FavAni

FavAni，基于神经网络推荐算法，找到你最喜欢的动画！

演示地址Demo

前端使用 Vue3 和 Element Plus 进行构建，让你在使用该工具的同时享受良好的用户体验。 后端使用golang的GIN框架,简洁高效，性能卓越，打包main文件一键服务器端部署。 图算法依赖pytorch，处理为接口独立部署，通过grpc和此后端进行通信。

后端地址:http://faapi.viogami.me/

使用【/routes】路由可查看后端全部接口 --> http://faapi.viogami.me/routes

你可以访问它的 GitHub 仓库地址：FavAni

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前言

个人开发的基于 BangumiAPI 执行推荐算法的数据分析网站。 调用 Bangumi的 API 实现数据检索，并且构建知识图谱。使用jwt鉴权，并自动登录。

后端 RestfulAPI ，通过 Gin 实现。接入 gorm 使用 mysql ，接入鉴权中间件。 算法后端存放知识图谱和用户的收藏信息，每个用户的收藏用来构建子图，使用图卷积神经网络（GCN）并引入注意力机制实现推荐。

grpc服务使用redis缓存结果，高速访问。

实现细节

• 前端界面设计
• 后端api接口设计
• 登录注册功能
• jwt鉴权，根据token有效与否自动登录
• 数据库表设计
• 基于bangumi构建知识图谱
• 用户收藏构建子图，执行推荐算法
• grpc通信
• redis缓存grpc请求和结果，并对部分接口使用消息队列实现并发访问稳定性。
• docker文件编写

快速上手

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使用【/routes】查看后端全部接口 --> http://faapi.viogami.me/routes

python的gcn模型接口部署在9999端口

文件夹解释

• asserts: 存放必要且无法打包至可执行文件的外部文件
• auth : 鉴权相关文件，目前为jwt
• config：定义配置文件格式并存放配置文件，用于上线灵活修改项目
• database: 定义数据库模型，以及创建mysql和redis
• middleware：定义中间件，包含中间件函数
• pb：定义grpc的protoc文件
• repos：仓库的接口文件，每个数据库表对应一个仓库
• server：启动服务，包括mysql，redis，grpc等
• web：前端文件夹

grpc说明

本后端做grpc客户端，gcn模型处理代码用py编写，做grpc的服务端。

协议文件编写在proto/gcn.proto中

python服务端简要代码

import grpc
from concurrent import futures
from proto import gcn_pb2_grpc, gcn_pb2

class GCNServicer(gcn_pb2_grpc.GCNServiceServicer):
    def ProcessGraph(self, request, context):
        # Process graph data using GCN and return result
        # example: 
        # return gcn_pb2.GCNResult(node_scores={"node1": 0.5, "node2": 0.8})

def server():
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
    gcn_pb2_grpc.add_GCNServiceServicer_to_server(GCNServicer(), server)
    server.add_insecure_port('[::]:9999')
    server.start()
    print('gRPC 服务端已开启,端口为9999...')
    server.wait_for_termination()

if __name__ == '__main__':
    server()