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作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作
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文末获取源码
1.数据获取
知识图谱数据层的构建需要具体的实体，在模式层的约束下需要对数据进行补充。由于没有适合协同过滤算法的公开数据集，本次数据的获取主要来源于薄荷网与唤醒食物网页。
2.构建知识图谱
契合算法的模式层在敲定之后，选择用Neo4j知识图谱进行数据的存储。使用Python对数据库进行连接创建，首先将Neo4j数据库driver导入当前环境变量中来，使用CQL语句对数据库进行创建，读取上一小节处理好的三个文件，利用Create与merge关键词创建节点、关系。形成了<食物，属于，种类>，<食物，拥有，特征>，<用户，评价，食物>等三元组
3.推荐算法
每个用户都具有一个ID，前端初始化时会将ID传递给服务端，服务端开始访问知识图谱服务，查询该用户的评价关系图谱，经过相似度算法处理，得到用户相似度，可以构建关于该用户的相似关系图谱，由相似关系图谱对该用户做出食物推荐，得出初始推荐列表，然后根据用户的特征过滤掉该用户不宜食用的食物即可得到成熟推荐列表
实现一个基于知识图谱的食谱推荐算法涉及多个步骤，包括构建知识图谱、提取实体和关系、以及实现推荐算法。以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Python和Neo4j（一种流行的图数据库）来实现基本的食谱推荐系统。
首先，假设你已经有一个Neo4j图数据库，并且已经导入了食谱相关的数据。数据可以包括食材、食谱以及它们之间的关系。
步骤1：安装必要的库
你需要安装neo4j库来与Neo4j数据库进行交互。可以使用以下命令安装：
pip install neo4j步骤2：构建知识图谱
在Neo4j中，你可能已经有了一些类似于以下的Cypher查询来构建知识图谱：
CREATE (i1:Ingredient {name: 'Flour'})
CREATE (i2:Ingredient {name: 'Sugar'})
CREATE (i3:Ingredient {name: 'Egg'})
CREATE (r1:Recipe {name: 'Cake'})
CREATE
(r1)-[:REQUIRES]->(i1),
(r1)-[:REQUIRES]->(i2),
(r1)-[:REQUIRES]->(i3)步骤3：实现食谱推荐算法
以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用Neo4j数据库来推荐食谱。这个示例将推荐与用户当前拥有的食材相匹配的食谱。
from neo4j import GraphDatabase
# 连接到Neo4j数据库
uri = "bolt://localhost:7687" # 替换为你的Neo4j数据库URI
user = "neo4j" # 替换为你的Neo4j用户名
password = "password" # 替换为你的Neo4j密码
driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password))
def get_matching_recipes(available_ingredients):
with driver.session() as session:
# 构建Cypher查询
query = (
"MATCH (i:Ingredient)-[:REQUIRES]->(r:Recipe) "
"WHERE i.name IN $ingredients "
"WITH r, COUNT(DISTINCT i) AS ingredient_count "
"RETURN r.name AS recipe_name, ingredient_count "
"ORDER BY ingredient_count DESC"
)
# 执行查询并获取结果
result = session.run(query, ingredients=available_ingredients)
# 处理结果并返回匹配的食谱
matching_recipes = []
for record in result:
recipe_name = record["recipe_name"]
ingredient_count = record["ingredient_count"]
matching_recipes.append((recipe_name, ingredient_count))
return matching_recipes
# 示例：用户当前拥有的食材
available_ingredients = ["Flour", "Sugar", "Egg"]
# 获取匹配的食谱
recommended_recipes = get_matching_recipes(available_ingredients)
# 打印推荐的食谱
for recipe, count in recommended_recipes:
print(f"Recipe: {recipe}, Ingredients matched: {count}")
# 关闭驱动
driver.close()解释
- 连接到Neo4j数据库：使用
GraphDatabase.driver方法连接到Neo4j数据库。 - 构建Cypher查询：在
get_matching_recipes函数中，构建一个Cypher查询，用于查找与给定食材相匹配的食谱。 - 执行查询并获取结果：使用
session.run方法执行查询，并处理结果。 - 返回匹配的食谱：将匹配的食谱及其匹配的食材数量返回为一个列表。
- 打印推荐的食谱：打印推荐的食谱及其匹配的食材数量。
注意事项
- 数据完整性：确保你的Neo4j数据库中已经导入了完整且准确的食谱和食材数据。
- 性能优化：对于大型数据集，可能需要优化Cypher查询以提高性能。
- 安全性：在实际应用中，请确保数据库连接信息的安全性，避免硬编码在代码中。
这个示例代码仅展示了基本的食谱推荐功能。根据实际需求，你可以进一步扩展和优化这个系统，例如添加用户偏好、评分系统以及更复杂的推荐算法。
