构建SpringBoot+vue毕业设计知识图谱及可视化系统

资源摘要信息:"SpringBoot+vue毕业论文知识图谱及可视化原型系统(含论文)" 在当前的教育行业与计算机科学领域中，毕业设计（论文）的质量监控与管理是提升教育质量的重要环节。为了更好地把握专业领域的发展趋势，可视化技术在数据组织和知识提取方面的应用变得越来越普遍。本文所探讨的项目即是基于SpringBoot和Vue开发的一个毕业设计（论文）知识图谱及可视化原型系统，用以改善与监控毕业设计环节的质量。 系统开发的背景基于以下几个方面的需求： 1. 对毕业设计（论文）的质量进行实时监控和持续改进。 2. 解决传统数据管理存在的难题，如数据杂乱、难以挖掘深层次信息等。 3. 提供一个直观、易理解的平台，帮助学生和教师更好地进行毕业设计（论文）的选题、指导与管理工作。 在技术实现方面，该系统融合了知识图谱构建、中文分词技术、相似度匹配算法、图数据库等关键技术。 1. 知识图谱构建： 知识图谱是一种图形化的知识表示方式，通过实体、关系和属性来描述世界。在本系统中，知识图谱被用来表示计算机科学与技术专业毕业设计（论文）领域的知识。这包括了学生毕业设计（论文）的类别与论文的对应关系，以及计算机科学技术信息的语义关系。通过构建知识图谱，可以将复杂的数据转换为直观的知识结构，便于挖掘和可视化。 2. 中文分词与相似度匹配： 系统使用了自定义的中文分词方法，将文本信息转化为可处理的关键词或短语。在此基础上，通过自定义的类别进行相似度匹配，以实现技术类别和论文的有效对应。 3. 图数据库Neo4j： Neo4j是一个高性能的图数据库，它以图的方式存储数据，能够表达实体间的复杂关系。该系统利用Neo4j的特性进行数据存储和展示，能够清晰展示毕业论文知识图谱中的实体及其相互关系。 4. Echarts与可视化： Echarts是一个使用JavaScript实现的开源可视化库，该系统利用Echarts进行数据的可视化展示。包括但不限于知识图谱的可视化、高频词汇云的绘制，以及分析近几年专业领域的发展热点等信息的可视化。 具体实现步骤包括： - 使用SpringBoot框架搭建后端服务，提供数据处理和业务逻辑处理的能力。 - 利用Vue框架构建前端界面，通过前后端分离的方式与后端进行交互，实现用户友好的界面和流畅的用户体验。 - 将数据存储在Neo4j图数据库中，利用图数据库的图形化特性对数据进行管理和可视化。 - 应用Echarts等前端库对数据进行可视化，让用户能够直观地理解毕业设计（论文）的相关信息。 综上所述，该系统通过整合知识图谱构建、中文分词、相似度匹配、图数据库和可视化技术，为教育行业的计算机科学与技术专业毕业设计（论文）提供了有效的质量监控与管理工具。通过这个系统，可以更好地把握专业领域的发展趋势，提升教育和管理效率，为学生和教师提供更多的便利。 详情链接提供了该系统设计、开发、部署及使用等更深层次的信息，感兴趣的读者可以进一步阅读以获得更全面的理解。