如今生活中,大众媒介已经成为了人们视听生活中必不可少的工具,在各个方面各个领域影响着人们对于事物的认知,进而影响人们的思想,改变人们对事物的思维和判断,而在这其中,电影公认是目前最为普遍、信息负载量最大的媒体。并且人们对于精神生活的高质量的追求,人们对于电影需求也日益增加。同时伴随着网络的广泛覆盖,电影相关的信息量也越来越庞大,因此如何设计构建关于电影的问答系统也就越来越迫切和重要。而知识图谱产生的初衷就是在于表述客观存在于真实世界中的各种各样的实体、概念及它们之间存在的种种关系,可以形象的认为是一张的大图。知识图谱方案能够更好的理解语言中的抽象部分,更好的去对语言中模糊的部分通过交互来确认信息。在推荐上能够锁定较少,较为精确的推荐结果,在算法上会比较好实现。针对以上优势,本论文中的电影问答系统是基于知识图谱构建。本系统旨在构建基于电影知识图谱的自动问答系统,按照软件V模型开发流程,首先从需求着手,从功能以及非功能两个角度全面的对系统进行必要的分析,其次基于已经分析完成的需求,展开整体设计,功能模块设计以及数据库设计。系统从整体功能上分为三大部分:（1）数据的获取:采用网络爬虫技术爬取豆瓣电影的数据,并存入My SQL数据库中。（2）知识图谱的构建:基于My SQL数据库中的数据以及数据之间的关系,存入Neo4j图数据库中。（3）问答处理:分为实体意图提取、问答模板匹配和回答语句生成三部分。应用中文分词、朴素贝叶斯分类器以及Cypher语句匹配查询图数据库。系统的实现则是采用了Python语言。最后从是功能和非功能性两个角度对系统进行较为充分的测试,来验证系统是否满足需求。本自动问答系统基于电影知识图谱的方式解决了当前对于大量电影问题的需求,提供一种更加智能方便的方式去反馈,降低了人工回应以及人工查询的成本。