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毕业设计：基于知识图谱的Python医疗问答系统（含源码、数据库及说明文档）

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简介：
本项目构建了一个基于知识图谱的Python医疗问答系统，包含详细源代码、结构化数据库以及使用说明文档。旨在为用户提供准确高效的医学咨询服务。 毕业设计：Python基于知识图谱的医疗问答系统（源码 + 数据库 + 说明文档）使用技术说明 2.1 B/S访问结构 2.2 PyCharm工具简介 3. MySQL数据库 4. Django框架简介 5 系统需求分析及可行性分析 5.1 系统功能需求分析 5.2 可行性分析 5.2.1 经济可行性 5.2.2 技术可行性 5.2.3 操作可行性 5.2.4 法律可行性 6 性能需求分析 7 运行需求分析 8 数据库设计 8.1 E-R图 8.2 系统流程设计 8.3 数据库设计 9 系统功能实现 9.1 系统实现 9.1.1 管理员登录 9.1.2 后台首页 9.1.3 医疗问答页面 9.1.4 问答管理 9.1.5 修改密码 9.1.6 用户个人信息

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  • 毕业设计：Python医疗知识图谱问答系统（含源码、数据库及说明文档）
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    本项目为基于Python开发的医疗知识图谱问答系统，旨在提供高效准确的医学信息检索服务。包含完整源代码、数据库及相关文档。 毕业设计：Python医疗知识图谱问答系统（包含源码、数据库及说明文档） 第二章 可行性分析 第三章 需求分析 3.1 医疗知识图谱的重要性 3.2 医疗知识图谱系统的需求分析 3.3 系统应用分析 第四章 总体设计 4.1 系统模块总体设计 4.2 系统总体设计 4.3 详细设计技术 第五章 详细设计与实现 5.1 详细设计 5.2 可视化系统实现过程 第六章 系统测试与性能分析 6.1 软件测试的概念 6.2 本系统的软件测试 6.3 本系统测试的总结
     
  • 毕业设计：基于知识图谱的Python医疗问答系统（含源码、数据库及说明文档）
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    本项目构建了一个基于知识图谱的Python医疗问答系统，包含详细源代码、结构化数据库以及使用说明文档。旨在为用户提供准确高效的医学咨询服务。 毕业设计：Python基于知识图谱的医疗问答系统（源码 + 数据库 + 说明文档）使用技术说明 2.1 B/S访问结构 2.2 PyCharm工具简介 3. MySQL数据库 4. Django框架简介 5 系统需求分析及可行性分析 5.1 系统功能需求分析 5.2 可行性分析 5.2.1 经济可行性 5.2.2 技术可行性 5.2.3 操作可行性 5.2.4 法律可行性 6 性能需求分析 7 运行需求分析 8 数据库设计 8.1 E-R图 8.2 系统流程设计 8.3 数据库设计 9 系统功能实现 9.1 系统实现 9.1.1 管理员登录 9.1.2 后台首页 9.1.3 医疗问答页面 9.1.4 问答管理 9.1.5 修改密码 9.1.6 用户个人信息
     
  • 毕业设计：基于知识图谱的Python电影推荐问答系统（含源码、数据库及说明文档）
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    本项目构建了一个基于知识图谱的Python电影推荐问答系统，通过整合丰富电影数据资源，利用自然语言处理技术为用户提供个性化电影推荐与信息查询服务。包含完整源代码、数据库及相关文档资料。 毕业设计：基于知识图谱的电影推荐问答系统（包含源代码、数据库及文档） 2 开发工具和技术 2.1 B/S结构简介 2.2 Python技术介绍 2.3 HTML技术介绍 2.4 MySQL数据库介绍 2.5 知识图谱介绍 2.6 协同过滤算法介绍 2.7 开发环境介绍 3 需求分析 3.1 可行性分析 3.2 功能需求分析 3.3 非功能需求分析 4 总体设计 4.1 系统总体结构设计 4.2 数据库系统设计 5 系统实现 5.1 登录及注册 5.2 首页展示 5.3 用户信息管理 5.4 电影列表显示 5.5 电影详情页面 5.6 问答功能 6 测试阶段 6.1 测试目的 6.2 测试内容 6.3 测试总结
     
  • Python医疗知识图谱问答系统（含源码、数据库脚本、文档、论文及PPT）
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    本项目提供了一个基于Python的医疗知识图谱问答系统，包含完整源代码、数据库创建与管理脚本、详细开发文档以及相关学术研究论文和演示文稿。 这个基于Python技术栈的Web应用程序项目源代码提供了一个通用框架，帮助开发者学习如何构建可扩展的管理系统。通过深入研究源代码，您将了解使用Python进行Web应用开发的关键技术和实践方法。该项目的核心涉及后端开发和数据库集成，旨在为具有一定编程基础且对技术充满兴趣的开发者以及大学生提供一个实用的学习参考项目。 此项目采用主流的Python技术栈，适用于有一定编程和Web开发背景的人群。通过深入研究系统的设计思路、架构和实现细节，您将全面了解使用Python构建Web应用程序的方法。源代码不仅是学习资源，还可作为技术分享与交流平台，促进知识共享和技术互动。 在学习过程中，通过对源代码的分析，您可以深入了解Python的使用方式及原理，并提升对Python技术的理解和熟练度。具体而言，您将掌握后端开发的关键技能以及如何在Web应用程序中进行数据库集成。这为实践中的Web应用开发打下坚实基础。这样的学习经验不仅能增强我们应对未来开发挑战的信心，还能为技术社区贡献更多有价值的内容。
     
  • 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
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    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！
     
  • 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）
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    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医疗知识图谱问答系统源码及数据库示例.zip
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    本资源包包含Python开发的医疗知识图谱问答系统的源代码和数据库示例。适用于自然语言处理与智能医疗应用研究。 这里只做演示，展示的是获得老师高度认可的设计方案，并且包含了完整的数据库、源码以及文档资料，只需进行简单的配置就可以使用。
     
  • 基于SpringBoot+Neo4j的医疗知识图谱问答系统源码及项目说明（优质毕设）
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    本作品为一款高质量毕业设计成果，基于Spring Boot与Neo4j技术构建的医疗知识图谱问答系统。该项目不仅提供详尽的源代码和数据库结构，还包含详细的文档指导，旨在帮助用户快速搭建并理解该系统的核心功能与架构设计，适用于学术研究、个人学习及实际项目应用。 该项目为个人毕业设计项目，在答辩评审中获得了98分的高分。整个项目的代码已经过详细调试与测试，确保可以顺利运行，并可供他人下载使用。 本资源特别适合于计算机、通信工程、人工智能以及自动化等相关专业的学生、教师或从业人员学习参考，同时也适用于期末课程设计、大作业和毕业设计等场景。项目不仅具有较高的学术研究价值，对于有较强基础能力的学习者来说，在此基础上进行修改与调整以实现更多功能也是可行的。 该系统基于Spring Boot框架结合Neo4j图数据库技术构建了一个医疗系统的知识图谱问答平台，旨在通过先进的技术和方法为用户提供高效便捷的服务体验。