🎬 毕设灵感——“基于知识图谱的电影推荐系统”🚀
👉 如果你的毕业设计还没有灵感，那么这个基于知识图谱的电影推荐系统绝对值得参考！这不是普通的推荐系统，而是通过知识图谱+大数据的结合，来为用户推荐更个性化的电影体验。它综合了用户的行为数据和电影内容，解决了冷门电影无从下手的难题，也让我们上午还在为电影发愁，下午就能看到心仪的影片。
💡 功能亮点
- 智能推荐：基于协同过滤算法自动识别用户喜好，为每位用户量身定制电影推荐，特别适合那些一时选择困难的小伙伴！
- 知识图谱展示：后端通过Neo4j存储电影数据，并用py2neo库与前端echarts图谱可视化展示无缝对接，用户可在图谱上直观查看如何推荐出的影片。
- 强悍的爬虫技术：内置人人都爱的"数据爬虫"，轻松爬取豆瓣Top 250电影，让内容保持持续更新。
👨💻 技术细节
- 系统后端基于Django Web框架，SQLite用于常规数据存储，Neo4j则处理电影与用户数据的关系图谱。
- 协同过滤算法 + 知识图谱的交互应用，让系统既能处理静态数据，也能提供更具参考意义的推荐方案。
- 管理员功能齐全，可以对用户、电影数据进行维护与管理，为系统的长期稳定运行提供了保障。
✨ 设计优势：
- 高度自动化，自动分析用户历史行为，生成个性化的推荐内容。
- 使用图数据库Neo4j+py2neo打造动态数据推荐，更灵活、更智能。
- 系统可以作为毕业设计项目，技术难度适中，适合学习Django框架和大数据分析的同学。
如果你的专业涉及人工智能、图数据库或推荐算法，这个项目能够很好满足毕业设计的难度要求，也能让你充分展示全文融合多技术栈的能力！💪
