基于Django的知识图谱电影推荐问答系统研究

资源摘要信息: "本系统是一个基于Python语言和Django框架开发的电影推荐问答系统，通过知识图谱和协同过滤算法实现用户个性化推荐。系统主要分为两大用户角色：普通用户和管理员用户。普通用户可进行注册、登录、个人信息查看、修改密码、浏览电影推荐、搜索电影以及参与电影问答等功能；管理员用户除上述功能外，还可管理用户信息、电影信息、进行用户管理和电影管理等。 知识点详细说明如下： 1. 知识图谱：知识图谱是一种图形化的知识表示方法，它能够链接起大量的相互关联的数据。在本系统中，知识图谱可能被用来存储和处理与电影相关的各种信息，包括但不限于电影本身的各种属性（如导演、演员、类型等）、用户偏好、评分数据等，为电影推荐提供基础数据支持。 2. 协同过滤算法：协同过滤是推荐系统中常用的一种技术，分为用户基于协同过滤和物品基于协同过滤两种。用户基于协同过滤算法通过寻找相似的用户，并基于相似用户对电影的评价来预测目标用户的喜好；物品基于协同过滤则是通过寻找相似的物品（电影）来进行推荐。本系统可能会采用其中一种或两种算法的组合来实现推荐功能。 3. 电影推荐：系统利用知识图谱中存储的数据和协同过滤算法的计算结果，对用户进行个性化的电影推荐。推荐的逻辑可能包括用户过去的行为、评分以及与用户兴趣相似的其他用户的喜好。 4. Python：Python是一种广泛用于快速开发的高级编程语言。它在数据科学、人工智能、网络爬虫等领域有着广泛的应用。Python简洁的语法和强大的库支持，使得它在处理大量数据和构建机器学习模型方面具有优势。 5. Django：Django是一个开源的高级Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。Django内置了许多功能，如用户认证、内容管理、RSS feeds等，这使得开发者可以专注于构建应用程序的业务逻辑。 6. MySQL：MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），它被广泛地应用在Web应用的后端。MySQL在本系统中可能用于存储用户信息、电影信息以及知识图谱的相关数据。 7. 用户和管理员功能需求分析：根据系统描述，用户角色主要实现功能包括注册、登录、个人信息管理、密码修改、电影搜索和问答，而管理员角色还增加了对用户和电影信息的管理。这些功能要求系统后端提供相应的数据处理和业务逻辑支持，并通过Django框架构建用户友好的前端界面。 8. 毕业设计/深度学习/人工智能：从标签来看，该系统可能作为某个学习项目的毕业设计课题，并涉及深度学习和人工智能领域的知识。推荐系统的开发涉及到机器学习模型的训练和调优，这通常属于深度学习和人工智能的研究范畴。 总体来看，本系统设计了一个具有实用功能的电影推荐问答平台，它结合了现代Web开发技术和推荐系统算法，旨在为用户提供个性化的电影推荐和便捷的问答服务。"