在校园场景中单纯的“活动报名”往往很难满足学生强烈的社交和兴趣匹配需求。如果能把用户、活动、兴趣标签、好友关系真正串联起来这就不再只是一个普通的校园活动系统而是一个具备社交图谱分析能力的校园社交平台。今天分享的这个项目就是一个基于社交图谱的校园活动与交友系统。它不仅仅实现了常规的Web管理后台和微信小程序端核心亮点在于引入了MySQL Neo4j 双数据库架构利用图数据库强大的关系处理能力实现了基于兴趣与关系的混合推荐。一、项目定位与角色设计这是一个面向校园场景设计的社交图谱系统核心目标是打通“校园活动”与“校园社交”形成一个完整的互动闭环。系统主要包含三类角色学生浏览活动、报名参与、发布动态、添加好友。活动组织者发布与管理活动、查看签到情况。管理员负责用户权限、活动审核及内容监管。为了支撑复杂的社交推荐系统特别引入了Neo4j 图数据库用于维护用户之间、用户与兴趣之间、用户与活动之间的深层关系。️二、核心功能模块拆解本系统围绕“校园活动 社交关系 图谱推荐”三个方向深度设计功能覆盖全面。1. 学生端不仅是参与更是社交个人信息支持编辑昵称、头像特别是兴趣标签的维护这是推荐算法的基础。活动参与从浏览列表、查看详情到报名、现场签到流程完整。动态圈子类似朋友圈的交互支持发图文动态、点赞评论增强用户粘性。好友体系支持搜索、申请、同意/拒绝好友并能接收系统基于图谱计算的推荐好友。2. 组织者端高效的活动管家活动发布自定义时间、地点、人数上限及活动标签。数据看板实时查看报名情况、已签到/未签到人数及签到率方便后续复盘。3. 管理员端全局把控用户与权限灵活分配角色权限监管违规账号。内容与审核对发布的活动进行审核对动态和评论进行监管维护健康的校园环境。4. 核心特色推荐与图谱能力这是本项目的灵魂所在。系统在 Neo4j 中构建了以下关系网用户-兴趣、用户-好友、用户-活动参与、活动-标签、用户-动态点赞基于这些节点与关系系统能够实现精准的好友推荐和活动推荐相比传统的协同过滤图谱推荐能更好地挖掘潜在的社交关联。三、硬核技术栈一览这是一个典型的前后端分离 小程序 图数据库的全栈项目。后端核心Spring Boot 2.5.4 Spring Security MyBatis-Plus JWT认证。数据存储MySQL 8基础业务数据Neo4j 5.x图谱关系数据。Web管理端Vue 3 Vite TypeScript Element Plus ECharts。移动端UniApp (Vue 3) Sass一套代码可发布为微信小程序或H5。工具库Druid数据源、Swagger接口文档、Hutool工具包。四、本地部署与运行指南如果你想亲手跑通这个项目可以按照以下步骤操作1. 环境准备确保电脑已安装 JDK 1.8、Maven 3.6、Node.js 18、MySQL 8.0 以及 Neo4j 4.x。小程序调试建议使用 HBuilderX 或微信开发者工具。2. 数据库初始化MySQL依次执行schema_mysql_full.sql和init_data_mysql.sql建表并导入初始数据。Neo4j执行reset_and_init_neo4j.cypher脚本。该脚本会清空旧数据重新创建约束并初始化演示用的图谱关系。3. 修改配置与启动在backend/src/main/resources/下修改application.yml中的数据库连接信息。启动后端进入 backend 目录执行mvn spring-boot:run默认端口 8082。启动Web端进入 frontend 目录执行npm install npm run dev默认地址 localhost:5173。启动小程序使用 HBuilderX 打开 uniapp-client 运行到微信开发者工具或执行npm run dev:h5。4. 默认测试账号管理员admin / 123456学生2100400501 / 123456组织者organizer_01 / 123456五、写在最后如果你想做一个不只是“增删改查”而是真正具备“社交关系 兴趣匹配 图谱推荐”能力的平台这个项目是一个非常完整的实现案例。它不仅涵盖了常规的业务流程更深入到了图数据库的应用层面非常适合作为毕业设计、课程设计或图数据库入门实战的参考。还想看更多 Java、Spring Boot、Vue、毕业设计、管理系统实战项目欢迎持续关注后续会继续更新。