基于知识图谱的电影推荐系统设计与实现

基于知识图谱的电影推荐系统设计与实现

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qalangtao/article/details/143139514

本文介绍了一个基于知识图谱的电影推荐系统的设计理念、功能亮点和技术细节。该系统通过知识图谱和大数据的结合，为用户推荐更个性化的电影体验。

功能亮点

1. 智能推荐：基于协同过滤算法自动识别用户喜好，为每位用户量身定制电影推荐，特别适合那些一时选择困难的小伙伴！

2. 知识图谱展示：后端通过Neo4j存储电影数据，并用py2neo库与前端echarts图谱可视化展示无缝对接，用户可在图谱上直观查看如何推荐出的影片。

3. 强悍的爬虫技术：内置人人都爱的"数据爬虫"，轻松爬取豆瓣Top 250电影，让内容保持持续更新。

技术细节

• 系统后端基于Django Web框架，SQLite用于常规数据存储，Neo4j则处理电影与用户数据的关系图谱。

• 协同过滤算法 + 知识图谱的交互应用，让系统既能处理静态数据，也能提供更具参考意义的推荐方案。

• 管理员功能齐全，可以对用户、电影数据进行维护与管理，为系统的长期稳定运行提供了保障。

设计优势

• 高度自动化，自动分析用户历史行为，生成个性化的推荐内容。

• 使用图数据库Neo4j+py2neo打造动态数据推荐，更灵活、更智能。

• 系统可以作为毕业设计项目，技术难度适中，适合学习Django框架和大数据分析的同学。

如果你的专业涉及人工智能、图数据库或推荐算法，这个项目能够很好满足毕业设计的难度要求，也能让你充分展示全文融合多技术栈的能力！💪