🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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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-功能介绍
基于Hadoop+Spark的1688商品类目关系分析系统是一个专门针对阿里巴巴1688平台商品分类体系进行深度挖掘和可视化展示的大数据分析平台。该系统利用Hadoop分布式文件系统存储海量商品类目数据，通过Spark分布式计算引擎实现高效的数据处理和分析，从类目体系宏观结构、核心类目对比剖析、层级关系挖掘、基于图算法的网络中心性分析四个维度，全面解析1688平台商品类目间的复杂关系。系统采用Python语言结合Django框架构建后端服务，运用Spark SQL进行复杂的数据查询和统计分析，通过Pandas和NumPy进行数据清洗和数值计算。前端基于Vue框架配合ElementUI组件库构建用户交互界面，集成ECharts可视化库生成动态图表，包括类目数量分布图、层级深度热力图、关系网络图、词云图等多种可视化展示形式。系统能够自动识别类目体系中的关键节点，发现隐藏的商品分类规律，为电商平台运营者、市场研究人员和学术研究提供有价值的数据洞察支持。
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
选题背景 随着电子商务平台规模的不断扩大，商品分类体系日益复杂化和精细化，1688作为国内重要的B2B电商平台，其商品类目体系已发展成为一个包含五级分类的庞大网络结构。在这个复杂的分类体系中，不同层级类目之间存在着错综复杂的关联关系，这些关系蕴含着丰富的商业价值和市场信息。然而，传统的数据处理方法难以有效处理如此大规模的类目关系数据，更无法深入挖掘其中隐藏的规律和模式。大数据技术的快速发展为解决这一问题提供了新的思路，特别是Hadoop和Spark等分布式计算框架的成熟应用，使得对海量商品类目数据的高效处理和深度分析成为可能。同时，数据可视化技术的进步也为复杂关系数据的直观展示提供了强有力的支撑，能够将抽象的数据关系转化为易于理解和分析的图形化界面。 选题意义 开发基于大数据的1688商品类目关系分析与可视化系统具有多方面的实际意义。从技术角度来看，该系统展示了大数据技术在电商领域的具体应用，验证了Hadoop+Spark技术栈在处理复杂关系型数据方面的有效性，为类似的大数据分析项目提供了技术参考和实践经验。从商业应用角度分析，系统能够帮助电商平台运营者更好地理解自身商品分类体系的结构特点，识别出影响力较大的关键类目和潜在的分类优化空间，为平台的类目管理和商品推荐策略提供数据支持。对于市场研究人员而言，系统提供的多维度分析结果能够揭示不同行业领域的发展趋势和竞争格局，为市场分析和商业决策提供有价值的参考信息。从学术研究的角度来说，该系统将图论算法应用于商品分类关系挖掘，探索了网络中心性分析在电商数据中的应用价值，为相关领域的研究工作提供了新的思路和方法。虽然作为毕业设计项目，其规模和复杂度相对有限，但该系统仍然具备一定的实用性和创新性，能够为后续的深入研究奠定基础。
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)（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
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
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
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, when, isnotnull, split, explode, collect_list
from pyspark.ml.feature import Word2Vec
import pandas as pd
import numpy as np
from collections import defaultdict
import networkx as nx
import jieba
def analyze_category_structure():
spark = SparkSession.builder.appName("CategoryStructureAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://localhost:9000/category_data/1688_categories.csv")
level_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"]
level_stats = {}
for i, col_name in enumerate(level_columns, 1):
level_count = df.filter(col(col_name).isNotNull() & (col(col_name) != "")).count()
level_stats[f"level_{i}"] = level_count
first_level_coverage = df.filter(col("一级类目名").isNotNull()).groupBy("一级类目名").count().orderBy(col("count").desc())
coverage_result = first_level_coverage.collect()
coverage_data = [(row["一级类目名"], row["count"]) for row in coverage_result]
depth_analysis = df.select(*[when(col(c).isNotNull() & (col(c) != ""), 1).otherwise(0).alias(f"has_{c}") for c in level_columns])
depth_df = depth_analysis.withColumn("depth", sum([col(f"has_{c}") for c in depth_analysis.columns]))
depth_distribution = depth_df.groupBy("depth").count().orderBy("depth")
depth_result = [(row["depth"], row["count"]) for row in depth_distribution.collect()]
all_categories = df.select(*level_columns).rdd.flatMap(lambda row: [cell for cell in row if cell and cell.strip()])
category_words = all_categories.flatMap(lambda category: jieba.cut(category))
word_counts = category_words.map(lambda word: (word.strip(), 1)).filter(lambda x: len(x[0]) > 1).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
top_words = word_counts.takeOrdered(50, key=lambda x: -x[1])
result_data = {"level_statistics": level_stats, "coverage_analysis": coverage_data, "depth_distribution": depth_result, "keyword_analysis": top_words}
spark.stop()
return result_data
def analyze_core_category_comparison():
spark = SparkSession.builder.appName("CoreCategoryComparison").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://localhost:9000/category_data/1688_categories.csv")
level_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"]
first_level_breadth = df.filter(col("一级类目名").isNotNull()).groupBy("一级类目名").agg(countDistinct("二级类目名").alias("breadth")).orderBy(col("breadth").desc())
breadth_result = [(row["一级类目名"], row["breadth"]) for row in first_level_breadth.collect()]
depth_calculation = df.select("一级类目名", *[when(col(c).isNotNull() & (col(c) != ""), 1).otherwise(0).alias(f"depth_{i}") for i, c in enumerate(level_columns)])
depth_sum = depth_calculation.withColumn("total_depth", sum([col(f"depth_{i}") for i in range(len(level_columns))]))
average_depth = depth_sum.groupBy("一级类目名").agg(avg("total_depth").alias("avg_depth")).orderBy(col("avg_depth").desc())
depth_result = [(row["一级类目名"], round(row["avg_depth"], 2)) for row in average_depth.collect()]
structure_analysis = df.filter(col("一级类目名").isNotNull())
structure_data = defaultdict(lambda: {"level_2": 0, "level_3": 0, "level_4": 0, "level_5": 0})
for row in structure_analysis.collect():
category = row["一级类目名"]
max_level = 1
for i, level_col in enumerate(level_columns[1:], 2):
if row[level_col] and row[level_col].strip():
max_level = i
structure_data[category][f"level_{max_level}"] += 1
structure_result = dict(structure_data)
clothing_analysis = df.filter(col("一级类目名") == "服装").groupBy("二级类目名").agg(countDistinct("三级类目名").alias("sub_count")).orderBy(col("sub_count").desc())
clothing_result = [(row["二级类目名"], row["sub_count"]) for row in clothing_analysis.collect()[:20]]
comparison_data = {"breadth_analysis": breadth_result, "depth_analysis": depth_result, "structure_analysis": structure_result, "clothing_hotspot": clothing_result}
spark.stop()
return comparison_data
def analyze_category_network_centrality():
spark = SparkSession.builder.appName("CategoryNetworkAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://localhost:9000/category_data/1688_categories.csv")
level_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"]
edges_list = []
for row in df.collect():
row_data = [row[col] for col in level_columns if row[col] and row[col].strip()]
for i in range(len(row_data) - 1):
if row_data[i] and row_data[i+1]:
edges_list.append((row_data[i], row_data[i+1]))
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from(edges_list)
degree_centrality = nx.degree_centrality(G)
degree_ranking = sorted(degree_centrality.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]
try:
pagerank_scores = nx.pagerank(G, alpha=0.85, max_iter=100, tol=1e-06)
pagerank_ranking = sorted(pagerank_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]
except:
pagerank_ranking = degree_ranking
try:
communities = nx.community.greedy_modularity_communities(G.to_undirected())
community_data = []
for i, community in enumerate(communities[:10]):
community_nodes = list(community)[:15]
community_data.append({"community_id": i, "nodes": community_nodes, "size": len(community)})
except:
community_data = []
subgraph_nodes = set()
target_category = "灯饰照明"
for node in G.nodes():
if target_category in node or any(target_category in pred for pred in G.predecessors(node)):
subgraph_nodes.add(node)
subgraph_nodes.update(G.successors(node))
subgraph_nodes.update(G.predecessors(node))
subgraph = G.subgraph(list(subgraph_nodes)[:100])
subgraph_edges = [(u, v) for u, v in subgraph.edges()]
subgraph_nodes_list = list(subgraph.nodes())
network_analysis_result = {"degree_centrality": degree_ranking, "pagerank_centrality": pagerank_ranking, "community_structure": community_data, "subgraph_visualization": {"nodes": subgraph_nodes_list, "edges": subgraph_edges}}
spark.stop()
return network_analysis_result
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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