python期末大作业——采用neo4j的基于协同过滤电影推荐系统

这个Python期末大作业是一个基于协同过滤算法的电影推荐系统，采用了neo4j数据库来存储和查询电影数据。协同过滤算法是一种利用用户的历史行为和兴趣来进行推荐的方法，它可以根据用户的喜好和其他用户的相似度来推荐用户可能感兴趣的电影。

这个电影推荐系统的实现包括以下几个步骤：首先，通过爬虫从网上获取电影的相关信息，比如电影的名字、导演、演员、类型等等，并将这些信息存储到neo4j数据库中。然后，根据用户的历史行为和评分数据，计算用户之间的相似度，并将相似度的结果也存储到数据库中。接下来，当用户登录系统并选择了一个电影，系统会根据用户喜欢的电影类型和其他用户的相似度，从数据库中查找可能感兴趣的电影，并进行推荐。

通过采用neo4j数据库，这个电影推荐系统可以更高效地存储和查询大数据量的电影信息和用户数据。neo4j是一个图数据库，它的存储结构和图的结构相似，可以更好地支持复杂的关系型数据的存储和查询。同时，neo4j也提供了丰富的查询语言和API，方便我们实现各种复杂的查询和推荐算法。

总而言之，这个基于协同过滤算法的电影推荐系统使用了neo4j数据库来存储和查询电影数据，通过分析用户的历史行为和其他用户的相似度来进行推荐，可以更好地满足用户的个性化需求。