过 py2neo 与 Neo4j 进行交互。后端主要负责业务逻辑处理、 数据查询、数据分析以及推荐算法的实现。

3. 数据库

系统使用了两种数据库：关系型数据库 MySQL 和图数据库 Neo4j。

  • MySQL：存储从网络爬取的基本数据。数据爬取程序从外部数据源获取数据，并将其存储在 MySQL 中。MySQL 主要用于存储和管理结构化数据。
  • Neo4j：存储图谱数据，特别是用户、图书及其关系（如阅读、写、出版等）。通过利用 py2neo 库将 MySQL 中的数据结构化为图节点和关系，再通过图谱生成程序（可能是一个 Python 脚本）将其导入到 Neo4j 中。

4. 数据爬取与处理

数据通过爬虫从外部数据源获取，并存储在 MySQL 数据库中，然后将数据转换为图结构并存储在 Neo4j 中。

  • 爬虫：实现数据采集，从网络数据源抓取相关信息。爬取的数据首先存储在 MySQL 数据库中。
  • 图谱生成程序：利用 py2neo 将爬取到的结构化数据（如用户、图书、作者、出版社，以及它们之间的关系）从 MySQL 导入到 Neo4j 中。通过构建图谱数据，使得后端能够进行复杂的图查询和推荐计算。

工作流程

  1. 数据爬取：爬虫程序从外部数据源抓取数据并存储到 MySQL 数据库中。
  2. 数据处理与导入：图谱生成程序将 MySQL 中的数据转换为图结构并导入到 Neo4j 中，利用 py2neo 与 Neo4j 交互。
  3. 前后端交互：
    • 用户通过浏览器访问系统，前端用 Vue.js 构建，提供友好的用户界面和交互。
    • 前端向 Flask 后端发送请求，获取图书信息或推荐图书。
  4. 推荐算法：后端在接收请求后，利用 Neo4j 图数据库中的数据和关系进行处理（如推荐计算），并使用 py2neo 库与 Neo4j 交互获取数据结果。
  5. 数据返回与展示：后端将计算结果返回给前端进行展示，通过 Vue.js 的图表库（如 Echarts）进行数据可视化，让用户得到直观的推荐结果和分析信息。

小结

这套系统通过整合爬虫、关系型数据库、图数据库，以及前后端的协调配合，实现了数据的高效采集、存储、处理、推荐和展示。从用户体验的角度，系统能够提供高度个性化的推荐，并通过图形化的方式呈现数据分析结果。

功能介绍

0 图谱构建

利用python读取数据并且构建图谱到neo4j中
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1 系统主页，统计页面

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2 知识图谱

支持可视化
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支持模糊搜索，比如搜索法国作家 加缪
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3 推荐算法

没有登录无法推荐
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两种协同过滤推荐算法推荐
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点击可以进入图书详情页面(可以查看 名称、作者、系列、图片、装帧、用户给图书的评分）
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支持使用评分控件进行评分
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4 可视化分析

分为4个页面

图书出版地图分析
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图书分析
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图书评分分析
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图书词云分析
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5 登录与注册

支持登录与注册
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