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1、项目介绍

技术栈
以Python作为核心开发语言，基于Django框架搭建后端整体架构，采用Neo4j图形数据库存储电影关联类数据，融合协同过滤推荐算法实现个性化推荐功能，借助Echarts完成数据可视化展示，以HTML搭建前端交互界面。

功能模块

• 电影查询
• Neo4j图形数据库
• 电影相关信息查询检测（问答系统）
• 电影推荐
• 知识图谱
• 个人中心
• 后台管理

项目介绍
本项目是一款面向电影领域的综合性服务平台，基于Python+Django技术开发，整合Neo4j图形数据库、协同过滤推荐算法、Echarts可视化及HTML技术，构建了集电影信息查询、个性化推荐、智能问答、数据管理于一体的服务体系。平台涵盖7个核心功能界面，通过知识图谱直观呈现电影关联数据，智能问答系统可高效解答用户查询需求，推荐算法能生成个性化影片列表，同时支持用户管理个人信息、管理员维护平台数据，兼顾了用户使用体验与系统管理效率。

2、项目界面

（1）电影查询—电影信息（图形数据库，知识图谱）
左侧有电影识别、推荐、查询等功能模块，页面中的知识图谱以中心节点关联电影相关信息（如类型、时长、导演等），可直观展示电影各维度信息的关联关系，帮助用户清晰了解该电影的属性及相关要素。

（2）Neo4j图形数据库
左侧展示数据库节点标签、关系类型等信息，页面中的知识图谱以电影为中心节点，关联其上映时间、地区、类型、时长等属性节点，可直观呈现电影各维度信息的关联关系，帮助用户清晰梳理该电影的各类属性及数据关联。

（3）电影相关信息查询检测，问答系统
左侧有电影识别、推荐等功能模块，该页面提供输入框供用户提交电影相关查询内容，提交后可返回对应的查询结果（如演员出演的电影名称），帮助用户快速获取电影相关的关联信息。

（4）电影推荐
左侧有电影识别、查询等功能模块，该页面以表格形式展示推荐电影列表，涵盖电影名、评分、地区、类型、导演、演员等信息，还支持分页浏览，帮助用户直观查看推荐影片的详细信息并快速了解各电影的核心属性。

（5）知识图谱
左侧有电影识别、推荐等功能模块，页面中的知识图谱以特定电影为中心节点，关联其上映时间、演员、评分、类型、地区、时长等属性节点，可直观呈现该电影各维度信息的关联关系，帮助用户清晰梳理该电影的各类属性及数据关联。

（6）个人中心
左侧有电影识别、推荐等功能模块，该页面展示了用户的个人信息（包括昵称、邮箱、账号权限等），还设有 “修改个人信息” 按钮，可帮助用户查看及编辑自己的账号信息，实现个人信息的管理与维护。

（7）后台管理
呈现了账号、社交账号、电影相关数据表等管理模块，每个模块配有 “增加”“修改” 操作按钮，同时展示最近动作记录，可帮助管理员对系统内的各类数据（用户、电影等）进行增改管理，同步查看操作日志。

3、项目说明

一、技术栈
本项目以Python为核心开发语言，基于Django框架搭建后端整体架构，采用Neo4j图形数据库存储电影关联类数据，融合协同过滤推荐算法实现个性化推荐功能，借助Echarts完成数据可视化展示，以HTML搭建前端交互界面。

二、功能模块详细介绍

• 电影查询：左侧设有电影识别、推荐、查询等功能模块，依托知识图谱以中心节点关联电影类型、时长、导演等信息，直观展示电影各维度信息的关联关系，帮助用户清晰了解电影属性及相关要素。
• Neo4j图形数据库：左侧展示数据库节点标签、关系类型等信息，知识图谱以电影为中心节点，关联上映时间、地区、类型等属性节点，直观呈现电影各类属性及数据关联，便于梳理电影相关数据。
• 电影相关信息查询检测（问答系统）：左侧有电影识别、推荐等功能模块，提供输入框供用户提交电影相关查询内容，提交后可返回对应结果，帮助用户快速获取电影关联信息。
• 电影推荐：左侧设有电影识别、查询等功能模块，以表格形式展示推荐电影列表，涵盖电影名、评分、地区等信息，支持分页浏览，方便用户查看推荐影片的详细核心属性。
• 知识图谱：左侧有电影识别、推荐等功能模块，以特定电影为中心节点，关联上映时间、演员、评分等属性节点，直观呈现电影各维度信息关联关系，清晰梳理电影各类属性。
• 个人中心：左侧有电影识别、推荐等功能模块，展示用户昵称、邮箱、账号权限等个人信息，设有“修改个人信息”按钮，支持用户查看并编辑账号信息，实现个人信息管理维护。
• 后台管理：呈现账号、社交账号、电影相关数据表等管理模块，各模块配有“增加”“修改”按钮，展示最近动作记录，辅助管理员增改用户、电影等系统数据，查看操作日志。

三、项目总结
本项目是面向电影领域的综合性服务平台，基于Python+Django技术开发，整合Neo4j图形数据库、协同过滤推荐算法、Echarts可视化及HTML技术，构建了集电影信息查询、个性化推荐、智能问答、数据管理于一体的服务体系。平台涵盖7个核心功能界面，通过知识图谱直观呈现电影关联数据，智能问答系统高效解答用户查询需求，推荐算法生成个性化影片列表，同时支持用户管理个人信息、管理员维护平台数据，兼顾了用户使用体验与系统管理效率。

4、核心代码

from math import sqrt,pow
import operator

class UserCf():


    def __init__(self,data):
        self.data=data


    def getItems(self,username1,username2):
        return self.data[username1],self.data[username2]

    def Euclidean(self,user1, user2):
        # 取出两位用户评论过的电影和评分
        user1_data = self.data[user1]
        user2_data = self.data[user2]
        distance = 0
        # 找到两位用户都评论过的电影，并计算欧式距离
        for key in user1_data.keys():
            if key in user2_data.keys():
                # 注意，distance越大表示两者越相似
                distance += pow(float(user1_data[key]) - float(user2_data[key]), 2)

        return 1 / (1 + sqrt(distance))  # 这里返回值越小，相似度越大

    # 计算某个用户与其他用户的相似度
    def top10_simliar(self,userID):
        res = []
        for userid in self.data.keys():
            # 排除与自己计算相似度
            if not userid == userID:
                simliar = self.Euclidean(userID, userid)
                res.append((userid, simliar))
        res.sort(key=lambda val: val[1])
        return res[:4]

    # 根据用户推荐电影给其他人
    def recommend(self,user):
        # 相似度最高的用户
        top_sim_user = self.top10_simliar(user)[0][0]
        print(top_sim_user)
        # 相似度最高的用户的观影记录
        items = self.data[top_sim_user]
        recommendations = []
        # 筛选出该用户未观看的电影并添加到列表中
        for item in items.keys():
            if item not in self.data[user].keys():
                recommendations.append((item, items[item]))
        recommendations.sort(key=lambda val: val[1], reverse=True)  # 按照评分排序
        # 返回评分最高的10部电影
        return recommendations[:10]

if __name__=='__main__':
    users = {'guo': {'2942': 5, '1375': 5, '2600': 5, '74': 5, '18': 5, '2117': 5, '2232': 5, '100': 5, '1256': 5, '1974': 5}, '3': {'1': 4, '24':
3, '32': 4, '260': 5, '329': 5, '1073': 5, '1084': 5, '1222': 5, '1261': 5, '1373': 4, '1374': 5, '1375': 5, '1921': 4, '2117': 5, '2366': 4, '2567': 3, '2788': 5, '2918': 5, '3039': 5}, '11': {'1': 4, '10': 2, '19': 3, '32': 5, '39': 4, '65': 2, '110': 4, '260': 5, '527': 4, '1029': 3, '1073': 5, '1961': 3, '2232': 4, '2291': 5, '2600': 5, '2990': 0}, '19': {'1': 5, '3': 4, '6': 5, '7': 5, '14': 4, '17': 4, '25': 3, '32': 2, '55': 3, '61': 4, '62': 5, '67': 3, '74': 4, '76': 3, '86': 5, '88': 4, '92': 3, '95': 3, '100': 4, '101': 3,
'112': 5, '135': 4, '637': 3, '1073': 5}, '2': {'3': 4, '62': 5, '70': 5, '110': 4, '260': 5, '1974': 5, '2291': 2}}

    userCf=UserCf(data=users)
    r = userCf.recommend('guo')
    print(r)

5、源码获取方式

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