基于图形数据库的Project Idea |推荐系统

本项目的主要目标是建立一个基于图形数据库（Neo4j）的高效推荐引擎。该系统旨在成为电影、书籍、博客等推荐的一站式目的地。

特征： 电影模块： a） 给电影评分（1-5分）。 b） 使用基于收视率的协同过滤获取电影推荐。 c） 根据你的情绪获得电影建议（基于调查）。 d） 根据一项调查，获得与你的同伴相匹配的电影建议。

博客模块： a） 使用不同的标签制作帖子 b） 查看最近的帖子 c） 像个帖子 d） 删除帖子 e） 根据他们都在博客上写过的标签，找到与登录用户最相似的用户。

图书模块： a） 图书馆 b） 书籍建议

使用的工具： 语言：Python IDE:Pycharm专业版 框架：烧瓶 前端：引导 后端：Neo4j

Neo4j和Pycharm可从以下链接下载： https://www.jetbrains.com/pycharm/download https://neo4j.com/download/

研究 a） 协同过滤技术

本文由 迪帕克赛 .如果你喜欢GeekSforgek，并想贡献自己的力量，你也可以使用 贡献极客。组织 或者把你的文章寄到contribute@geeksforgeeks.org.看到你的文章出现在Geeksforgeks主页上，并帮助其他极客。

如果您发现任何不正确的地方，或者您想分享有关上述主题的更多信息，请写下评论。