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D026 vue3+django 论文知识图谱推荐可视化系统 | vue3+vite前端|neo4j 图数据库

news 2025/10/22 8:01:19

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: D026

视频

D026 📑文献知识图谱推荐可视化系统

1 系统简介

本系统是一个基于Vue3和Django构建的论文知识图谱推荐可视化系统，旨在为用户提供直观的论文知识图谱展示、论文数据分析以及智能化的论文推荐服务。系统的核心功能围绕论文知识图谱的构建与可视化、论文数据的分析与检索、以及用户管理展开。主要包括以下功能模块：知识图谱可视化模块，用于展示科研论文作者之间的关联关系；论文数据可视化模块，提供论文的详细信息和多维度的统计分析；智能检索模块，支持多关键词模糊检索和论文的关联推荐；以及用户管理模块，包含登录、注册以及个人信息管理功能，确保系统的安全性和个性化体验。

2 功能设计

该系统采用典型的B/S（浏览器/服务器）架构模式，前端基于Vue3生态系统构建，包括HTML、CSS、JavaScript以及Vue3中的Pinia（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。前端通过RESTful API与Django后端进行数据交互，Django后端利用Django Rest Framework框架构建，负责业务逻辑处理，并连接Neo4j图数据库和MySQL关系型数据库进行数据存储和检索。系统还集成了NetworkX库，用于知识图谱的构建与分析。

2.1系统架构图

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2.2 功能模块图

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3 功能展示

3.1 登录 & 注册

登录界面背景是一个视频，展示和本文系统主题相匹配的内容，登录和注册界面在一个界面下，通过按钮来切换，注册界面输入用户名和密码，会检查这个用户是否存在，登录界面则要检查用户名是否存在以及用户名密码是否正确：
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3.2 主页

如果通过校验，则可以进入主页，在主页是一个上方菜单，下方操作面板的布局，右上角是登录用户的头像和退出按钮，这个界面通过滚动数字展示系统内文献数量
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3.3 论文搜索

论文搜索和论文推荐实际上再一个界面里，是仿照X网的风格来开发的一个界面，上方是一个搜索框，右侧是推荐的界面。
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3.4 论文推荐

论文搜索和论文推荐实际上再一个界面里，是仿照X网的风格来开发的一个界面，上方是一个搜索框，右侧是推荐的界面。
使用的推荐算法有UserCF 和 ItemCF论文相似度推荐:：
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3.5 论文详情

在详情页面可以查看论文文献的详细信息，作者、机构、关键词，右侧还有相似论文和相似作者的推荐，带有链接，可以直接跳转：
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3.6 知识图谱

论文文献和作者、机构特别适合制作知识图谱，本文的图谱存储在neo4j之中，支持搜索功能
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3.7 可视化

基于echarts的可视化分析功能：
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4程序代码

4.1 代码说明

代码介绍：本算法基于python实现，用于推荐相似的论文文献。算法首先对输入的论文文献进行文本预处理，包括分词、去停用和词干提取等步骤，然后利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）提取文本特征，计算各文献间的相似度。相似度计算采用余弦相似度，通过构建向量空间模型来量化文献间的相似程度。最终，通过排序Retrieve最相似的文献，并输出前N个推荐结果。

4.2 流程图

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4.3 代码实例

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel
import numpy as npdef similar_papers_recommendation(papers, target_paper, top_k=5):"""基于TF-IDF和余弦相似度的论文推荐算法参数:- papers: 列表，包含所有文献的文本内容- target_paper: 字符串，目标文献的文本内容- top_k: 整数，指定返回的推荐数量返回:- recommendations: 列表，包含与target_paper最相似的top_k篇文献的索引"""# 将目标文献与其他文献合并成一个列表进行处理all_papers = papers.copy()all_papers.appendtarget_paper# 初始化TF-IDF向量器vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')tfidf = vectorizer.fit_transform(all_papers)# 计算余弦相似度similarity_scores = linear_kernel(tfidf[-1:], tfidf).flatten()# 获取与目标文献的相似度排序后的索引similarities = [(i, similarity_scores[i]) for i in range(len(all_papers))]similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)# 去除掉目标文献本身recommendations = [sim[0] for sim in similarities if sim[0] != len(papers)]# 返回top_k个推荐return recommendations[:top_k]if __name__ == "__main__":# 示例数据papers = ["This paper is about machine learning in medicine.","A study on deep learning applications.","Machine learning for natural language processing tasks.","Deep learning approaches for computer vision."," wearable devices in healthcare recent studies"]target_paper = papers[0]recommended_indices = similar_papers_recommendation(papers, target_paper, top_k=2)print("推荐的论文索引:", recommended_indices)