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基于大数据的1688商品类目关系分析与可视化系统-系统功能介绍
基于大数据的1688商品类目关系分析与可视化系统》是一套运用现代大数据技术栈构建的商品数据深度挖掘平台，该系统采用Hadoop分布式存储架构结合Spark大数据处理引擎，通过HDFS分布式文件系统管理海量1688平台商品类目数据，利用Spark SQL进行高效的数据查询与分析处理。系统后端基于Python开发语言和Django框架构建，同时支持Java版本的Spring Boot框架实现，前端采用Vue.js配合ElementUI组件库打造现代化用户界面，集成ECharts图表库实现丰富的数据可视化效果，底层数据存储采用MySQL关系型数据库。系统核心功能围绕四大分析维度展开：首先进行类目体系全站宏观结构分析，包括各级类目数量统计、一级类目覆盖度分析、类目层级深度分布以及关键词词云分析；其次实现核心一级类目对比与剖析，涵盖各一级类目下二级类目数量对比、平均类目深度对比、内部层级结构透视和重点类目热力分析；第三层面进行类目层级关系与结构特征挖掘，包括父类目影响力排行、最长类目链路分析、单脉相传类目链识别和各层级类目扩展率分析；最后基于图算法进行类目网络中心性与社群发现，运用度中心性分析、PageRank核心价值分析、社群结构发现和关键类目子网络可视化分析，通过Pandas和NumPy进行数据预处理与统计计算，最终以直观的图表形式展现1688平台商品类目间的复杂关系网络与潜在商业价值。
基于大数据的1688商品类目关系分析与可视化系统-选题背景意义
随着B2B电子商务平台的蓬勃发展，阿里巴巴1688平台已成为中国最大的批发交易市场，汇聚了超过1000万家供应商和数亿级商品信息。根据阿里巴巴集团发布的财报数据显示，1688平台年交易额已突破万亿元规模，平台上商品类目数量超过5000个，涵盖从原材料到成品的完整产业链条。然而，如此庞大的商品类目体系却呈现出复杂的层级关系和交叉关联，传统的人工分析方法已无法有效处理这种海量、多维度的类目数据。商品类目作为电商平台的核心组织架构，其合理性和科学性直接影响着用户搜索体验、商品推荐精度以及平台运营效率。当前市场上缺乏针对1688这类大型B2B平台商品类目关系的深度分析工具，大多数研究仍停留在表面的统计层面，难以揭示类目间的内在关联规律和潜在商业价值。面对这一现状，运用大数据技术对1688商品类目关系进行深度挖掘和可视化分析显得尤为重要和紧迫。 本课题的实施将为电商行业和学术研究带来多重价值。从商业应用角度来看，通过构建基于大数据的类目关系分析系统，能够帮助平台运营者深入了解商品类目的分布特征和关联模式，为类目优化、商品推荐算法改进以及搜索引擎优化提供数据支撑，直接提升用户购物体验和平台转化率。对于入驻商家而言，系统分析结果可以指导他们更精准地选择商品类目定位，发现潜在的市场机会和竞争蓝海。从技术发展层面，本项目将Hadoop、Spark等大数据处理技术与图论算法相结合，为处理复杂的层级关系数据提供了新的技术路径和解决方案，推动了大数据技术在电商领域的深度应用。从学术研究价值来说，该系统通过多维度的类目关系挖掘，能够为电商平台类目管理理论提供实证支持，丰富了电子商务和数据挖掘交叉学科的研究内容。同时，项目产生的可视化分析方法和技术架构具有良好的可扩展性，可以推广应用到其他电商平台的类目分析中，具有广泛的实践指导意义。
基于大数据的1688商品类目关系分析与可视化系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL
基于大数据的1688商品类目关系分析与可视化系统-视频展示
基于大数据的1688商品类目关系分析与可视化系统-图片展示
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全站宏观结构分析
核心类目特征分析
类目层级关系分析
最长类目链路结构
单脉相传类目树状图
基于大数据的1688商品类目关系分析与可视化系统-代码展示
//大数据部分代码展示。
# 核心功能一：类目体系全站宏观结构分析
def analyze_category_macro_structure(df):
"""分析类目体系的宏观结构特征"""
# 统计各级类目数量
level_counts = {}
category_columns = ['一级类目名', '二级类目名', '三级类目名', '四级类目名', '五级类目名']
for i, col in enumerate(category_columns, 1):
level_counts[f'第{i}级类目数量'] = df[col].dropna().nunique()
# 计算一级类目覆盖度（每个一级类目下的商品数量）
first_level_coverage = df.groupby('一级类目名').size().sort_values(ascending=False)
# 分析类目层级深度分布
df_temp = df.copy()
df_temp['类目深度'] = df_temp[category_columns].notna().sum(axis=1)
depth_distribution = df_temp['类目深度'].value_counts().sort_index()
# 提取所有类目名称进行词频分析
all_categories = []
for col in category_columns:
categories = df[col].dropna().unique()
all_categories.extend(categories)
# 使用jieba分词统计高频词汇
import jieba
word_freq = {}
for category in all_categories:
words = jieba.cut(category)
for word in words:
if len(word) > 1: # 过滤单字词
word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1
# 按词频排序获取Top50关键词
top_keywords = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:50]
# 计算类目扩展率
expansion_rates = {}
for i in range(len(category_columns) - 1):
current_level = df[category_columns[i]].dropna().nunique()
next_level = df[category_columns[i + 1]].dropna().nunique()
if current_level > 0:
expansion_rates[f'{i+1}级到{i+2}级扩展率'] = round(next_level / current_level, 2)
return {
'各级类目数量': level_counts,
'一级类目覆盖度排名': first_level_coverage.to_dict(),
'类目深度分布': depth_distribution.to_dict(),
'热门关键词': dict(top_keywords),
'类目扩展率': expansion_rates
}
# 核心功能二：基于图算法的类目网络中心性分析
def analyze_category_network_centrality(df):
"""基于图算法分析类目网络的中心性特征"""
import networkx as nx
import pandas as pd
# 构建类目关系图
G = nx.DiGraph()
category_columns = ['一级类目名', '二级类目名', '三级类目名', '四级类目名', '五级类目名']
# 添加节点和边
edge_list = []
for _, row in df.iterrows():
valid_categories = [row[col] for col in category_columns if pd.notna(row[col])]
for i in range(len(valid_categories) - 1):
parent = valid_categories[i]
child = valid_categories[i + 1]
edge_list.append((parent, child))
G.add_edge(parent, child)
# 计算度中心性
degree_centrality = nx.degree_centrality(G)
in_degree_centrality = nx.in_degree_centrality(G)
out_degree_centrality = nx.out_degree_centrality(G)
# 排序获取Top20度中心性节点
top_degree_nodes = sorted(degree_centrality.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]
top_in_degree = sorted(in_degree_centrality.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]
top_out_degree = sorted(out_degree_centrality.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]
# 计算PageRank值
try:
pagerank_scores = nx.pagerank(G, alpha=0.85, max_iter=1000)
top_pagerank = sorted(pagerank_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]
except:
top_pagerank = []
# 计算节点的聚类系数
clustering_coeffs = nx.clustering(G.to_undirected())
top_clustering = sorted(clustering_coeffs.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]
# 识别关键路径（最长路径）
try:
longest_path = nx.dag_longest_path(G)
longest_path_length = len(longest_path) - 1
except:
longest_path = []
longest_path_length = 0
# 计算网络直径和平均路径长度
undirected_G = G.to_undirected()
if nx.is_connected(undirected_G):
diameter = nx.diameter(undirected_G)
avg_path_length = nx.average_shortest_path_length(undirected_G)
else:
diameter = 0
avg_path_length = 0
return {
'度中心性Top20': dict(top_degree_nodes),
'入度中心性Top20': dict(top_in_degree),
'出度中心性Top20': dict(top_out_degree),
'PageRank值Top20': dict(top_pagerank),
'聚类系数Top20': dict(top_clustering),
'最长类目路径': longest_path,
'网络直径': diameter,
'平均路径长度': round(avg_path_length, 2) if avg_path_length > 0 else 0,
'网络节点总数': G.number_of_nodes(),
'网络边总数': G.number_of_edges()
}
# 核心功能三：类目层级关系与结构特征挖掘
def analyze_category_hierarchical_structure(df):
"""深度挖掘类目层级关系和结构特征"""
import pandas as pd
category_columns = ['一级类目名', '二级类目名', '三级类目名', '四级类目名', '五级类目名']
# 构建父子关系映射表
parent_child_relations = {}
child_parent_relations = {}
for _, row in df.iterrows():
valid_categories = [row[col] for col in category_columns if pd.notna(row[col])]
for i in range(len(valid_categories) - 1):
parent = valid_categories[i]
child = valid_categories[i + 1]
if parent not in parent_child_relations:
parent_child_relations[parent] = set()
parent_child_relations[parent].add(child)
child_parent_relations[child] = parent
# 计算每个父类目的子类目数量（影响力分析）
parent_influence = {parent: len(children) for parent, children in parent_child_relations.items()}
top_influential_parents = sorted(parent_influence.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:30]
# 识别最长类目链路
max_depth_records = df[df[category_columns].notna().sum(axis=1) == 5]
longest_paths = []
for _, row in max_depth_records.head(10).iterrows():
path = [row[col] for col in category_columns if pd.notna(row[col])]
longest_paths.append(' -> '.join(path))
# 识别"单脉相传"的线性链路
linear_chains = []
for parent, children in parent_child_relations.items():
if len(children) == 1: # 父类目只有一个子类目
child = list(children)[0]
if child in parent_child_relations and len(parent_child_relations[child]) == 1:
# 该子类目也只有一个子类目，形成线性链
chain = [parent, child]
current = child
while current in parent_child_relations and len(parent_child_relations[current]) == 1:
next_child = list(parent_child_relations[current])[0]
chain.append(next_child)
current = next_child
if len(chain) >= 3: # 至少3层才算线性链
linear_chains.append(' -> '.join(chain))
# 分析各一级类目的内部结构复杂度
first_level_complexity = {}
for first_level in df['一级类目名'].dropna().unique():
subset = df[df['一级类目名'] == first_level]
# 计算该一级类目下的深度分布
depth_dist = subset[category_columns].notna().sum(axis=1).value_counts().sort_index()
# 计算平均深度
avg_depth = subset[category_columns].notna().sum(axis=1).mean()
# 统计各层级类目数量
level_counts = {}
for i, col in enumerate(category_columns[1:], 2): # 从二级开始
level_counts[f'{i}级类目数'] = subset[col].dropna().nunique()
first_level_complexity[first_level] = {
'平均深度': round(avg_depth, 2),
'深度分布': depth_dist.to_dict(),
'各级类目数量': level_counts,
'商品总数': len(subset)
}
# 分析类目"叶子节点"特征
leaf_categories = set()
all_parents = set(parent_child_relations.keys())
all_categories = set()
for _, row in df.iterrows():
valid_categories = [row[col] for col in category_columns if pd.notna(row[col])]
if valid_categories:
all_categories.update(valid_categories)
leaf_categories.add(valid_categories[-1]) # 最后一个类目是叶子节点
# 统计叶子节点分布
leaf_depth_distribution = {}
for _, row in df.iterrows():
valid_categories = [row[col] for col in category_columns if pd.notna(row[col])]
if valid_categories:
depth = len(valid_categories)
leaf_depth_distribution[depth] = leaf_depth_distribution.get(depth, 0) + 1
return {
'父类目影响力排行': dict(top_influential_parents),
'最长类目路径示例': longest_paths,
'线性链路': linear_chains[:10], # 取前10个线性链路
'一级类目结构复杂度': first_level_complexity,
'叶子节点深度分布': leaf_depth_distribution,
'总类目数量': len(all_categories),
'叶子类目数量': len(leaf_categories),
'中间节点数量': len(all_parents)
}
基于大数据的1688商品类目关系分析与可视化系统-结语
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