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基于Spring-Boot与Neo4j及Spark的朴素贝叶斯分类器在电影知识图谱智能问答系统的应用

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简介：
本研究构建了基于Spring Boot框架、结合Neo4j和Spark技术的朴素贝叶斯分类器，用于优化电影知识图谱中的智能问答系统，显著提升了问答准确性和效率。 Spring-Boot集成Neo4j结合Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统 在项目依赖配置文件中需要添加如下内容： ```xml org.apache.spark spark-core_2.12 2.4.0 org.slf4j slf4j-log4j12 org.apache.spark spark-mllib_2.12 2.4.0 ```

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  • 基于Spring-Boot与Neo4j及Spark的朴素贝叶斯分类器在电影知识图谱智能问答系统的应用
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    本研究构建了基于Spring Boot框架、结合Neo4j和Spark技术的朴素贝叶斯分类器，用于优化电影知识图谱中的智能问答系统，显著提升了问答准确性和效率。 Spring-Boot集成Neo4j结合Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统 在项目依赖配置文件中需要添加如下内容： ```xml org.apache.spark spark-core_2.12 2.4.0 org.slf4j slf4j-log4j12 org.apache.spark spark-mllib_2.12 2.4.0 ```
     
  • 使用Spring-Boot与Neo4j及Spark朴素贝叶斯分类器构建电影知识图谱智能问答系统
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    本项目采用Spring Boot框架结合Neo4j数据库和Spark朴素贝叶斯算法，开发了一套高效的电影知识图谱智能问答系统，能够精准回答关于电影的各种问题。 使用Spring-Boot集成Neo4j，并结合Spark的朴素贝叶斯分类器来实现一个基于电影知识图谱的智能问答系统。
     
  • Spring-Boot-Neo4j-Movies：使用Spring Boot与Neo4j图数据库集成，并应用Spark朴素贝叶斯分类器...
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    Spring-Boot-Neo4j-Movies项目利用Spring Boot框架和Neo4j图数据库，构建电影相关数据模型。结合Spark朴素贝叶斯算法进行数据分析和预测，探索推荐系统潜力。 Spring-Boot-Neo4j-Movies是一个使用Spring-Boot集成Neo4j并结合Spark的朴素贝叶斯分类器来实现基于电影知识图谱的智能问答系统的项目。该项目将Spark依赖从2.3版本升级到了2.4版本，根据GitHub官方提醒，1.0.0到2.3.2之间的版本可能存在安全风险。因此，在配置文件中更新了相关设置以确保安全性。 具体来说，对于spark 2.4的使用需要scala版本为2.11或更高（如2.12）。下面是用于升级Spark依赖至最新稳定版的相关Maven配置： ```xml org.apache.spark spark-core_2.12 2.4.0 ... ``` 请确保在升级过程中仔细检查并调整任何可能存在的依赖冲突或版本差异问题。
     
  • 基于知识图谱的电影知识问答系统：运用TF-IDF向量与朴素贝叶斯分类器训练及Neo4j查询技术
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    本项目构建了一个基于知识图谱的电影知识问答系统，采用TF-IDF向量和朴素贝叶斯分类器进行模型训练，并利用Neo4j数据库高效执行语义查询。 基于知识图谱的电影知识问答系统包括以下步骤：首先训练TF-IDF向量算法和朴素贝叶斯分类器来预测用户文本所属的问题类别；然后使用分词库解析用户输入，提取关键词，并结合问题类别在Neo4j中查询答案；最后通过Flask提供RESTful API接口，实现前端交互与答案展示。
     
  • 基于Spring Boot框架结合Neo4j和Spark-Mllib技术开发的电影知识图谱智能问答系统.zip
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    本项目为一个集成了Spring Boot、Neo4j与Spark MLlib的电影知识图谱智能问答系统，旨在通过先进的技术栈提供精准高效的电影相关信息咨询服务。 基于Spring Boot框架，集成Neo4j和Spark-Mllib技术构建的电影知识图谱实现智能问答系统。
     
  • 朴素贝叶斯分类器的MATLAB实现：朴素贝叶斯分类器
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    本文章介绍了如何使用MATLAB语言来实现机器学习中的经典算法之一——朴素贝叶斯分类器。通过简洁的代码和实例，帮助读者掌握其原理及应用方法。 这里的文件包含以下内容： 1. load_data：从csv文件导入数据。 2. 可视化：在名为“可视化”的文件夹中的训练数据中打印两个类的特征分布直方图。 3. estimate_：估计给定数据的模型。 4. classify_：根据模型和数据进行分类。 5. 测试：使用 alpha=1:0.1:1000 测试 Naive 分类器，并在“可视化”文件夹中打印一个名为 accuracy 1-1000.pdf 的图。 6. InspectTheModel：尝试衡量每个类的每个特征值的影响。 7. jointProb：计算给定一个类的两个给定特征值的联合概率。 8. 互信息：在训练数据上计算互信息以驱动最可能依赖特征对的选择。 9. testingBonus：使用候选特征对测试朴素分类器。 要运行演示，请运行testing.m，并根据需要更改开始、步骤和结束。
     
  • 朴素贝叶斯算法-朴素贝叶斯分类器
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    简介：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的高效概率分类方法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。 朴素贝叶斯分类器在估计类条件概率时假设给定类标号y的情况下属性之间是条件独立的。这一条件独立性的假设可以形式化地表示如下： 每个训练样本可以用一个属性向量X=(x1,x2,x3,...,xn)来表示，其中各个属性之间的关系被假定为在给定类标号下相互独立。
     
  • 基于Java的朴素贝叶斯算法在分类问题中的应用
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    本研究探讨了利用Java语言实现朴素贝叶斯算法解决分类问题的有效性，通过实例分析展示了该方法的应用场景及优势。 这是我实验课完成的一个Java项目，实现了使用朴素贝叶斯算法解决分类问题。我对网上的代码进行了一些改进，使其可以从文件夹中的txt文件读取数据，并且读者可以方便地更改这些数据文件。此外，我为整个程序添加了详细的注释以便于理解和维护。
     
  • 基于电影知识图谱的智能化问答系统
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    本项目构建了一个全面的电影知识图谱，旨在开发一个高效的智能化问答系统。该系统能够理解自然语言问题，并利用深度学习技术精准地从大规模语义网络中检索答案，为用户提供个性化的电影推荐和详尽的信息查询服务。 基于电影知识图谱的智能问答系统能够帮助构建一个智能化的影视咨询平台。这种系统通过整合丰富的电影数据资源，可以为用户提供精准、全面的答案，极大地提升了用户的观影体验和信息获取效率。
     
  • 基于MapReduce的朴素贝叶斯分类
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    本研究探讨了在大规模数据集上利用MapReduce框架实现朴素贝叶斯分类算法的方法，旨在提高计算效率和处理能力。 基于MapReduce的朴素贝叶斯分类方法能够有效地处理大规模数据集中的文本分类问题。通过将计算任务分解为多个独立的小任务并行执行，这种方法提高了模型训练的速度与效率。在实际应用中，该技术被广泛应用于垃圾邮件过滤、情感分析等领域，展现了其强大的实用价值和广阔的应用前景。