图书馆图书管理系统- Flask SQLite

项目描述
图书馆图书管理系统支持图书管理、借阅归还、用户反馈、成就系统、游戏化阅读激励，并集成数据分析模块（ECharts 可视化看板 / RFM 用户分群 / 借阅量预测）

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admin 123456Zs
zhangsan 123456Zs

功能描述
1.读者功能
– 注册 / 登录 / 退出
– 浏览图书列表（搜索、分类筛选、分页）
– 查看图书详情与借阅记录
– 借阅图书（限制：每人最多 5 本，借期 30 天）
– 归还图书（逾期自动计算罚款）
– 查看个人借阅记录
– 个人中心（借阅统计）
– 提交反馈与图书荐购
– 查看反馈处理进度与回复
– 站内通知中心
– 成就系统：等级、经验值、成就徽章、排行榜
– 阅读鼓励：借还书时随机推送名人名言
2.管理员功能
– 读者全部功能
– 添加 / 编辑 / 删除图书
– 分类管理（增删查）
– 查看全部借阅记录（按状态筛选）
– 数据看板（统计概览、热门图书 TOP5、借阅趋势、分类统计）
– 用户管理（启用/禁用用户）
– 反馈管理（查看、回复、转图书上架）
– 操作审计日志（记录所有关键操作）
– 成就中心管理
3.数据分析模块
1. ECharts 可视化看板（`/dashboard`）
– 7 天借阅趋势：折线图 + 面积填充，按日聚合 + 缺日补零
– 分类借阅分布：饼图，展示各分类馆藏占比
– 热门借阅 TOP5：横向条形图，前三名红/橙/黄色高亮
– 操作日志与近期借阅：保持表格（事件列表非聚合数据）
– 局部刷新：原 `window.location.reload()` 改为 `fetch(“/dashboard/api/data”)`，避免整页刷新销毁 ECharts 实例；JSON 端点与模板初始渲染同源（`_collect_dashboard_metrics` 共享）
2. RFM 用户分群（`/analysis/rfm`）
将电商 RFM 模型迁移到图书馆场景：
– Recency = 最近一次借阅距今天数（越小越活跃）
– Frequency = 累计借阅次数
– Monetary → Breadth = 借阅涉猎的不同分类数（图书馆无货币维度，以阅读广度替代）
– 按四分位数阈值分 6 群：Champions / Loyal / Potential / At-risk / Lost / Inactive
– 零借阅用户直接归 Inactive，不参与分位计算（避免污染阈值）
– 可视化：散点图（X=Recency Y=Frequency 气泡=Breadth）+ 饼图 + 用户明细表
> 设计决策：M 维度选”涉猎分类数”而非”借阅时长”——后者依赖 return_date（活跃借阅为 NULL 会引入偏差）；”按时归还率”是质量指标与 F 语义重叠。广度与 e-commerce 的消费广度语义一致，且与 F 正交。
3. 借阅量预测（`/analysis/prediction`）
– 模型：线性回归（趋势项 + 星期二~星期日 one-hot，以周一为基准防共线性）
– 理由：图书馆流量有强星期效应，线性回归能捕捉周季节性且系数可解释；ARIMA 对小数据过度工程需平稳性检验
– 置信区间：残差标准差 × 1.96（95% CI，统计上诚实）
– 可视化：实际值（实线）+ 历史拟合（虚线）+ 预测值（虚线）+ CI 阴影带；星期系数卡片可现场演示”周末 vs 工作日”效应
– 边界：历史不足 14 天返回 error，不强行预测

运行环境
Python3.10

项目技术
后端框架 Flask 3.x Python 轻量级 Web 框架
ORM Flask-SQLAlchemy 3.0.5 数据库 ORM 映射
认证 Flask-Login 用户登录状态管理
数据库 SQLite 轻量级文件数据库，免安装
前端 Bootstrap 5 + Jinja2 + ECharts 5.4 响应式 UI + 模板引擎 + 数据可视化
数据分析 scikit-learn + numpy + pandas 线性回归预测 + 数据聚合
语言 Python

以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行