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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

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 带有数据集的基于知识图谱的推荐系统项目完整代码
    优质
    本项目提供了一个基于知识图谱的推荐系统的完整代码和相关数据集。通过整合和分析大规模用户行为与物品信息，实现了精准个性化推荐。 基于知识图谱的推荐系统项目完整代码的数据集位于data文件夹下，数据格式为txt，分为训练集、验证集以及测试集。
     
  • 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。
     
  • 毕业设计：基于知识图谱的Python电影推荐问答系统（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目构建了一个基于知识图谱的Python电影推荐问答系统，通过整合丰富电影数据资源，利用自然语言处理技术为用户提供个性化电影推荐与信息查询服务。包含完整源代码、数据库及相关文档资料。 毕业设计：基于知识图谱的电影推荐问答系统（包含源代码、数据库及文档） 2 开发工具和技术 2.1 B/S结构简介 2.2 Python技术介绍 2.3 HTML技术介绍 2.4 MySQL数据库介绍 2.5 知识图谱介绍 2.6 协同过滤算法介绍 2.7 开发环境介绍 3 需求分析 3.1 可行性分析 3.2 功能需求分析 3.3 非功能需求分析 4 总体设计 4.1 系统总体结构设计 4.2 数据库系统设计 5 系统实现 5.1 登录及注册 5.2 首页展示 5.3 用户信息管理 5.4 电影列表显示 5.5 电影详情页面 5.6 问答功能 6 测试阶段 6.1 测试目的 6.2 测试内容 6.3 测试总结
     
  • 基于CNN视觉识别与知识图谱的Python饮食推荐系统毕业设计源码.zip
    优质
    本项目为Python开发的饮食推荐系统，结合了CNN视觉识别技术与知识图谱，通过分析用户上传的食物图片智能推荐健康食谱。包含完整代码和文档。 本项目为Python毕业设计作品，基于CNN视觉识别技术和知识图谱构建的饮食推荐系统源码。该项目使用TensorFlow训练图像识别模型，并采用Kaggle提供的数据集进行训练；同时利用Neo4j数据库来建立知识图谱结构。前端界面则通过PyQt5实现。 软件的主要功能包括：用户可以通过点击摄像头按钮，让程序自动识别镜头中的食材，被识别的食品会显示在界面上；当用户选择某个特定食物时，系统能够展示该食物的营养成分信息；此外，在健康状况页面中可以统计用户的个人身体数据，并根据现有食材和身体健康状态推荐合适的菜品。 此项目是经过导师指导并获得认可、评分高达98分的作品。其中包含的所有源代码均已通过本地编译测试验证其可运行性，确保无误后提供给大家使用。该资源适合计算机相关专业学生作为毕业设计或课程作业参考；同时也适用于需要实战演练的学习者进行练习操作。 项目难度适中且内容已经过助教老师审核确认能够满足学习和应用的需求，在保证实用性的基础上具有一定的挑战性和教育价值，值得有兴趣的同学下载体验并加以研究。
     
  • 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。