如何利用Django框架和MySQL数据库构建一个基于知识图谱和协同过滤算法的电影推荐问答系统？

要构建一个基于知识图谱和协同过滤算法的电影推荐问答系统，首先需要熟悉Django框架和MySQL数据库的使用。Django框架提供了快速开发Web应用的能力，而MySQL数据库则用于存储和管理数据。通过Python语言的强大数据处理能力，可以实现复杂的推荐算法。

参考资源链接：[基于Django的知识图谱电影推荐问答系统研究](https://wenku.csdn.net/doc/1giid6nwt3)

系统的核心功能包括用户注册登录、个人信息管理、电影推荐和问答等。利用Django提供的用户认证系统可以实现用户的注册登录和密码修改功能。对于电影推荐，可以采用协同过滤算法，结合知识图谱中的电影属性、用户评分和行为数据来预测和推荐用户可能感兴趣的电影。

在实现过程中，可以使用Django的ORM（对象关系映射）系统与MySQL数据库交互，创建电影、用户和知识图谱等模型，并通过模型之间的关系实现数据的关联查询。例如，可以构建用户模型（User）、电影模型（Movie）、评分模型（Rating）等，并通过视图（View）和模板（Template）展示推荐结果和问答交互。

当系统设计完毕后，还需要对推荐算法进行调优和测试，确保推荐结果的准确性和用户的满意度。本系统的构建不仅可以作为学习项目的一部分，也可以作为探索人工智能在实际应用中如何工作的实际案例。

推荐深入了解《基于Django的知识图谱电影推荐问答系统研究》一书，该书详细介绍了如何将知识图谱和协同过滤技术应用于电影推荐系统中，对于想要学习如何使用Python、Django和MySQL构建类似系统的开发者来说，是一份宝贵的资料。

参考资源链接：[基于Django的知识图谱电影推荐问答系统研究](https://wenku.csdn.net/doc/1giid6nwt3)