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F047 vue3+flask微博舆情推荐可视化问答体系

news 2026/5/12 18:12:11

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: F047

视频

1 系统简介

一个基于Vue3+Flask构建的微博舆情推荐可视化问答系统，整合了Neo4j知识图谱技术，旨在为用户提供智能化的微博话题分析与互动体验。系统核心功能围绕微博舆情数据的采集、分析、可视化以及用户交互展开，首要功能模块包括：话题推荐模块，根据用户偏好和实时热点推荐相关话题；数据分析模块，提供多维度的数据统计功能，帮助用户理解数据趋势；知识图谱可视化模块，经过多关系图表展示信息关联，便于用户直观理解复杂信息；智能问答模块，结合AI技巧进行智能对话，实时解答用户疑问并提供微博舆情应对策略；话题搜索模块，支持用户浏览或搜索微博内的热门关键词；用户管理模块，含有登录、实名制注册功能，以及个人信息修改功能，确保系统的安全性和个性化体验。就是系统简介：本环境

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。用户利用浏览器访问Vue3前端界面，前端由HTML、CSS、JavaScript以及Vue3生态系统中的Vue Router（用于路由导航）和Pinia（用于状态管理）构建。前端通过RESTful API与Flask后端进行资料交互，Flask后端负责业务逻辑处理，并利用SQLAlchemy（ORM工具）与MySQL数据库进行结构化数据的存储，同时整合Neo4j图数据库用于知识图谱的构建与查询。系统还含有一个独立的爬虫模块，负责从微博等外部来源抓取数据，并将其导入MySQL和Neo4j数据库，为系统提供数据支撑。

2.1系统架构图

在这里插入图片描述

2.2 功能模块图

3 功能展示

3.1 登录 & 注册

登录需要验证用户名和密码是否正确，要是不正确会有错误提示。
在这里插入图片描述
注册需要验证用户名是否存在，如果错误会有提示。

3.2 微博推荐 (协同推荐算法）

主页的布局采用了上侧是菜单，下侧是执行面板的布局方法，右侧的上方还有用户的头像和退出按钮，若是是新注册用户，没有头像，这边则不显示，需要在个人设置中上传了头像之后就会显示。
主页布局：
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微博推荐就是根据用户兴趣点推荐相关微博话题和内容：
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3.3 话题舆情分析

对新闻数据进行统计分析
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可以属于话题进行筛选：

3.4 知识图谱构造

通过代码对爬取到的新闻创建知识图谱导入到neo4j:
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3.5 知识图谱可视化

展示知识网络结构
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3.6 智能聊天

提供自然语言交互问答服务
blog.csdnimg.cn/direct/544c2655b7ba43be8459b58805d96d46.png)
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3.7 微博内容搜索

支撑关键词搜索微博内容，可以查看到当前话题的舆情的趋势
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3.8 个人设置

个人设置方面包含了用户信息修改、密码修改功能。
用户信息修改中可能上传头像，完成用户的头像个性化设置，也可以修改用户其他信息。
在这里插入图片描述

4程序代码

4.1 代码说明

代码介绍：该代码实现了一个基本的协同过滤推荐架构，关键包括数据加载、相似度计算和推荐生成三个部分。借助构建用户-帖子交互矩阵，计算帖子之间的余弦相似度，并生成推荐列表。可以通过调用recommend方法获取特定帖子的推荐列表。

4.2 流程图

4.3 代码实例

import numpy as np
from collections import defaultdict
class CollaborativeFiltering:
def __init__(self):
self.user_post = defaultdict(dict)  # 用户-帖子交互矩阵
self.post_sim = defaultdict(dict)    # 帖子相似度矩阵
def load_data(self, user, post, rating):
"""加载用户-帖子评分数据"""
self.user_post[user][post] = rating
def compute_post_sim(self):
"""计算帖子之间的相似度"""
posts = list(self.user_post.values())
sim_matrix = np.zeros((len(posts), len(posts)))
for i in range(len(posts)):
for j in range(i+1, len(posts)):
sim = self.cosine_sim(posts[i], posts[j])
sim_matrix[i][j] = sim
sim_matrix[j][i] = sim
return sim_matrix
def cosine_sim(self, vec1, vec2):
"""计算余弦相似度"""
dot = sum(vec1[k] * vec2[k] for k in vec1 if k in vec2)
mag1 = sum(x**2 for x in vec1.values())**0.5
mag2 = sum(x**2 for x in vec2.values())**0.5
return dot / (mag1 * mag2 + 1e-9)
def recommend(self, post_id, num_recs=5):
"""生成推荐列表"""
sims = self.post_sim[post_id]
return sorted(sims.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:num_recs]
# 初始化推荐系统
cf = CollaborativeFiltering()
# 加载数据
cf.load_data(1, 101, 4.5)
cf.load_data(1, 102, 3.5)
# 计算相似度
sim_matrix = cf.compute_post_sim()
# 生成推荐
recs = cf.recommend(101)