【源码】基于Python和Spark的知识图谱课程推荐系统

项目简介

本项目是一个基于知识图谱的课程推荐系统，结合Python、Vue.js、Spring Boot和Neo4j等技术，为用户提供个性化的课程推荐与大数据分析可视化服务。系统通过构建课程知识图谱，运用多种推荐算法，提供高质量课程内容推荐，并通过大数据分析生成直观报告展示。

项目的主要特性和功能

技术栈

• 前端：Vue.js
• 后端：Spring Boot + MyBatis-Plus
• 数据库：MySQL + Neo4j
• 算法：协同过滤算法、神经网络混合CF推荐算法、SVD深度学习算法等
• 爬虫：Python、requests、chrome_driver
• 大数据分析：Spark、ECharts、Hadoop等

主要功能

1. 知识图谱构建：整合课程和讲师信息，构建课程知识图谱，展示课程间关联关系。
2. 个性化课程推荐：基于用户行为和偏好，用协同过滤、深度学习等算法提供个性化课程推荐。
3. 数据分析与可视化：利用Spark和ECharts进行大数据分析，生成直观数据报告。
4. 课程爬虫：自动爬取网站课程资源，更新数据库。
5. 系统登录注册：提供用户管理功能，记录用户行为用于后续推荐。
6. 移动端支持：优化移动端体验，适应不同屏幕尺寸和设备。
7. 丰富交互功能：具备评论、点赞、分享等社交功能，增强用户参与感。

安装使用步骤

前提准备

1. 确保安装所需开发环境，如Python、Java、Vue CLI、MySQL等。
2. 下载本项目源码文件，包含前端、后端代码及数据库脚本等。

安装步骤

1. 前端安装：
   • 进入前端项目目录，运行 npm install 安装依赖。
   • 运行 npm run serve 启动前端开发服务器。
2. 后端安装：
   • 进入后端项目目录，用Maven或Gradle构建项目。
   • 配置 application.properties 文件，设置数据库连接等信息。
   • 运行Spring Boot应用程序。
3. 数据库配置：
   • 导入提供的SQL脚本到MySQL数据库。
   • 配置Neo4j数据库，导入知识图谱数据。
4. 爬虫运行：
   • 进入爬虫项目目录，安装所需Python依赖。
   • 运行爬虫脚本，更新课程数据。
5. 大数据分析：
   • 配置Spark环境，运行数据分析脚本。
   • 使用ECharts生成可视化报告。

运行项目

1. 启动前端和后端服务。
2. 访问前端页面，注册或登录系统。
3. 浏览课程，查看推荐内容，参与互动功能。

参考视频

• 简易运行视频: B站链接
• 详细运行视频: B站链接

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】