F025 基于知识图谱图书可视推荐系统 vue+flask+neo4j | python编写、知识图谱可视化+推荐系统

文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片

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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

功能模块

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

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。
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。
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。
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。
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

1 系统主页，统计页面

2 知识图谱

支持可视化

支持模糊搜索，比如搜索法国作家加缪

3 推荐算法

没有登录无法推荐

两种协同过滤推荐算法推荐
usercf + itemcf

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）

支持使用评分控件进行评分

4 可视化分析

分为4个页面

图书出版地图分析

图书分析

图书评分分析

图书词云分析

5 登录与注册

支持登录与注册

算法介绍

知识图谱构建：通过读取图书数据，构建图书、作者、类别等实体，并建立它们之间的关系。例如，图书与作者之间的"AUTHORED_BY"关系，图书与类别之间的"BELONGS_TO"关系。

推荐算法：基于用户的历史阅读记录，通过遍历知识图谱，找到与用户兴趣相似的图书。具体可以通过计算图书间的相似性、路径发现等方法。

推荐结果输出：根据算法计算的推荐结果，输出用户可能感兴趣的图书列表。

流程图

核心代码

python 复制代码

from py2neo import Graph, Node, Relationship
import numpy as np
from collections import defaultdict

# 1. 知识图谱构建
def build_knowledge_graph():
    # 连接数据库
    graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))
    # 创建节点和关系
    books = {
        "Book1": {"author": "AuthorA", "category": "CategoryX"},
        "Book2": {"author": "AuthorB", "category": "CategoryY"},
        # ... 其他书籍数据
    }
    for title, info in books.items():
        book_node = Node("Book", name=title)
        graph.create(book_node)
        # 创建作者关系
        author_node = Node("Author", name=info["author"])
        graph.create(Relationship(book_node, "AUTHORED_BY", author_node))
        # 创建类别关系
        category_node = Node("Category", name=info["category"])
        graph.create(Relationship(book_node, "BELONGS_TO", category_node))
    return graph

# 2. 推荐算法
def get_recommendations(graph, user_history):
    # 基于知识图谱的推荐逻辑
    # 1. 提取用户历史偏好
    # 2. 找到相似的实体
    # 3. 生成推荐
    recommended_books = []
    # ... 具体推荐算法实现
    return recommended_books

# 3. 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 构建知识图谱
    kg_graph = build_knowledge_graph()
    # 假设用户历史记录
    user_history = ["Book1", "Book3"]
    # 获取推荐
    recommendations = get_recommendations(kg_graph, user_history)
    print("推荐的图书:", recommendations)