【源码】基于大数据技术的知网文献推荐系统

项目简介

本项目是基于Java后端、Vue前端以及大数据技术构建的知网文献推荐系统，借助大数据处理、数据库管理、推荐算法等多种技术，为用户提供个性化的文献推荐服务。

项目的主要特性和功能

大数据处理：运用Hadoop和Spark高效处理和分析大规模数据集。
个性化推荐：采用协同过滤算法、MLP模型、SVD神经网络混合推荐算法等，实现个性化文献推荐。
知识图谱：通过Neo4j数据库构建文献关系网络，形成知识图谱，便于深入探索文献。
数据可视化：使用Echarts等工具展示推荐结果和文献关系。
AI识别：集成AI技术，对文献内容进行情感分析和主题识别。
支付集成：支持支付宝沙箱支付，可实现文献下载或购买等商业功能。
爬虫采集：利用Python爬虫采集知网数据，丰富系统数据源。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件。 1. 环境准备：安装Java、Python、Vue等开发环境及所需的依赖库。 2. 数据库配置：配置MySQL和Neo4j数据库，建立相应的数据表及关系。 3. 后端部署：解压并导入项目源码，运行Spring Boot应用。 4. 前端部署：安装Vue依赖，配置相关路径后运行前端应用。 5. 爬虫配置：运行Python爬虫脚本，配置爬虫参数以爬取知网数据。 6. 测试与调试：根据项目需求进行相应的测试与调试。