【python毕业设计】基于知识图谱的智能推荐系统(flask)源码（完整前后端+mysql+说明文档+LW）.zip

本次以Python语言为主要的开发语言，以flask框架为主开发框架，后台的数据库通过以MySQL来进行搭建，实现一款基于B/S结构的知识图谱智能推荐系统的开发，通过这款系统的开发能够实现通过歌名、电影名或者是书名来查找相关的信息介绍，通过深度学习的加入来扩展相关内容的有效应用。 环境说明： 开发语言：python Python版本：3.6.8 数据库：mysql 5.7 数据库工具：Navicat11 开发软件：pycharm 在当今信息技术高度发展的时代背景下，智能推荐系统已成为电子商务、视频流媒体、社交媒体等多个领域的核心技术之一。该系统的出现极大地改善了用户获取信息的效率，满足了人们对个性化信息服务的需求。本文介绍的是一款基于知识图谱的智能推荐系统，其研发过程和使用技术具有较高的研究和应用价值。 本项目采用Python语言进行开发，这是因为在数据科学和机器学习领域，Python拥有丰富的库资源和社区支持，使得开发效率和后期维护都更加便捷。项目选用Python 3.6.8版本作为开发语言，这个版本在稳定性与性能上得到了市场的广泛认可。 为了实现系统前后端的交互，项目采用Flask作为后端开发框架。Flask是一个轻量级的Web应用框架，它简洁易用，模块化程度高，非常适合用来构建小型至中型的Web应用。Flask通过路由、模板以及与数据库的交互等功能，为开发者提供了强大的后端支持。 数据库部分采用MySQL 5.7版本，MySQL是目前使用最为广泛的开源数据库管理系统之一。它以高性能、高可靠性和易用性著称，非常适合用于处理大量数据的场景。在本项目中，MySQL负责存储用户数据、推荐信息以及其他相关信息。为了更好地管理数据库，开发人员可以使用Navicat11这样的数据库工具来进行数据库的设计、维护和优化工作。 本系统采用了浏览器/服务器（B/S）架构，这种架构使得用户可以在任何地点通过网络访问系统，提高了系统的可用性和访问便利性。系统能够根据用户输入的歌名、电影名或书名，通过知识图谱技术快速检索并推荐相关信息。知识图谱是一种语义网络，它以图形的方式描述实体和实体之间的关系，可以用来解决信息检索、自然语言处理等领域的复杂问题。通过将知识图谱融入推荐系统，可以提高推荐结果的相关性和准确性。 深度学习是当前人工智能领域的重要分支，它通过模拟人脑神经元的工作方式，能够自动提取数据中的特征并进行学习。在本项目中，深度学习技术被用来扩展和优化推荐系统的内容应用，提升了系统的智能化水平。例如，通过深度学习算法分析用户的历史行为数据，可以更精准地预测用户的需求和喜好，从而提供更个性化的推荐服务。 除了源码和相关技术文档之外，开发文档也是本项目的重要组成部分。它详细记录了项目的开发流程、环境搭建、功能实现以及遇到的问题和解决方案等。对于后续的维护和二次开发而言，一个详尽的开发文档是必不可少的参考资料。 整个项目的文件还包括了数据库文件、源代码、相关的学习资料以及设计文档等。其中“kn_all”可能是一个包含所有知识图谱数据的文件，这对于整个推荐系统的运行至关重要。文件“python项目说明文档.zip”则为用户提供了一份全面的项目使用说明，方便用户快速理解和上手整个系统。 本项目通过构建一个基于知识图谱的智能推荐系统，不仅展示了如何将前沿的技术应用到实际项目中，也体现了技术服务于人类生活的理念。随着推荐系统技术的不断发展，相信会有更多的应用场景被开发出来，为人们的生活带来更多的便利。