计算机编程指导师****
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1688商品类目关系分析与可视化系统- 简介****
基于Spark+Django的1688商品类目关系分析与可视化系统是一个专门针对1688电商平台商品分类体系进行深度数据挖掘和可视化展示的大数据分析平台。该系统采用Python作为主要开发语言，后端基于Django框架构建Web服务，同时集成Hadoop+Spark大数据处理框架来处理海量的1688商品类目数据，前端则运用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现交互式可视化界面。系统核心功能涵盖四大分析维度：首先是类目体系全站宏观结构分析，通过统计各级类目数量、一级类目覆盖度、类目层级深度分布以及关键词词云分析，全面把握1688平台类目体系的整体规模和基本形态；其次是核心一级类目对比与剖析，深入分析各一级类目下二级类目数量对比、平均类目深度对比、内部层级结构透视以及重点类目的子类目热力分析；第三是类目层级关系与结构特征挖掘，通过父类目影响力排行、最长类目链路分析、单脉相传类目链识别以及各层级类目扩展率分析，探索类目间的纵向关系和结构模式；最后是基于图算法的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、类目社群结构发现以及关键类目子网络可视化等先进算法，从网络关系视角挖掘类目的核心价值与隐藏结构。整个系统充分利用Spark SQL、Pandas、NumPy等大数据处理技术对1688类目数据进行高效的ETL处理和复杂的关系分析计算，并通过MySQL数据库进行数据存储管理，最终以直观的图表、网络图、热力图等多种可视化形式呈现分析结果，为电商类目管理、市场研究以及商业决策提供强有力的数据支撑。
1688商品类目关系分析与可视化系统-技术****
开发语言：Python或Java
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL
1688商品类目关系分析与可视化系统- 背景****
选题背景
随着电子商务的深入发展，1688作为中国最大的B2B批发采购平台，拥有1.2亿B类注册用户，每天在线浏览次数达到1.5亿次，其庞大的商品数据库和复杂的类目分类体系成为了电商研究的重要数据源。1688品类市场现覆盖34个行业，构建了从一级到五级的多层级类目结构，这种精细化的分类体系蕴含着丰富的商业价值和市场信息。然而，面对如此海量且结构复杂的类目数据，传统的数据处理方法已经无法满足深度分析的需求。1688商品类目分析是帮助企业找到市场趋势、优化产品组合和提高销售转化的重要工具，但目前缺乏系统性的技术方案来挖掘类目间的关联关系和内在结构特征。特别是在大数据技术快速发展的背景下，如何运用Spark等分布式计算框架对1688类目数据进行高效处理和深度分析，并通过可视化技术直观展现分析结果，已成为当前电商数据分析领域亟待解决的技术问题。
选题意义
本课题的研究具有重要的理论价值和实际应用价值，能够为电商平台类目管理和商业决策提供强有力的技术支撑。从技术层面来看，该系统将Spark大数据处理技术与Django Web框架相结合，实现了对海量1688类目数据的高效ETL处理和复杂关系分析，为处理类似的电商数据分析问题提供了完整的技术解决方案。通过运用图算法进行类目网络中心性分析和社群发现，系统能够揭示传统分析方法难以发现的类目关联模式，这对于电商平台优化类目结构、提升用户体验具有直接的指导意义。从商业应用角度来看，系统提供的四大分析维度能够帮助企业全面了解1688平台的类目生态，通过类目覆盖度分析、层级深度分布等功能，企业可以更准确地把握市场热点和发展趋势，制定更有针对性的采购策略和产品布局。同时，系统的可视化功能将复杂的数据关系以直观的图表形式呈现，大大降低了数据分析的门槛，使得非技术人员也能够快速理解和应用分析结果，这对于提升企业数据驱动决策能力具有重要意义。
1688商品类目关系分析与可视化系统-视频展示****
(www.bilibili.com/video/BV1FW…)
1688商品类目关系分析与可视化系统-图片展示****
1688商品类目关系分析与可视化系统-代码展示****
def analyze_category_level_statistics(spark_session, category_df):
"""分析全站各级类目的数量统计"""
# 统计各级类目的非空数量
level_stats = {}
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):
# 过滤非空记录并去重统计
non_null_count = category_df.filter(category_df[col].isNotNull() &
(category_df[col] != '') &
(category_df[col] != 'null')).select(col).distinct().count()
level_stats[f'level_{i}'] = non_null_count
# 计算类目层级深度分布
depth_analysis = category_df.rdd.map(lambda row: {
'depth': sum(1 for col in category_columns if row[col] is not None and row[col] != '' and row[col] != 'null'),
'category_path': ' -> '.join([str(row[col]) for col in category_columns if row[col] is not None and row[col] != '' and row[col] != 'null'])
}).collect()
# 统计不同深度的类目数量分布
depth_distribution = {}
for item in depth_analysis:
depth = item['depth']
depth_distribution[depth] = depth_distribution.get(depth, 0) + 1
# 计算平均深度和深度标准差
depths = [item['depth'] for item in depth_analysis]
avg_depth = sum(depths) / len(depths) if depths else 0
depth_variance = sum((d - avg_depth) ** 2 for d in depths) / len(depths) if depths else 0
return {
'level_statistics': level_stats,
'depth_distribution': depth_distribution,
'average_depth': round(avg_depth, 2),
'depth_variance': round(depth_variance, 2),
'total_categories': len(depth_analysis)
}
# 核心功能2：基于图算法的类目网络中心性分析
def analyze_category_network_centrality(spark_session, category_df):
"""基于图算法分析类目网络的中心性和重要度"""
# 构建父子类目关系图
parent_child_pairs = []
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']
# 提取所有父子关系对
rows = category_df.collect()
for row in rows:
valid_categories = [row[col] for col in category_columns if row[col] is not None and row[col] != '' and row[col] != 'null']
for i in range(len(valid_categories) - 1):
parent_child_pairs.append((valid_categories[i], valid_categories[i + 1]))
# 构建节点度中心性统计
node_degree = {}
node_connections = {}
for parent, child in parent_child_pairs:
# 统计每个节点的连接数（度中心性）
node_degree[parent] = node_degree.get(parent, 0) + 1
node_degree[child] = node_degree.get(child, 0) + 1
# 记录节点的连接关系
if parent not in node_connections:
node_connections[parent] = set()
if child not in node_connections:
node_connections[child] = set()
node_connections[parent].add(child)
node_connections[child].add(parent)
# 计算PageRank值的简化版本（基于度中心性的权重传播）
pagerank_scores = {}
damping_factor = 0.85
iterations = 10
# 初始化PageRank分数
total_nodes = len(node_degree)
for node in node_degree:
pagerank_scores[node] = 1.0 / total_nodes
# 迭代计算PageRank
for _ in range(iterations):
new_scores = {}
for node in pagerank_scores:
new_score = (1 - damping_factor) / total_nodes
if node in node_connections:
for neighbor in node_connections[node]:
neighbor_degree = len(node_connections.get(neighbor, []))
if neighbor_degree > 0:
new_score += damping_factor * pagerank_scores[neighbor] / neighbor_degree
new_scores[node] = new_score
pagerank_scores = new_scores
# 排序并获取Top N核心节点
top_degree_nodes = sorted(node_degree.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]
top_pagerank_nodes = sorted(pagerank_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]
return {
'top_degree_centrality': top_degree_nodes,
'top_pagerank_centrality': top_pagerank_nodes,
'total_relationships': len(parent_child_pairs),
'network_density': len(parent_child_pairs) / (total_nodes * (total_nodes - 1)) if total_nodes > 1 else 0
}
# 核心功能3：一级类目对比与内部结构透视分析
def analyze_first_level_category_comparison(spark_session, category_df):
"""分析各一级类目的对比情况和内部结构特征"""
# 按一级类目分组进行详细分析
first_level_analysis = {}
# 获取所有一级类目
first_level_categories = category_df.select('一级类目名').filter(
(category_df['一级类目名'].isNotNull()) &
(category_df['一级类目名'] != '') &
(category_df['一级类目名'] != 'null')
).distinct().rdd.map(lambda row: row['一级类目名']).collect()
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 first_level in first_level_categories:
# 筛选该一级类目下的所有数据
filtered_df = category_df.filter(category_df['一级类目名'] == first_level)
category_data = filtered_df.collect()
# 统计该一级类目下各级子类目数量
level_counts = {}
for i, col in enumerate(category_columns[1:], 2): # 从二级类目开始
unique_subcategories = set()
for row in category_data:
if row[col] is not None and row[col] != '' and row[col] != 'null':
unique_subcategories.add(row[col])
level_counts[f'level_{i}_count'] = len(unique_subcategories)
# 分析该一级类目的层级深度分布
depth_distribution = {}
total_items = 0
depth_sum = 0
for row in category_data:
depth = sum(1 for col in category_columns if row[col] is not None and row[col] != '' and row[col] != 'null')
depth_distribution[depth] = depth_distribution.get(depth, 0) + 1
depth_sum += depth
total_items += 1
# 计算该一级类目的平均深度
avg_depth = depth_sum / total_items if total_items > 0 else 0
# 分析内部结构特征（金字塔型 vs 橄榄型）
structure_analysis = {}
for depth in range(1, 6):
structure_analysis[f'depth_{depth}_ratio'] = depth_distribution.get(depth, 0) / total_items if total_items > 0 else 0
# 计算结构均匀度（方差越小越均匀）
depth_ratios = list(structure_analysis.values())
avg_ratio = sum(depth_ratios) / len(depth_ratios)
structure_variance = sum((ratio - avg_ratio) ** 2 for ratio in depth_ratios) / len(depth_ratios)
# 识别该一级类目的热门子类目（二级类目商品数量排序）
second_level_popularity = {}
for row in category_data:
if row['二级类目名'] is not None and row['二级类目名'] != '' and row['二级类目名'] != 'null':
second_level = row['二级类目名']
second_level_popularity[second_level] = second_level_popularity.get(second_level, 0) + 1
top_second_level = sorted(second_level_popularity.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
first_level_analysis[first_level] = {
'subcategory_counts': level_counts,
'average_depth': round(avg_depth, 2),
'depth_distribution': depth_distribution,
'structure_variance': round(structure_variance, 4),
'total_items': total_items,
'top_second_level_categories': top_second_level,
'structure_type': 'pyramid' if structure_variance > 0.05 else 'balanced'
}
# 对所有一级类目进行排序比较
comparison_metrics = []
for category, analysis in first_level_analysis.items():
comparison_metrics.append({
'category': category,
'total_items': analysis['total_items'],
'avg_depth': analysis['average_depth'],
'second_level_count': analysis['subcategory_counts'].get('level_2_count', 0),
'structure_variance': analysis['structure_variance']
})
# 按不同指标排序
by_scale = sorted(comparison_metrics, key=lambda x: x['total_items'], reverse=True)
by_depth = sorted(comparison_metrics, key=lambda x: x['avg_depth'], reverse=True)
by_breadth = sorted(comparison_metrics, key=lambda x: x['second_level_count'], reverse=True)
return {
'detailed_analysis': first_level_analysis,
'comparison_by_scale': by_scale[:10],
'comparison_by_depth': by_depth[:10],
'comparison_by_breadth': by_breadth[:10]
}
1688商品类目关系分析与可视化系统-结语****
大数据项目全新设计 基于Spark+Django的1688商品类目关系分析与可视化系统 毕业设计/选题推荐/深度学习/数据分析/数据挖掘/机器学习/随机森林
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