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

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

5、源码获取方式

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