佛山市网站建设企业,怎么导入wordpress模板,橙光游戏制作器手机版,wordpress一直加载博主介绍#xff1a;✌全网粉丝10W#xff0c;前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室#xff0c;专注于计算机相关专业项目实战6年之久#xff0c;累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力#xff0c;已帮助成千上万的学生顺利毕业#xff0c;…博主介绍✌全网粉丝10W前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室专注于计算机相关专业项目实战6年之久累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力已帮助成千上万的学生顺利毕业选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、最全计算机专业毕业设计选题大全建议收藏✅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、HTML2、项目界面1电影查询—电影信息图形数据库知识图谱2Neo4j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.datadatadefgetItems(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_dataself.data[user1]user2_dataself.data[user2]distance0# 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distancepow(float(user1_data[key])-float(user2_data[key]),2)return1/(1sqrt(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ifnotuseriduserID:simliarself.Euclidean(userID,userid)res.append((userid,simliar))res.sort(keylambdaval: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_userself.top10_simliar(user)[0][0]print(top_sim_user)# 相似度最高的用户的观影记录itemsself.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(keylambdaval:val[1],reverseTrue)# 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}}userCfUserCf(datausers)ruserCf.recommend(guo)print(r)✌感兴趣的可以先收藏起来点赞关注不迷路想学习更多项目可以查看主页大家在毕设选题项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望可以帮助同学们顺利毕业✌5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的拉到文章底部即可看到个人联系方式。点赞、收藏、关注不迷路下方查看获取联系方式