系统概述

系统功能架构

本毕业设计系统采用**"3+1+2"架构**设计，即：

• 三前端：网站端、大屏端、管理端
• 一后端：统一的后台服务
• 双数据库：Neo4j图数据库+MySQL关系型数据库

网站端功能

1. 知识图谱与推荐系统

   • 基于Neo4j构建中医中药知识图谱
   • 实现个性化推荐算法（基于用户历史行为和图谱关系）
   • 示例：用户查询"当归"时，系统会推荐相关的"四物汤"等常用配伍药方

2. 药方查询系统

   • 支持多条件组合查询（按症状、药材、功效等）
   • 可视化展示药方组成关系图
   • 数据下钻功能：点击任一药材可查看详情

3. 中药百科系统

   • 药材详细信息展示（性味归经、功效主治等）
   • 产地地图可视化（使用ECharts展示药材道地产区分布）

4. 数据质量维护

   • 用户参与式数据纠错机制
   • 中医中药行业资讯聚合

管理端功能

1. 内容管理系统

   • 药方管理（CRUD操作）
   • 药材信息维护
   • 资讯发布管理
   • 用户权限管理

2. 数据监控

   • 用户行为分析
   • 系统访问统计

大屏端功能

1. 知识图谱可视化

   • 全屏动态展示药材-药方-病症关系网络
   • 支持交互式探索（缩放、筛选、聚焦）

2. 数据驾驶舱

   • 实时展示系统关键指标
   • 多维数据交叉分析

技术架构

• 前端技术栈：

  • 网站端：Vue3 + Element Plus + ECharts
  • 大屏端：Vue3 + Three.js + D3.js
  • 管理端：Vue3 + Ant Design Vue

• 后端技术栈：

  • Spring Boot 2.7 + MyBatis Plus
  • JWT认证
  • Redis缓存

• 数据库系统：

  • Neo4j 4.4（存储知识图谱关系数据）
  • MySQL 8.0（存储结构化业务数据）

数据流程

1. 数据采集：

   • 使用Scrapy框架爬取公开中医药数据源
   • 对接权威中医药数据库API

2. 数据处理：

   • 数据清洗（去重、标准化）
   • 实体识别与关系抽取
   • 知识图谱构建（使用Neo4j-APOC工具包）

3. 数据应用：

   • 建立药材-功效-病症多维度关联
   • 实现基于图算法的智能推荐