F042 A星算法课程推荐（A*算法） | 课程知识图谱|课程推荐vue+flask+neo4j B/S架构前后端分离|课程知识图谱构造

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编号: F042

✅ 知识图谱构造+导入neo4j

✅ A星算法推荐课程（A*）

✅ 知识图谱推理路径展示

✅ 知识图谱可视化+搜索子图

✅ vue+flask+neo4j前后端分离B/S架构

视频

https://www.bilibili.com/video/BV18o4y1M7pN

1 系统简介

系统简介：本系统是一个基于Vue+Flask+Neo4j构建的课程推荐可视化系统，旨在通过知识图谱技术为用户提供个性化的课程推荐服务。系统的核心功能包括：知识图谱构造与导入Neo4j数据库，为系统提供数据支持；利用A星算法进行课程推荐，为用户推荐最适合的学习路径；知识图谱推理路径展示，让用户了解推荐课程的推理过程；知识图谱可视化模块，通过图表形式展示整体知识图谱结构，并支持搜索子图功能，方便用户查找相关信息；以及采用Vue+Flask+Neo4j构建的B/S架构前后端分离模式，确保系统的高效稳定运行。

2 功能设计

该系统采用经典的B/S（浏览器/服务器）架构模式。用户通过浏览器访问Vue前端界面，该前端由HTML、CSS、JavaScript以及Vue.js生态系统中的Vuex（用于状态管理）、Vue Router（用于路由导航）和Echarts（用于数据可视化）等组件构建。前端通过API请求与Flask后端进行数据交互，Flask后端则负责业务逻辑处理，并利用SQLAlchemy（或类似ORM工具）与MySQL数据库进行持久化数据存储，同时与Neo4j数据库进行知识图谱数据的读写操作。此外，系统还包含一个独立的数据抓取和导入模块，负责从外部来源抓取课程相关信息并将其导入Neo4j数据库，为知识图谱的构建和推荐算法提供数据支撑。

2.1系统架构图

2.2 功能模块图

3 功能展示

3.1 登录 & 注册

登录注册做的是一个可以切换的登录注册界面，点击去登录后者去注册可以切换，背景是一个视频，循环播放。

登录需要验证用户名和密码是否正确，如果不正确会有错误提示 。

注册需要验证用户名是否存在 ，如果错误会有提示。

3.2 课程推荐，利用A*算法

主页的布局采用了左侧是菜单，右侧是操作面板的布局方法，右侧的上方还有用户的头像和退出按钮，如果是新注册用户，没有头像，这边则不显示，需要在个人设置中上传了头像之后就会显示。

3.3 推理路径可视化

3.4 知识图谱可视化

3.5 图谱构造过程

4程序代码

4.1 代码说明

代码介绍：一个基于Python和Neo4j的A*算法实现的课程推荐系统代码片段。该系统以用户兴趣为初始节点，通过计算路径代价和启发式代价，找到最优推荐路径。代码首先连接Neo4j数据库，查询出所有可能的课程节点和关系，然后根据用户兴趣进行课程推荐。

4.2 流程图

4.3 代码实例

python 复制代码

from py2neo import Graph, Node, Relationship
import heapq

# 连接Neo4j数据库
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 定义A*算法
def a_star_search(start_node, goal_node):
    open_set = []
    heapq.heappush(open_set, (0, start_node))
    came_from = {}
    g_score = {start_node: 0}
    f_score = {start_node: heuristic_cost_estimate(start_node, goal_node)}
    
    while open_set:
        current = heapq.heappop(open_set)[1]
        
        if current == goal_node:
            return reconstruct_path(came_from, current)
        
        for neighbor in graph.run(f"MATCH (current)-[r]->(neighbor) WHERE id(current) = {current.identity} RETURN neighbor, r.weight AS weight"):
            tentative_g_score = g_score[current] + neighbor['weight']
            
            if neighbor['neighbor'] not in g_score or tentative_g_score < g_score[neighbor['neighbor']]:
                came_from[neighbor['neighbor']] = current
                g_score[neighbor['neighbor']] = tentative_g_score
                f_score[neighbor['neighbor']] = tentative_g_score + heuristic_cost_estimate(neighbor['neighbor'], goal_node)
                heapq.heappush(open_set, (f_score[neighbor['neighbor']], neighbor['neighbor']))
    
    return None

def heuristic_cost_estimate(node, goal_node):
    # 简单启发式函数示例，这里假设所有节点之间的距离为1
    return 1

def reconstruct_path(came_from, current):
    total_path = [current]
    while current in came_from:
        current = came_from[current]
        total_path.append(current)
    return total_path[::-1]

# 获取用户感兴趣的起始节点ID
start_node_id = 1  # 假设用户感兴趣的课程ID为1
start_node = Node.identity(graph.run(f"MATCH (n) WHERE id(n) = {start_node_id} RETURN n").evaluate())

# 定义目标节点ID
goal_node_id = 5  # 假设目标课程ID为5
goal_node = Node.identity(graph.run(f"MATCH (n) WHERE id(n) = {goal_node_id} RETURN n").evaluate())

# 获取推荐路径
recommended_path = a_star_search(start_node, goal_node)
print(recommended_path)