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1、项目介绍

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

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
本项目是面向电影领域的综合服务平台，基于Python+Django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，打造集电影信息查询、个性化推荐、智能问答、数据管理于一体的服务体系。平台包含7个核心界面，通过知识图谱直观展示电影关联数据，智能问答系统快速响应查询需求，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，兼顾用户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作为核心开发语言，依托Django框架搭建后端整体架构，选用Neo4j图形数据库存储电影及关联数据，融合协同过滤推荐算法实现个性化影片推荐，借助Echarts完成数据可视化展示，并通过HTML构建前端交互界面，多技术协同支撑平台功能落地。

二、功能模块

• 电影查询：页面搭载知识图谱，以中心节点关联电影类型、时长、导演等多维信息，直观呈现电影各属性的关联关系，帮助用户清晰掌握目标影片的核心要素。
• Neo4j图形数据库：左侧展示数据库节点标签、关系类型等基础信息，知识图谱以电影为核心节点，关联上映时间、地区等属性节点，便于梳理电影各类属性的数据关联。
• 电影相关信息查询检测（问答系统）：提供输入框支持用户提交电影相关查询需求，系统可快速返回对应结果，帮助用户高效获取演员作品等关联信息。
• 电影推荐：以表格形式展示推荐影片列表，涵盖电影名、评分、导演等信息，支持分页浏览，让用户直观查看个性化推荐影片的核心属性。
• 知识图谱：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，可视化呈现电影各维度信息的关联逻辑，提升信息梳理效率。
• 个人中心：展示用户昵称、邮箱、账号权限等信息，配备修改个人信息按钮，支持用户查看并编辑账号信息，实现个人信息的自主管理。
• 后台管理：涵盖账号、电影数据表等管理模块，各模块配有增改操作按钮，同步展示操作日志，助力管理员完成数据维护与系统监控。

三、项目总结
本电影知识图谱综合服务平台围绕电影领域信息服务与管理需求构建，整合Python、Django、Neo4j等技术，打造了查询、推荐、问答、管理一体化的服务体系。平台通过知识图谱可视化呈现电影关联数据，智能问答系统提升交互灵活性，协同过滤算法解决用户选片难题，同时兼顾用户个人信息管理与管理员后台运维需求。整体而言，项目既满足了普通用户获取精准电影信息、享受个性化推荐的核心需求，也为管理员提供了便捷的运维工具，实现了用户体验与系统管理效率的双重优化。

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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