Python~知识图谱的智能推荐系统~源码+部署

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1. 简介

基于知识图谱的智能推荐系统是本次开发的核心主题，旨在提升音乐、电影、图书等内容的推荐效果。该系统利用知识图谱嵌入技术，实现更精准的个性化推荐。整个设计包含数据收集、知识图谱构建、向量化处理、协同过滤等关键环节，主要研究内容如下：

知识图谱构建：收集大量基础数据，对实体类型及相关字段进行整理和映射，以三元组（实体-关系-实体）方式存储。

推荐优化：通过计算实体间相似度，优化推荐系统，解决数据稀疏问题。

系统开发：采用Python开发基于B/S架构的推荐系统，前端提供交互界面，后端利用MySQL存储数据，实现精准推荐。

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2. 技术栈

后端：Python（Flask）

推荐算法：基于协同过滤

数据库：MySQL

3. 需求分析

该智能推荐系统旨在帮助用户精准获取音乐、电影和书籍资源，提高信息检索效率。主要需求包括：

用户管理：支持注册、登录，记录用户信息。

资源搜索与管理：支持音乐、电影、书籍的搜索、收藏和标记。

智能推荐：基于用户搜索、收藏等行为，结合知识图谱实现个性化推荐。

4. 系统设计

本系统的核心目标是提升推荐质量，减少用户搜索成本，基于知识图谱的技术实现更精准的个性化推荐。主要设计思路如下：

知识图谱构建：自动抽取和融合互联网数据，构建音乐、电影、书籍相关知识图谱。

推荐策略：结合强关联、弱关联、无关联等多层次推荐方式，提高推荐的多样性。

用户行为分析：通过用户搜索、收藏、评分等行为，优化推荐模型。

5. 系统实现

5.1 用户注册界面

用户通过注册页面录入信息，已注册用户可直接登录。

5.2 系统首页

首页展示音乐、书籍、电影资源及推荐内容，用户可快速浏览和搜索。

5.3 智能搜索功能

支持用户输入关键词搜索，系统根据用户行为推荐相关资源。

5.4 音乐管理

用户可搜索歌曲，收藏或标记喜欢的音乐，系统据此优化推荐。

5.5 电影管理

提供电影详细信息，包括导演、主演、评分等，支持用户收藏。

5.6 书籍管理

书籍模块提供名称、作者、评分、出版信息，支持收藏与购买。

6. 结论

本系统通过知识图谱技术优化推荐质量，结合用户行为数据提升推荐效果，实现音乐、电影、书籍的个性化推荐，提升用户体验。未来可进一步拓展推荐范围，增强系统智能化程度。