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作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

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业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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介绍资料

任务书：SpringBoot+Vue.js知识图谱课程推荐系统

一、项目背景与意义

随着互联网教育的蓬勃发展，大量在线课程涌现，学习者在选择课程时常常面临信息过载的问题。传统的推荐系统主要基于用户的历史行为或课程内容进行推荐，但这些方法往往忽略了课程之间的知识关联和学习者的知识体系构建需求。知识图谱作为一种结构化的知识表示方法，能够揭示实体之间的复杂关系，为课程推荐提供了新的视角。本项目旨在利用SpringBoot框架构建后端服务，Vue.js框架构建前端界面，结合知识图谱技术，开发一个课程推荐系统，旨在提高课程推荐的准确性和个性化程度，帮助学习者更有效地构建自己的知识体系。

二、项目目标

1. 后端服务开发：使用SpringBoot框架搭建系统后端，实现用户管理、课程管理、知识图谱构建与查询等功能。
2. 前端界面开发：使用Vue.js框架开发系统前端，实现用户注册登录、课程浏览、个性化推荐展示等功能。
3. 知识图谱构建：收集课程相关信息，构建课程知识图谱，包括课程节点、知识点节点及其关联关系。
4. 推荐算法实现：基于知识图谱设计并实现个性化课程推荐算法，考虑用户兴趣、课程知识点覆盖率等因素。
5. 系统测试与优化：对系统进行功能测试和性能测试，根据测试结果进行优化和改进。

三、项目内容

1. 后端服务开发模块
   • 用户管理：实现用户注册、登录、信息修改等功能。
   • 课程管理：实现课程信息的增删改查，支持课程详情展示。
   • 知识图谱管理：提供知识图谱的构建、更新和查询接口。
   • 推荐服务：实现基于知识图谱的个性化课程推荐算法，并提供推荐接口。
2. 前端界面开发模块
   • 用户界面：设计并实现用户注册登录页面、个人信息管理页面。
   • 课程展示：设计并实现课程列表页面、课程详情页面。
   • 推荐展示：设计并实现个性化推荐页面，展示推荐课程及其知识点关联。
3. 知识图谱构建模块
   • 数据收集：从课程平台收集课程基本信息、课程大纲、知识点等。
   • 知识图谱构建：使用Neo4j等图数据库构建课程知识图谱，包括课程节点、知识点节点及其关联关系。
   • 数据更新：定期或按需更新知识图谱，保持数据的时效性和准确性。
4. 推荐算法实现模块
   • 算法设计：基于知识图谱设计个性化课程推荐算法，考虑用户兴趣、课程知识点覆盖率等因素。
   • 算法实现：使用Java或Python等编程语言实现推荐算法，并集成到SpringBoot后端服务中。
   • 算法评估：使用测试数据集评估推荐算法的性能，包括准确率、召回率等指标。
5. 系统测试与优化模块
   • 功能测试：对系统的各个模块进行功能测试，确保功能的正确性和完整性。
   • 性能测试：对系统的响应时间、并发能力等进行性能测试，确保系统的稳定性和高效性。
   • 优化改进：根据测试结果对系统进行优化和改进，提高系统的性能和用户体验。

四、技术路线

1. 后端开发：使用SpringBoot框架搭建后端服务，使用Spring Data JPA或MyBatis进行数据库操作，使用Spring Security进行用户权限管理。
2. 前端开发：使用Vue.js框架构建前端界面，使用Vuex进行状态管理，使用Element UI或Vuetify等UI组件库进行界面设计。
3. 知识图谱构建：使用Neo4j等图数据库存储和查询知识图谱数据，使用Cypher查询语言进行知识图谱的查询和操作。
4. 推荐算法实现：使用Java或Python等编程语言实现推荐算法，使用Neo4j Java API或Python Neo4j库进行知识图谱的访问和操作。
5. 系统测试与优化：使用JUnit或TestNG进行单元测试，使用JMeter或Locust进行性能测试，根据测试结果进行代码优化和性能调优。

五、预期成果

1. 系统原型：实现一个基于SpringBoot+Vue.js的知识图谱课程推荐系统原型。
2. 知识图谱：构建一个包含课程及其知识点关联关系的知识图谱。
3. 推荐算法：实现一个基于知识图谱的个性化课程推荐算法。
4. 测试报告：撰写系统测试报告，包括功能测试、性能测试和优化改进建议。
5. 项目文档：撰写项目任务书、技术报告、用户手册等文档。

六、时间安排

1. 第1-2周：进行项目背景调研和需求分析，确定项目目标和内容。
2. 第3-4周：进行技术选型和学习，熟悉SpringBoot、Vue.js、Neo4j等技术。
3. 第5-6周：开发后端服务模块，实现用户管理、课程管理等功能。
4. 第7-8周：开发前端界面模块，实现用户注册登录、课程浏览等功能。
5. 第9-10周：构建知识图谱模块，收集数据并构建课程知识图谱。
6. 第11-12周：实现推荐算法模块，设计并实现个性化课程推荐算法。
7. 第13-14周：进行系统测试与优化模块，进行功能测试和性能测试，根据测试结果进行优化和改进。
8. 第15周：整理项目文档，撰写技术报告和用户手册。
9. 第16周：进行项目总结和答辩。

七、参考文献

1. 基于知识图谱的个性化推荐系统研究综述
2. Spring Boot与Vue.js全栈开发实战
3. Neo4j权威指南

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以上是《SpringBoot+Vue.js知识图谱课程推荐系统》任务书的初步框架，具体内容可能需要根据实际项目进展和需要进行调整和完善。

运行截图

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