基于知识图谱的病虫害推荐系统

系统简介
本项目是基于知识图谱的病虫害推荐系统，旨在通过构建病虫害相关的知识图谱，并利用图谱中的实体关系和用户行为数据，为用户提供个性化的病虫害推荐服务。系统采用Django框架开发，后端使用Python语言，前端采用HTML、CSS和JavaScript等技术，同时集成了Neo4j图数据库用于存储和查询知识图谱数据。

功能描述
用户端功能
用户注册与登录：用户可以通过注册功能创建账户，并使用账户登录系统。

病虫害列表展示：系统首页展示病虫害列表，用户可以浏览不同病虫害的信息。列表右侧提供地域筛选功能，方便用户根据地域查看相关病虫害。

搜索功能：用户可以在首页使用搜索功能，输入病虫害名称进行模糊搜索，快速找到感兴趣的病虫害信息。

详情页查看与评分：用户可以点击病虫害列表中的项进入详情页，查看病虫害的详细信息。在详情页，用户可以对病虫害进行评分，并发表评论或回复其他用户的评论。评分数据将写入Neo4j图数据库中。

推荐功能：系统提供推荐页面，根据用户的评分历史和行为数据，利用Neo4j图数据库中的知识图谱进行协同过滤推荐。推荐逻辑包括匹配符合条件的图上节点、计算两两用户之间的相似度，并返回相似度最高的前N个用户评价过的病虫害作为推荐结果。

管理端功能
用户管理：使用Django自带的admin后台进行用户管理，包括用户的增删改查等操作。

地域、病虫害与评分管理：管理员可以在后台对地域、病虫害和评分数据进行管理，包括添加、编辑、删除等操作，确保数据的准确性和完整性。

技术描述
后端技术栈：采用Django框架作为后端开发框架，使用Python语言编写后端逻辑代码。Django提供了丰富的功能和强大的性能，能够快速构建出稳定且可扩展的Web应用。

前端技术栈：前端采用HTML、CSS和JavaScript等技术进行页面开发和交互设计。通过合理的页面布局和美观的界面设计，提供良好的用户体验。

数据库技术：系统使用Neo4j图数据库存储知识图谱数据。Neo4j是一个高性能的图形数据库管理系统，它使用图结构存储数据，非常适合表示和查询复杂的实体关系网络。通过Neo4j的Cypher查询语言，可以方便地执行复杂的图查询操作。

推荐算法：系统采用基于用户的协同过滤推荐算法进行病虫害推荐。该算法通过分析用户的评分历史和行为数据，计算用户之间的相似度，并根据相似度为用户推荐其可能感兴趣的病虫害。这种推荐方式能够充分利用用户群体的智慧，提高推荐的准确性和个性化程度。

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