基于知识图谱的电影推荐展示系统2

基于知识图谱的电影推荐展示系统2

系统简介
本项目是一个基于知识图谱的电影推荐展示系统，它结合了数据爬取、数据库管理、图谱展示以及推荐算法等多个技术领域。系统首先从豆瓣等平台上爬取电影相关数据，并将其存储于SQLite数据库中。随后，这些数据被初始化进Neo4j图数据库中，以构建电影领域的知识图谱。通过图谱的展示和推荐功能，用户可以更直观地探索电影之间的关系，并获得个性化的电影推荐。

功能描述
用户端功能：
登录注册与退出：用户可以使用账号进行登录注册，以及安全退出登录。

电影列表浏览与搜索：登录后，用户将看到一个电影列表，支持模糊搜索功能以快速定位感兴趣的电影。同时，列表右侧提供地区过滤选项，方便用户根据偏好筛选电影。

电影详情查看与打分：点击电影名称，用户可跳转到具体电影详情页，查看电影的详细信息，包括剧情、演员阵容等。在此页面，用户还可以对电影进行打分，打分数据将实时写入Neo4j图数据库，并可作为后续推荐算法的依据。此外，用户还可以发表评论，与其他用户交流观影感受。

知识图谱展示与查询：系统提供知识图谱展示功能，用户可以通过图谱直观地查看电影之间的关系，如导演、演员、类型等。同时，支持根据节点和关系进行高级查询，满足用户深度探索的需求。图谱展示采用ECharts库，后端则使用py2neo与Neo4j进行交互。

协同过滤推荐：基于用户的打分数据，系统采用协同过滤算法为用户提供个性化的电影推荐。用户只需点击推荐按钮，即可获得系统为其量身打造的电影推荐列表。

个人中心信息管理：用户可以在个人中心修改个人信息，包括密码、头像等，确保账户安全和个人信息的准确性。

管理员端功能：
登录管理端：管理员使用专用账号登录管理端，确保系统安全。

用户管理：管理员可以对用户进行增删改查操作，维护用户数据的完整性和准确性。

电影与相关数据维护：管理员可以对电影、地区、类型、评分和评论等数据进行增删改查操作，确保系统数据的实时性和有效性。通过这些维护功能，管理员可以及时调整系统内容，响应用户反馈和需求变化。

技术描述
本系统采用前后端分离架构，前端负责界面展示和用户交互，后端提供数据支持和业务逻辑处理。在数据存储方面，系统使用SQLite作为关系型数据库存储结构化数据，而Neo4j则作为图数据库存储知识图谱数据。后端采用Django框架开发，结合py2neo库与Neo4j进行高效交互。前端则利用HTML、CSS和JavaScript等技术实现丰富的界面效果和交互体验。通过这些技术的有机结合，系统能够为用户提供稳定、高效且富有创意的电影推荐服务。

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