基于电商知识图谱的多平台购物推荐系统

项目描述：该系统致力于解决用户在多个电商平台中查找优质商品的问题。通过爬取多个电商平台的商品数据并构建电商知识图谱，我们建立了一个多平台购物推荐网站。该网站展示了电商知识图谱中的商品数据，并为用户提供了个性化的购物推荐服务，帮助用户在众多平台中快速找到性价比更高的商品。

所用技术：Spring Boot、Mybatis、MybatisPlus、Neo4j、Redis、Swagger、Vue、Vant、Element UI、D3.js、Selenium

个人职责：
1、使用Selenium编写爬虫程序，从各大电商平台获取商品数据和商家信息，并对爬取到的数据进行清洗和处理，确保数据的准确性和完整性，并将清洗后的数据存储到Neo4j图数据库中；
2、采用前后端分离的架构设计，前端使用Vue框架开发，后端使用Spring Boot框架开发，处理业务逻辑，实现商品管理、商家管理、商品推荐等功能；
3、借助D3框架中的力导向图，将电商知识图谱以可视化的形式展示出来，通过交互式手段更新电商知识图谱；
4、编写并实现协同过滤算法，根据用户的购买历史和浏览行为，从多个平台推荐个性化的商品，以提升用户满意度和购物体验；
5、实现Redis数据缓存功能，使用Spring Data Redis对高频查询的商品数据进行缓存，在相关数据被修改时及时进行缓存的更新；