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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

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