基于neo4j知识图谱的菜谱推荐系统

在数字时代，个性化推荐系统已成为各大平台吸引用户的重要手段。从电商网站到社交媒体，再到在线教育平台，个性化推荐无处不在。本文将介绍如何使用Python、Django、Flask、Neo4j及Py2neo等技术栈构建一个智能菜谱推荐系统。该系统不仅包含完善的用户系统和菜谱数据，还能根据用户的浏览记录智能推荐菜谱，极大地提升用户体验。

1. 系统架构

本系统采用Django作为后端框架，利用其强大的ORM和模板引擎，快速搭建Web应用。数据库方面，系统同时使用SQLite和Neo4j数据库，前者负责存储用户信息、菜谱基本数据等，后者则用于存储菜谱之间的复杂关系，以便进行高效的推荐查询。

2. 用户端功能实现

2.1 用户系统

用户系统是任何Web应用的基础，包括用户注册、登录、退出登录等功能。Django自带的django.contrib.auth模块能够很好地满足这些需求，我们通过继承AbstractUser自定义用户模型，以支持更多的用户属性。

2.2 菜谱列表与分页

首页展示的菜谱列表通过Django的ListView实现。为了提升用户体验，我们实现了分页功能，用户可以轻松翻页查看更多菜谱。这里使用Django内置的分页类Paginator，仅需几行代码即可实现分页逻辑。

2.3 菜谱收藏与点赞

为了让用户能够对菜谱进行互动，系统提供了收藏和点赞功能。这需要在数据库中设计相应的模型，记录用户与菜谱之间的关系。具体实现时，我们可以通过Django的ManyToManyField