目录第1章绪论1.1研究背景1.2研究意义1.3国内外研究现状1.4主要内容和结构安排第2章相关技术介绍2.1 Django简介2.2Vue.js2.3 MySQL数据库简介2.4知识图谱2.5协同过滤算法2.6Neo4j第3章系统分析与设计3.1系统架构3.2系统设计3.3系统可行性分析3.3.1经济可行性3.3.2技术可行性3.3.3社会可行性3.4系统需求分析3.4.1功能需求分析3.4.2性能需求分析3.5系统流程分析3.6数据库设计3.6.1数据库设计规范3.6.2数据库概念设计3.6.3数据库逻辑结构设计3.7数据获取3.7.1学习资源数据结构分析3.7.2学习资源数据获取3.7.3数据存储第4章系统功能实现4.1用户端设计4.1.1用户注册功能4.1.2用户登录功能4.1.2用户操作4.1.3用户个人页面4.1.3资源推荐4.1.5协同过滤算法资源推荐4.2管理端设计4.2.1知识图谱展示4.2.2用户管理4.2.3资源管理4.2.3学习资源管理4.2.3学习进度管理4.3知识图谱4.3.1知识图谱构建4.3.3知识图谱层次关联设计4.3.4个性化推荐4.3.5图数据库在知识图谱的应用第5章系统测试5.1测试的任务5.2测试的目标5.3测试环境5.4功能测试5.4.1登录功能测试5.4.2注册功能测试5.4.2资源管理测试5.5测试结果第6章总结与展望6.1总结6.2展望参考文献项目介绍本系统面向在线教育场景搭建基于知识图谱的个性化学习资源推荐平台解决学习资源过载、推荐缺乏知识关联的问题。系统采用 B/S 架构后端依托 SpringBoot 构建服务使用 MySQL 存储用户、资源等结构化数据Neo4j 图数据库搭建学科知识图谱通过 Cypher 语句实现知识点关联检索。前端基于 Vue.js 开发交互页面实现知识图谱可视化展示。系统融合协同过滤算法与知识图谱路径挖掘推荐策略结合用户学习行为、兴趣偏好生成个性化推荐结果。平台分为普通用户端与管理员端支持注册登录、资源浏览、收藏学习、知识图谱查看、用户管理、学习资源维护、图谱构建等功能。经过功能测试系统运行稳定能够挖掘知识点内在联系实现智能化资源推送帮助学习者高效获取适配学习材料为个性化在线学习提供有效的技术支撑。开发环境开发语言JavaWeb 后端框架SpringBoot前端框架Vue.js图数据库Neo4j关系数据库MySQL推荐算法协同过滤算法系统架构B/S 架构开发工具IDEA、PyCharm、Navicat运行环境JDK1.8 及以上、Python3.8 及以上支持定做java/php/python/android/ 小程序 /vue/ 爬虫 /c#/asp.net系统实现用户完成系统登录后就会进入资源推荐页面系统会展示各种学习资源用户也可以通过搜索键查找自己想要的学习资源。图15 学习资源展示页面论文参考