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基于知识图谱的医生推荐系统的Python实现源码及项目说明（适合高分毕业设计）.zip

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简介：
本项目提供了一个基于知识图谱的医生推荐系统Python实现的完整代码和详细文档，适用于大学生进行高质量的毕业设计。 本项目主要实现了疾病自诊和医生推荐两个功能，并构建了医生服务指标评价体系。在疾病自诊方面，通过使用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别技术以及医学知识图谱建立，从而基于患者的问诊文本进行初步诊断。这一功能有助于患者了解自身的病情并为后续与医生沟通提供支持。 第二个关键功能是医生推荐系统。平台采用基于Jacard距离的Minhash和minhashLSHForest算法来匹配患者的咨询记录及医生的历史问诊数据，以此向用户推荐最合适的医生。最后，项目使用Django框架进行发布。

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  • 基于知识图谱的医生推荐系统的Python实现源码及项目说明（适合高分毕业设计）.zip
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    本项目提供了一个基于知识图谱的医生推荐系统Python实现的完整代码和详细文档，适用于大学生进行高质量的毕业设计。 本项目主要实现了疾病自诊和医生推荐两个功能，并构建了医生服务指标评价体系。在疾病自诊方面，通过使用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别技术以及医学知识图谱建立，从而基于患者的问诊文本进行初步诊断。这一功能有助于患者了解自身的病情并为后续与医生沟通提供支持。 第二个关键功能是医生推荐系统。平台采用基于Jacard距离的Minhash和minhashLSHForest算法来匹配患者的咨询记录及医生的历史问诊数据，以此向用户推荐最合适的医生。最后，项目使用Django框架进行发布。
     
  • Python毕业设计：完整的基于知识图谱电影推荐系统的源代码项目
    优质
    本项目为Python语言开发的毕业设计作品，构建了一个基于知识图谱的电影推荐系统。提供了完整源代码和详细文档，旨在帮助学习者深入理解知识图谱在智能推荐中的应用。 这个项目是基于知识图谱的电影推荐系统源码（完整项目代码），是我个人在导师指导下完成并通过评审的一个高分毕业设计项目，获得了98分的好成绩。所有提供的源码都经过本地编译并可运行，且已严格调试确保无误。 该项目主要面向计算机相关专业的学生以及需要进行实战练习的学习者，并适合用作课程设计或期末大作业的参考资源。项目的难度适中，内容也已经过助教老师的审定，能够满足学习和使用的需求。如有需求可以放心下载使用。
     
  • 基于SpringBoot+Neo4j的医疗知识图谱问答系统源码及项目说明（优质毕业设计）.zip
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    这是一个采用SpringBoot和Neo4j技术构建的医疗知识图谱问答系统的开源代码与详细文档，适用于高校计算机专业学生作为高质量的毕业设计参考。 【资源说明】该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用。 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业或毕业设计项目，作为参考资料进行学习与借鉴。 3、若将此资源用作“参考资料”，如需实现其他功能，则需要能够看懂代码，并且有钻研精神，自行调试和修改。基于springboot+neo4j的医疗系统知识图谱问答算法源码及项目说明（高分毕设）.zip #### 医疗知识图谱自动问答系统 1、生成词典：运行 test/java/com/GenerateData.java 文件中的相应代码。 2、训练模型 (问题类型分类)：在test/java/com/AppGenerateDataDemo.java文件中，调用trainTextCnn 方法进行操作。 3、数据插入neo4j: 在test/java/com/AppGenerateDataDemo.java文件中执行insertNeo4j方法。 4、启动 spring boot：运行src/main/java/com/App.java 文件中的main 方法。 该系统的实际运行效果如下图所示（此处省略图片展示）。
     
  • 毕业设计：基于知识图谱的Python智能推荐系统（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目为一款基于知识图谱技术开发的Python智能推荐系统，内含完整源代码、相关数据库以及详细使用说明书。旨在通过深度学习用户行为数据，实现个性化内容推荐服务。适合于电商、新闻资讯等领域应用研究与实践操作。 毕业设计：Python基于知识图谱的智能推荐系统（包含源码、数据库及说明文档） 第二章 相关理论与技术 2.1 卷积神经网络介绍 2.1.1 卷积神经网络特性 2.1.2 卷积的方式 2.2 基本内容推荐算法 2.3 基于协同过滤的推荐算法 2.4 深度学习技术相关概念 2.5 深度学习技术推荐算法 第三章 智能推荐系统的需求分析 3.1 需求设计 3.2 可行性分析 3.2.1 技术可行性 3.2.2 经济可行性 3.2.3 操作可行性 第四章 系统设计 4.1 系统的整体设计 4.2 数据库的设计 第五章 系统的实现 5.1 用户注册界面 5.2 系统首页 5.3 智能搜索功能的实现 5.4 音乐管理 5.5 电影管理 5.6 书籍管理 5.7 个人信息管理 第六章 系统测试 6.1 测试的目的 6.2 测试的内容 6.3 测试的结果
     
  • Python实现的知识图谱推荐算法RippleNet源码及资料包（适用于毕业设计）.zip
    优质
    本资源提供基于Python的RippleNet知识图谱推荐算法源代码及相关文档，适用于高校学生进行毕业设计研究与开发。 该资源为基于知识图谱的推荐算法RippleNet的Python实现源码及全部资料（毕业设计）。此项目经导师指导并通过审核，获得高分评价。主要面向计算机相关专业的学生进行毕设或课程设计、期末大作业等实际操作练习。包含完整项目的源代码，并经过严格调试确保能够正常运行，可以直接作为毕业设计使用。 该资源为基于知识图谱的推荐算法RippleNet的Python实现源码及全部资料（毕业设计）。此项目经导师指导并通过审核，获得高分评价。主要面向计算机相关专业的学生进行毕设或课程设计、期末大作业等实际操作练习。包含完整项目的源代码，并经过严格调试确保能够正常运行，可以直接作为毕业设计使用。 该资源为基于知识图谱的推荐算法RippleNet的Python实现源码及全部资料（毕业设计）。此项目经导师指导并通过审核，获得高分评价。主要面向计算机相关专业的学生进行毕设或课程设计、期末大作业等实际操作练习。包含完整项目的源代码，并经过严格调试确保能够正常运行，可以直接作为毕业设计使用。
     
  • 基于医疗知识图谱的智能问答机器人毕业设计（含Python源码及项目说明）.zip
    优质
    本作品为一款基于医疗知识图谱开发的智能问答机器人，旨在提供精准、高效的医疗服务信息。该项目采用Python编程语言实现，并附有详细的文档说明和代码。 【资源介绍】毕业设计基于医疗知识图谱的智能问答机器人python源码+项目说明.zip 本项目是一个基于Neo4j图数据库的医疗知识图谱智能问答机器人的重构与增强版本，由刘焕勇老师指导完成。 该项目主要分为两个模块：基于知识图谱的问答和基于关键词的问答。其中： - 基于知识图谱的部分包括以下模块： - `build_medicalgraph.py`: 构建Neo4j数据库。 - `question_analysis.py`: 进行问题语义分析。 - `get_cql.py` : 根据输入的问题获取对应的Cypher查询语言(CQL)语句。 - `get_answer.py` : 查询数据库并生成答案。 ## 二.项目启动 1. 环境要求：需要安装Neo4j数据库、Python3以及PyCharm开发环境。 2. 打开`build_medicalgraph.py`文件，修改其中的neo4j数据库IP地址、端口号、用户名和密码等信息。运行最下面的main函数（由于数据量较大，该过程可能耗时几十分钟）。 3. 在`main.py`中设置正确的服务器端口。 4. 修改静态资源下的`index.html`文件，并通过浏览器访问右上角链接以使用该项目。 【备注】 1、项目代码已经过测试确认运行无误，请放心下载和使用！有问题请随时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业（如计算机科学与技术，信息安全，数据科学与大数据技术等）的在校学生及教师或企业员工均可下载并使用该资源。 3、用途广泛：本项目具有较高的学习参考价值，适合初学者入门和进阶。同时适用于毕业设计、课程作业以及其他初期项目的演示需求。 4、如果具备一定的基础或者有兴趣深入研究的话，也可以在此基础上进行修改与扩展，实现更多功能。欢迎下载并交流分享经验！
     
  • Python项目实战：基于知识图谱的智能推荐系统（Flask）(含源码、说明及演示视频).zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python开发的知识图谱驱动智能推荐系统的完整案例，采用Flask框架。包含详尽源代码、文档和操作视频，适合开发者学习与实践。 源码经过亲测可用，适用于计算机毕业设计、课程设计等方面的参考。 项目采用的技术为Python语言结合Flask框架进行开发，实现了一款基于B/S结构的知识图谱智能推荐系统。通过该系统的开发，可以利用歌名、电影名或书名查找相关信息介绍，并且加入深度学习技术来扩展相关内容的有效应用。