基于知识图谱的电影推荐问答系统 | Python Django框架 Neo4j 智能推荐与交互问答 大数据 人工智能 毕业设计源码（建议收藏）✅

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1、项目介绍

技术栈
Python、Django框架、Neo4j图形数据库、Echarts可视化、HTML、协同过滤推荐算法、MySQL数据库

功能模块

• 电影知识图谱管理
• 电影问答交互
• 电影列表展示
• 个人信息查看
• 电影详情展示
• 用户注册登录
• 后台电影数据管理

项目介绍
本基于知识图谱的电影推荐问答系统，针对传统电影信息获取与推荐方式的不足开发。前端采用HTML5、DIV+CSS布局，适配多终端访问；后端以Python+Django搭建，结合MySQL保障数据存储安全，核心依托Neo4j知识图谱与协同过滤算法，实现电影智能推荐与问答功能。系统涵盖注册登录、电影列表/详情展示、个人信息查看、问答交互、知识图谱管理及后台数据管控等功能，可精准推荐电影、高效解答用户问题，提升用户体验。

2、项目界面

（1）电影知识图谱
展示电影相关节点与关系的可视化图谱，支持通过 Cypher 语句查询数据并呈现对应节点信息，同时提供数据库信息查看、节点标签与关系类型管理等功能，还包含学习与代码操作的引导入口，辅助用户管理和分析电影知识图谱数据。

（2）电影问答系统
支持用户在输入框提交关于电影的问题并搜索，展示电影相关问题及对应回答内容，同时页面右侧设有电影推荐列表，辅助用户获取电影信息的同时提供观影推荐。

（3）电影列表
以海报形式展示多部电影，同时呈现电影名称与对应国家信息，支持用户浏览不同电影内容，结合系统的知识图谱能力，可辅助后续的推荐与信息查询，为用户提供直观的电影选择入口。

（4）个人信息
展示用户的 ID、账号、联系方式、是否管理员等个人信息内容，帮助用户查看自身在系统中的注册及身份相关数据，是系统中用户管理自身信息的展示入口。

（5）电影详情页
展示电影的名称、上映日期、演员、导演等基础信息，还有评分、用户想看数及故事简介，同时呈现评论数量，帮助用户全面了解该电影的相关内容，是系统中展示单部电影信息的核心页面。

（6）注册登录
分为登录与注册两个板块，登录板块提供用户名、密码输入框及登录按钮，支持记住在线选项；注册板块包含用户名、邮箱、密码等输入项及注册按钮，是用户进入系统的身份验证与账号创建入口。

（7）后台管理
展示电影信息列表，包含电影名称、类型、评分等内容，支持对电影信息进行添加、删除操作，同时左侧设有功能导航栏，可切换至不同管理模块，辅助管理员管控系统内的电影数据。

3、项目说明

一、技术栈
本项目以Python为开发核心，采用Django框架搭建后端架构，结合Neo4j图形数据库存储电影关联数据，通过Echarts实现可视化展示，前端运用HTML及DIV+CSS布局适配多终端，融合协同过滤推荐算法，搭配MySQL数据库保障数据安全稳定，构建起功能完备的电影推荐问答系统。

二、功能模块

• 电影知识图谱管理：展示电影相关节点与关系的可视化图谱，支持通过Cypher语句精准查询数据并呈现对应节点信息，同时提供数据库信息查看、节点标签与关系类型管理功能，内置学习与代码操作引导入口，助力用户高效管理和分析电影知识图谱数据。
• 电影问答交互：为用户提供问题输入框，支持提交电影相关问题并搜索，实时展示对应问答内容，页面右侧同步呈现电影推荐列表，让用户在获取信息的同时获得个性化观影推荐，实现问答与推荐的联动。
• 电影列表展示：以直观的海报形式呈现多部电影，同步显示电影名称与对应国家信息，方便用户快速浏览筛选，依托系统知识图谱能力，为后续的精准推荐与信息查询奠定基础，打造便捷的电影选择入口。
• 个人信息查看：清晰展示用户ID、账号、联系方式、是否管理员等核心信息，帮助用户实时掌握自身在系统中的注册及身份相关数据，是用户管理个人系统信息的核心展示入口。
• 电影详情展示：全面呈现电影的名称、上映日期、演员、导演等基础信息，同步展示电影评分、用户想看数、故事简介及评论数量，让用户全方位了解电影详情，为观影决策提供参考。
• 用户注册登录：分为登录与注册两大板块，登录板块配备用户名、密码输入框及登录按钮，支持“记住在线”功能；注册板块包含用户名、邮箱、密码等输入项及注册按钮，完成用户身份验证与账号创建，是用户进入系统的必备入口。
• 后台电影数据管理：展示包含电影名称、类型、评分等信息的电影列表，支持对电影信息执行添加、删除等操作，页面左侧设置功能导航栏，可灵活切换至不同管理模块，助力管理员全面管控系统内电影数据。

三、项目总结
本基于知识图谱的电影推荐问答系统，针对性解决了传统电影信息获取与推荐方式的低效问题。技术层面融合多类主流技术，后端依托Python+Django保障系统稳定，Neo4j与MySQL双数据库协同实现数据高效存储与关联查询，协同过滤算法提升推荐精准度；功能层面覆盖用户从注册登录到信息查询、问答交互、观影推荐的全流程需求，同时为管理员提供便捷的后台数据管控能力。系统前端适配多终端，操作直观易用，通过知识图谱与推荐算法的结合，既实现了电影信息的高效查询与问答，又能为用户推送个性化内容，大幅提升了用户体验，圆满达成了项目预期目标。

4、核心代码

# -*- coding = utf-8 -*-""" User-based Collaborative filtering. """import collections from operator import itemgetter import math from collections import defaultdict from.import similarity from.import utils from.utils import LogTime classUserBasedCF:""" User-based Collaborative filtering. Top-N recommendation. """def__init__(self, k_sim_user=20, n_rec_movie=10, use_iif_similarity=False, save_model=True):""" Init UserBasedCF with n_sim_user and n_rec_movie. @return: None """print("UserBasedCF start...\n") self.k_sim_user = k_sim_user self.n_rec_movie = n_rec_movie self.trainset =None self.save_model = save_model self.use_iif_similarity = use_iif_similarity deffit(self, trainset):""" Fit the trainset by calculate user similarity matrix. @param trainset: train dataset @return: None """ model_manager = utils.ModelManager()try: self.user_sim_mat = model_manager.load_model('user_sim_mat-iif'if self.use_iif_similarity else'user_sim_mat') self.movie_popular = model_manager.load_model('movie_popular') self.movie_count = model_manager.load_model('movie_count') self.trainset = model_manager.load_model('trainset')print('User origin similarity model has saved before.\nLoad model success...\n')except OSError:print('No model saved before.\nTrain a new model...') self.user_sim_mat, self.movie_popular, self.movie_count = \ similarity.calculate_user_similarity(trainset=trainset, use_iif_similarity=self.use_iif_similarity) self.trainset = trainset print('Train a new model success.')if self.save_model: model_manager.save_model(self.user_sim_mat,'user_sim_mat-iif'if self.use_iif_similarity else'user_sim_mat') model_manager.save_model(self.movie_popular,'movie_popular') model_manager.save_model(self.movie_count,'movie_count')print('The new model has saved success.\n')defrecommend(self, user):""" Find K similar users and recommend N movies for the user. @param user: The user we recommend movies to. @return: the N best score movies """ifnot self.user_sim_mat ornot self.n_rec_movie or \ not self.trainset ornot self.movie_popular ornot self.movie_count:raise NotImplementedError('UserCF has not init or fit method has not called yet.') K = self.k_sim_user N = self.n_rec_movie predict_score = collections.defaultdict(int)if user notin self.trainset:print('The user (%s) not in trainset.'% user)return# print('Recommend movies to user start...') watched_movies = self.trainset[user]for similar_user, similarity_factor insorted(self.user_sim_mat[user].items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[0:K]:for movie, rating in self.trainset[similar_user].items():if movie in watched_movies:continue# predict the user's "interest" for each movie# the predict_score is sum(similarity_factor * rating) 预测分数为加权（相似度*评分）求和 predict_score[movie]+= similarity_factor * rating # log steps and times.# print('Recommend movies to user success.')# return the N best score moviesreturn[movie for movie, _ insorted(predict_score.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[0:N]]deftest(self, testset):""" Test the recommendation system by recommending scores to all users in testset. @param testset: test dataset @return: """ifnot self.n_rec_movie ornot self.trainset ornot self.movie_popular ornot self.movie_count:raise ValueError('UserCF has not init or fit method has not called yet.') self.testset = testset print('Test recommendation system start...') N = self.n_rec_movie # varables for precision and recall hit =0 rec_count =0 test_count =0# varables for coverage all_rec_movies =set()# varables for popularity popular_sum =0# record to calculate time has spent. test_time = LogTime(print_step=1000)for i, user inenumerate(self.trainset): test_movies = self.testset.get(user,{}) rec_movies = self.recommend(user)# type:listfor movie in rec_movies:if movie in test_movies: hit +=1 all_rec_movies.add(movie) popular_sum += math.log(1+ self.movie_popular[movie])# log steps and times. rec_count += N test_count +=len(test_movies)# print time per 500 times. test_time.count_time() precision = hit /(1.0* rec_count) recall = hit /(1.0* test_count) coverage =len(all_rec_movies)/(1.0* self.movie_count) popularity = popular_sum /(1.0* rec_count)print('Test recommendation system success.') test_time.finish()print('precision=%.4f\trecall=%.4f\tcoverage=%.4f\tpopularity=%.4f\n'%(precision, recall, coverage, popularity))defpredict(self, testset):""" Recommend movies to all users in testset. :param testset: test dataset :return: `dict` : recommend list for each user. """ movies_recommend = defaultdict(list)print('Predict scores start...')# record the calculate time has spent. predict_time = LogTime(print_step=500)for i, user inenumerate(testset): rec_movies = self.recommend(user)# type:list movies_recommend[user].append(rec_movies)# log steps and times. predict_time.count_time()print('Predict scores success.') predict_time.finish()return movies_recommend 

5、源码获取方式

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