基于neo4j知识图谱的图书推荐借阅系统

基于neo4j知识图谱的图书推荐借阅系统

系统简介
本项目是一个基于Neo4j知识图谱的图书推荐借阅系统，采用Django框架进行开发，底层图谱数据库则选用Neo4j来存储。系统不仅自带图书数据以便初始化，还能默认生成打分数据，从而建立起用户与图书之间的关系。这一综合系统为用户提供了丰富的图书浏览、评分、借阅以及个性化推荐功能。

功能描述
用户端功能
用户系统基础功能：包括用户登录、注册、退出系统等基本操作。

图书列表浏览：用户登录后，可以浏览图书列表，其中提供搜索功能以便快速定位图书。同时，用户可以收藏或点赞喜欢的图书，并根据分类进行筛选。热门书籍和新上线书籍也会在列表中展示。

图书详情查看：点击具体图书后，用户可查看详细信息，包括评论、打分功能。打分数据将被存储到Neo4j数据库中，用于后续的推荐计算。此外，用户还可以在此页面选择借阅图书。

个性化推荐：系统会根据用户的打分数据和Neo4j中的知识图谱进行个性化图书推荐。

个人收藏与点赞管理：用户可以查看和管理自己的收藏和点赞记录。

个人中心：用户可以在个人中心修改个人信息，如头像、用户名等。同时，还提供图书的增删改查功能，允许用户上传和分享自己的图书。

管理员端功能
用户管理：超级管理员可以登录系统，对所有用户进行增删改查操作。

电子书与评论管理：管理员可以管理电子书、分类和评论信息，进行增删改查等操作。

用户画像与图谱查看：管理员能够查看用户画像，显示图谱，并根据节点关系查询图谱信息。

技术描述
本系统后端采用Django框架开发，利用其强大的MVC架构和丰富的库支持，实现了快速开发和部署。数据库方面，系统选用了Neo4j作为图谱数据库，存储用户和图书之间的复杂关系，以及用户的评分数据。通过Neo4j的查询语言Cypher，系统能够高效地进行图谱查询和计算，从而为用户提供精准的个性化推荐。

在推荐逻辑上，系统采用了协同过滤算法，通过计算用户之间的相似度来推荐图书。具体来说，系统会找到与目标用户有共同评分的其他用户，以及这些用户共同评价过的图书。然后，根据这些用户的评分数据计算相似度，最终为目标用户推荐相似度最高的用户所喜欢的图书。这一过程充分利用了Neo4j在图谱查询和计算方面的优势，提高了推荐的准确性和效率。

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