博主介绍：✌十余年IT大项目实战经验、在某机构培训学员上千名、专注于本行业领域✌ 技术范围：Java实战项目、Python实战项目、微信小程序/安卓实战项目、爬虫+大数据实战项目、Nodejs实战项目、PHP实战项目、.NET实战项目、Golang实战项目。
主要内容：系统功能设计、开题报告、任务书、系统功能实现、功能代码讲解、答辩PPT、文档编写、文档修改、文档降重、一对一辅导答辩。
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@TOC
基于大数据技术的1688类目关系分析可视化系统-系统介绍
本系统是一套基于大数据技术的1688商品类目关系分析与可视化系统，采用Python+Django作为主要开发语言和后端框架，结合Hadoop+Spark大数据处理平台构建完整的电商数据分析解决方案。系统通过集成HDFS分布式存储、Spark SQL数据查询、Pandas和NumPy科学计算库等核心技术，实现对1688平台海量商品类目数据的高效采集、存储、处理和深度分析。前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈打造直观友好的用户界面，支持管理员全站宏观结构分析、商品类目数据管理、核心类目特征分析、类目层级关系分析、类目关联模式分析等多项核心功能模块。系统能够将复杂的类目关系数据通过可视化图表形式展现，包括可视化系统大屏、全站宏观结构分析界面等，让用户能够直观地观察和分析1688平台商品类目之间的层级关系、关联模式和特征分布规律。整个系统架构采用前后端分离设计，后端通过RESTful API接口提供数据服务，前端通过Ajax异步调用获取分析结果，确保系统的可扩展性和维护性，为电商平台运营分析和商业决策提供了一套实用的大数据分析工具。
基于大数据技术的1688类目关系分析可视化系统-选题背景
随着电子商务平台的快速发展和商品种类的爆炸式增长，1688等B2B电商平台积累了海量的商品类目数据，这些数据蕴含着丰富的商业价值和市场规律。传统的商品类目分析往往依赖简单的统计方法和人工判断，面对数以百万计的商品和复杂的类目层级关系时显得力不从心。平台运营者需要深入了解不同类目之间的关联性、热门类目的分布特征、类目层级的结构合理性等信息，以便优化商品分类体系和提升用户购物体验。同时，随着大数据技术的成熟和普及，Hadoop、Spark等分布式计算框架为处理海量电商数据提供了技术基础，Python在数据科学和机器学习领域的广泛应用也为构建专业的数据分析系统创造了条件。在这样的背景下，开发一套基于大数据技术的1688商品类目关系分析系统，既能满足电商平台对数据深度挖掘的需求，也符合当前大数据技术发展和应用的趋势。
从技术学习角度来看，本课题能够将大数据理论知识与电商实际应用场景相结合，通过构建完整的数据处理和分析流水线，加深对Hadoop生态系统、Spark计算引擎、Python数据分析库等技术的理解和运用。项目涉及数据采集、存储、处理、挖掘、可视化等完整的技术链条，有助于培养系统性的大数据处理思维和解决复杂问题的能力。从实用价值来说，系统能够为电商从业者和研究人员提供便捷的类目分析工具，帮助他们更好地理解商品分类规律和市场特征，对优化商品管理和营销策略具有一定的参考价值。从学习成长的维度分析，项目整合了当前主流的大数据处理技术和前端可视化技术，通过实际开发过程能够积累宝贵的工程经验，为今后从事相关技术工作打下基础。虽然这只是一个毕业设计项目，规模和复杂度相对有限，但通过认真的设计和实现，依然可以在技术学习、实践能力培养和解决实际问题等方面发挥积极作用。
基于大数据技术的1688类目关系分析可视化系统-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
基于大数据技术的1688类目关系分析可视化系统-图片展示
一：前端页面
二：后端页面
基于大数据技术的1688类目关系分析可视化系统-视频展示
基于大数据技术的1688类目关系分析可视化系统-代码展示
基于大数据技术的1688类目关系分析可视化系统-代码
from pyspark.sql import SparkSession
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
import pandas as pd
import numpy as np
from pyspark.sql.functions import col, count, desc, collect_list, split, explode
from pyspark.ml.feature import Word2Vec
from pyspark.ml.clustering import KMeans
import json
spark = SparkSession.builder.appName("1688CategoryAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def category_hierarchy_analysis(request):
if request.method == 'GET':
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/category_db").option("dbtable", "category_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
hierarchy_df = df.select("category_id", "parent_id", "category_name", "level", "product_count").filter(col("level").isNotNull())
level_stats = hierarchy_df.groupBy("level").agg(
count("*").alias("category_count"),
sum("product_count").alias("total_products"),
avg("product_count").alias("avg_products_per_category")
).orderBy("level").collect()
parent_child_relations = hierarchy_df.filter(col("parent_id").isNotNull()).groupBy("parent_id").agg(
count("*").alias("child_count"),
collect_list("category_name").alias("child_categories")
).collect()
hierarchy_data = []
for row in level_stats:
level_info = {
'level': int(row['level']),
'category_count': int(row['category_count']),
'total_products': int(row['total_products']),
'avg_products': round(float(row['avg_products_per_category']), 2),
'coverage_percentage': round((int(row['category_count']) / hierarchy_df.count()) * 100, 2)
}
hierarchy_data.append(level_info)
top_parent_categories = hierarchy_df.filter(col("level") == 1).orderBy(desc("product_count")).limit(10).collect()
parent_analysis = []
for parent in top_parent_categories:
child_count = hierarchy_df.filter(col("parent_id") == parent['category_id']).count()
parent_info = {
'category_name': parent['category_name'],
'product_count': int(parent['product_count']),
'child_categories': child_count,
'market_share': round((int(parent['product_count']) / hierarchy_df.agg(sum("product_count")).collect()[0][0]) * 100, 3)
}
parent_analysis.append(parent_info)
return JsonResponse({'code': 200, 'hierarchy_data': hierarchy_data, 'parent_analysis': parent_analysis, 'message': '类目层级关系分析完成'})
def category_association_analysis(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
min_support = data.get('min_support', 0.01)
min_confidence = data.get('min_confidence', 0.3)
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/category_db").option("dbtable", "product_category_relation").option("user", "root").option("password", "password").load()
category_pairs = df.select("product_id", "category_id").groupBy("product_id").agg(
collect_list("category_id").alias("categories")
).filter(size(col("categories")) > 1)
association_df = category_pairs.select("product_id", explode(col("categories")).alias("category_a")).crossJoin(
category_pairs.select("product_id", explode(col("categories")).alias("category_b"))
).filter((col("category_a") != col("category_b")) & (col("product_id") == col("product_id")))
association_counts = association_df.groupBy("category_a", "category_b").agg(
count("*").alias("co_occurrence_count")
).filter(col("co_occurrence_count") >= (category_pairs.count() * min_support))
total_products = df.select("product_id").distinct().count()
category_support = df.groupBy("category_id").agg(
countDistinct("product_id").alias("support_count")
)
association_rules = association_counts.join(
category_support.withColumnRenamed("category_id", "category_a").withColumnRenamed("support_count", "support_a"), "category_a"
).join(
category_support.withColumnRenamed("category_id", "category_b").withColumnRenamed("support_count", "support_b"), "category_b"
)
association_rules = association_rules.withColumn("confidence", col("co_occurrence_count") / col("support_a")).withColumn("lift", (col("co_occurrence_count") / col("support_a")) / (col("support_b") / total_products)).filter(col("confidence") >= min_confidence)
top_associations = association_rules.orderBy(desc("lift")).limit(20).collect()
association_results = []
for rule in top_associations:
category_a_name = df.filter(col("category_id") == rule['category_a']).select("category_name").first()
category_b_name = df.filter(col("category_id") == rule['category_b']).select("category_name").first()
rule_info = {
'category_a': category_a_name['category_name'] if category_a_name else rule['category_a'],
'category_b': category_b_name['category_name'] if category_b_name else rule['category_b'],
'confidence': round(float(rule['confidence']), 3),
'lift': round(float(rule['lift']), 3),
'support_count': int(rule['co_occurrence_count']),
'association_strength': 'Strong' if rule['lift'] > 2.0 else 'Medium' if rule['lift'] > 1.5 else 'Weak'
}
association_results.append(rule_info)
return JsonResponse({'code': 200, 'association_rules': association_results, 'total_rules': len(association_results), 'message': '类目关联模式分析完成'})
def core_category_feature_analysis(request):
if request.method == 'GET':
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/category_db").option("dbtable", "category_features").option("user", "root").option("password", "password").load()
feature_columns = ["product_count", "avg_price", "review_count", "seller_count", "brand_count"]
pandas_df = df.select("category_id", "category_name", *feature_columns).toPandas()
feature_matrix = pandas_df[feature_columns].values
normalized_features = (feature_matrix - np.mean(feature_matrix, axis=0)) / np.std(feature_matrix, axis=0)
spark_features = spark.createDataFrame(
[(int(pandas_df.iloc[i]['category_id']), pandas_df.iloc[i]['category_name'], normalized_features[i].tolist())
for i in range(len(pandas_df))],
["category_id", "category_name", "features"]
)
kmeans = KMeans(k=5, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
model = kmeans.fit(spark_features)
clustered_df = model.transform(spark_features)
cluster_analysis = clustered_df.groupBy("cluster").agg(
count("*").alias("category_count"),
collect_list("category_name").alias("categories")
).collect()
feature_importance = np.std(normalized_features, axis=0)
feature_ranking = sorted(zip(feature_columns, feature_importance), key=lambda x: x[1], reverse=True)
cluster_results = []
for cluster in cluster_analysis:
cluster_categories = clustered_df.filter(col("cluster") == cluster['cluster']).collect()
avg_features = np.mean([cat['features'] for cat in cluster_categories], axis=0)
cluster_info = {
'cluster_id': int(cluster['cluster']),
'category_count': int(cluster['category_count']),
'representative_categories': cluster['categories'][:5],
'feature_profile': {feature_columns[i]: round(float(avg_features[i]), 3) for i in range(len(feature_columns))},
'cluster_characteristics': self._analyze_cluster_characteristics(avg_features, feature_columns)
}
cluster_results.append(cluster_info)
outlier_categories = clustered_df.collect()
outlier_scores = []
for cat in outlier_categories:
cluster_center = model.clusterCenters()[cat['cluster']]
distance = np.linalg.norm(np.array(cat['features']) - cluster_center)
outlier_scores.append((cat['category_name'], float(distance)))
outliers = sorted(outlier_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
return JsonResponse({
'code': 200,
'clusters': cluster_results,
'feature_importance': [{'feature': f[0], 'importance': round(f[1], 3)} for f in feature_ranking],
'outlier_categories': [{'name': o[0], 'score': round(o[1], 3)} for o in outliers],
'message': '核心类目特征分析完成'
})
def _analyze_cluster_characteristics(self, features, feature_names):
characteristics = []
for i, value in enumerate(features):
if value > 1.0:
characteristics.append(f"高{feature_names[i]}")
elif value < -1.0:
characteristics.append(f"低{feature_names[i]}")
return characteristics if characteristics else ["平均水平"]
基于大数据技术的1688类目关系分析可视化系统-文档展示
获取源码-结语
这套基于大数据技术的1688类目关系分析系统算是把理论和实践结合得比较好的一个项目了，从Hadoop+Spark的大数据处理到Python+Django的后端开发，再到Vue+Echarts的数据可视化，技术栈还是挺全面的。虽然只是个毕业设计，但做下来确实能学到不少东西，特别是对电商数据挖掘和大数据处理流程的理解会更深入一些。系统的几个核心功能像类目层级分析、关联模式挖掘这些，实际应用价值也还可以。如果你也在为毕设选题发愁，或者对这个项目感兴趣想了解更多技术细节的话，欢迎在评论区留言交流。觉得有帮助的话记得点个赞，需要完整资料或者有其他问题的同学可以私信我哦！
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