El proyecto esta formado por lo siguiente:
-
Una base de datos basada en nodos (Neo4j) que inicialmente tiene:
- Movie {title, year, duration, country}
- User {name}
- Person {name}
- Productor {name}
- Genre {name}
- User -[:LIKED]-> Movie
- Person -[:ACTED_IN]-> Movie
- Movie -[:IN_GENRE]-> Genre
- Person -[:DIRECTED]-> Movie
- Productor -[:PRODUCED]-> Movie
-
Algortimo de recomendacion a partir de una pelicula el cual esta basado en el algoritmo de Jaccard.
Para instalar este programa se debe:
- Instalar Python Neo4j por medio de la terminal (pip3 install neo4j)
- Crear la base de datos en la aplicacion de Neo4j Desktop y colocarle la contraseña 'admin'.
- Ejecutar el script con python 3
- Nota: La primera opcion del menu carga la base de datos en Neo4J, pero debe haberse creado e iniciado en Neo4J Desktop para conectarse.
MATCH (initial {name: 'Pixar'}), (final {name: 'Walt Disney'}), path = shortestPath((initial)-[*]-(final)) WITH path WHERE length(path)> 1 RETURN path;
MATCH (initial {name: 'Paramount Pictures'}), (final {name: 'Pixar'}), path = shortestPath((initial)-[*]-(final)) WITH path WHERE length(path)> 1 RETURN path
MATCH (initial {name: 'Suspenso'}), (final {name: 'Epico'}), path = shortestPath((initial)-[*]-(final)) WITH path WHERE length(path)> 1 RETURN path
MATCH (initial {name: 'Ciencia Ficcion'}), (final {name: '20th Century Fox'}), path = shortestPath((initial)-[*]-(final)) WITH path WHERE length(path)> 1 RETURN path
MATCH (initial {name: 'M6'}), (final {name: '20th Century Fox'}), path = shortestPath((initial)-[*]-(final)) WITH path WHERE length(path)> 1 RETURN path