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news 2026/6/30 7:19:43

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1、项目介绍

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

2、项目界面

（1）电影查询—电影信息（图形数据库，知识图谱）

（2）Neo4j图形数据库

（3）电影相关信息查询检测，问答系统

（4）电影推荐

（5）知识图谱

（6）个人中心

（7）后台管理

3、项目说明

该项目是一款聚焦电影领域的综合服务平台，以 Python 为开发语言、Django 为后端框架，结合 Neo4j 图形数据库、协同过滤推荐算法与 Echarts 可视化技术，搭配 HTML 前端页面，实现电影信息查询、个性化推荐、智能问答及数据管理等核心功能，为用户与管理员提供高效、便捷的服务体验。
项目包含 7 个关键界面，各模块功能明确且协同联动：其一为电影查询界面，依托 Neo4j 图形数据库构建的知识图谱，可直观展示电影基本信息（如片名、上映时间、评分）及关联数据（如导演、演员、电影类型），用户能快速获取目标影片详情，数据关系清晰易懂；其二是 Neo4j 图形数据库界面，可视化呈现数据库内的实体（电影、导演、演员等）与实体间关系，支持管理员查看数据结构、验证数据完整性，为前端查询功能提供稳定的数据支撑；其三为电影相关信息问答系统，支持用户以自然语言提问（如 “某演员主演的喜剧电影有哪些”），系统基于知识图谱精准匹配数据，快速返回答案，大幅提升交互灵活性；其四是电影推荐界面，采用协同过滤推荐算法，通过分析用户偏好或相似用户行为，生成个性化影片推荐列表，有效解决用户 “选片难” 问题，增强用户粘性；其五为知识图谱界面，借助 Echarts 可视化技术，将电影领域数据（如类型分类、人物合作关系）以图谱形式动态呈现，帮助用户宏观把握电影领域数据关联，提升信息获取效率；其六是个人中心，用户可在此查看历史查询记录、收藏心仪影片、管理个人基础信息，实现个性化使用轨迹追踪；其七为后台管理界面，管理员可通过该界面更新电影数据（新增影片、修正信息）、管理用户账号（创建、禁用账号）、监控系统运行状态，保障平台数据时效性与系统稳定性。
整体而言，项目通过多技术融合，打通电影信息查询、推荐、问答与管理的全流程，既满足用户获取精准电影信息、享受个性化推荐的需求，也为管理员提供便捷的数据维护工具，实现了用户体验与系统管理的双重优化。

4、核心代码

frommathimportsqrt,powimportoperatorclassUserCf():def__init__(self,data):self.data=datadefgetItems(self,username1,username2):returnself.data[username1],self.data[username2]defEuclidean(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forkeyinuser1_data.keys():ifkeyinuser2_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)return1/(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deftop10_simliar(self,userID):res=[]foruseridinself.data.keys():# 排除与自己计算相似度ifnotuserid==userID:simliar=self.Euclidean(userID,userid)res.append((userid,simliar))res.sort(key=lambdaval:val[1])returnres[:4]# 根据用户推荐电影给其他人defrecommend(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foriteminitems.keys():ifitemnotinself.data[user].keys():recommendations.append((item,items[item]))recommendations.sort(key=lambdaval:val[1],reverse=True)# 按照评分排序# 返回评分最高的10部电影returnrecommendations[: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)