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基于Python的电影推荐系统毕业设计：知识图谱与图神经网络的应用（优质高分项目）

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简介：
本项目采用Python开发，结合知识图谱和图神经网络技术构建高效电影推荐系统。旨在通过深入分析用户行为数据提供个性化推荐服务，实现精准化内容推送。此为高质量学术研究作品，具有较高的应用价值与创新性。 本项目是一个基于Python的知识图谱与图神经网络的电影推荐系统源码，适用于毕业设计、期末大作业及课程设计，并获得了导师的高度认可。该项目代码详细注释，即使是编程新手也能轻松理解。 整个项目的功能完善且界面美观，操作简便而管理便捷，具有较高的实际应用价值。所有代码均已经过严格调试和测试以确保其能够正常运行。 该推荐系统利用知识图谱与图神经网络技术来实现精准的个性化电影推荐服务，非常适合那些希望在学术项目中展示前沿技术和实践能力的学生使用。

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  • 基于Python的电影推荐系统毕业设计：知识图谱与图神经网络的应用（优质高分项目）
    优质
    本项目采用Python开发，结合知识图谱和图神经网络技术构建高效电影推荐系统。旨在通过深入分析用户行为数据提供个性化推荐服务，实现精准化内容推送。此为高质量学术研究作品，具有较高的应用价值与创新性。 本项目是一个基于Python的知识图谱与图神经网络的电影推荐系统源码，适用于毕业设计、期末大作业及课程设计，并获得了导师的高度认可。该项目代码详细注释，即使是编程新手也能轻松理解。 整个项目的功能完善且界面美观，操作简便而管理便捷，具有较高的实际应用价值。所有代码均已经过严格调试和测试以确保其能够正常运行。 该推荐系统利用知识图谱与图神经网络技术来实现精准的个性化电影推荐服务，非常适合那些希望在学术项目中展示前沿技术和实践能力的学生使用。
     
  • Python毕业设计：完整的基于知识图谱电影推荐系统的源代码项目
    优质
    本项目为Python语言开发的毕业设计作品，构建了一个基于知识图谱的电影推荐系统。提供了完整源代码和详细文档，旨在帮助学习者深入理解知识图谱在智能推荐中的应用。 这个项目是基于知识图谱的电影推荐系统源码（完整项目代码），是我个人在导师指导下完成并通过评审的一个高分毕业设计项目，获得了98分的好成绩。所有提供的源码都经过本地编译并可运行，且已严格调试确保无误。 该项目主要面向计算机相关专业的学生以及需要进行实战练习的学习者，并适合用作课程设计或期末大作业的参考资源。项目的难度适中，内容也已经过助教老师的审定，能够满足学习和使用的需求。如有需求可以放心下载使用。
     
  • 基于知识图谱的电影问答系统(Python&Neo4j应用)-毕业设计
    优质
    本项目为毕业设计作品，旨在构建一个基于Python和Neo4j的知识图谱驱动的电影问答系统。利用自然语言处理技术解析用户问题，并通过Neo4j数据库高效查询知识图谱以获取准确答案，提升用户体验。 这是基于知识图谱的电影问答系统（Python&Neo4j实战），此处提供全部源代码（严重Bug已解决）。相关细节已在博客中记录，欢迎有需要的朋友下载。
     
  • Resume_Recommender: 基于知识图谱和人工神经网络的简历推荐系统
    优质
    简介：Resume_Recommender是一款创新的简历推荐工具，结合了知识图谱与人工神经网络技术，旨在为用户提供精准、个性化的职位匹配建议。 Resume_Recommender 是一个基于知识图谱与人工神经网络的简历推荐系统。由于涉及数据隐私问题，真实的数据集无法提供。 技术栈方面，前端使用echarts.js（未来会考虑用vue进行改写），后端则采用了Python Django框架；在特征处理阶段，技能相关的特征通过构建的知识图谱进行处理，该知识图谱是基于neo4j数据库建立的。系统的流程包括先做二分类筛选，然后对筛选出正样本进一步排序；其中，二分类模型采用深度神经网络（DNN）并使用Keras框架训练，在线上应用时直接调用已保存为h5格式的model文件进行预测；而排序则基于随机森林算法中的特征重要性指标完成。 系统演示包括以下几个页面：首页展示原始简历、查看原始简历详情页、统计分析图表展示页以及项目简介和招聘信息分析页面。最后，还有专门用于显示推荐结果的简历推荐结果页面。
     
  • 基于Python和Vue的知识图谱智能旅游推荐系统代码（高质量项目）
    优质
    本项目是一款结合Python与Vue技术开发的智能化旅游推荐系统，利用知识图谱为用户提供个性化的旅行建议。 基于Python+Vue的知识图谱智能旅游推荐系统代码（高质量项目），包含详细的代码注释，适合新手理解学习。该项目是我个人精心制作的高分作品，得到了导师的高度认可，非常适合用于毕业设计、期末大作业或课程设计中获得好成绩。下载后只需简单部署即可使用。
     
  • 基于知识图谱的电影推荐系统实现.pdf
    优质
    本文探讨了利用知识图谱技术提升电影推荐系统的精准度和用户体验的方法与实践，深入分析并实现了基于知识图谱的电影推荐系统。 在推荐算法中加入电影的知识图谱，可以使新上映且缺乏历史数据的电影精准地推荐给目标用户。
     
  • 基于知识图谱的医生推荐系统的Python实现源码及项目说明（适合高分毕业设计）.zip
    优质
    本项目提供了一个基于知识图谱的医生推荐系统Python实现的完整代码和详细文档，适用于大学生进行高质量的毕业设计。 本项目主要实现了疾病自诊和医生推荐两个功能，并构建了医生服务指标评价体系。在疾病自诊方面，通过使用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别技术以及医学知识图谱建立，从而基于患者的问诊文本进行初步诊断。这一功能有助于患者了解自身的病情并为后续与医生沟通提供支持。 第二个关键功能是医生推荐系统。平台采用基于Jacard距离的Minhash和minhashLSHForest算法来匹配患者的咨询记录及医生的历史问诊数据，以此向用户推荐最合适的医生。最后，项目使用Django框架进行发布。
     
  • 基于Python和知识图谱的推荐系统的设计与实现
    优质
    本论文提出了一种基于Python编程语言及知识图谱技术的创新性推荐系统设计，并详细阐述了其实现过程。该研究结合了先进的数据处理方法，以提升用户个性化体验为目标，通过构建丰富的语义关联网络来优化推荐效果，为同类应用提供了新的思路和实践指导。 基于Python与知识图谱的推荐系统设计与实现