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Neo4j在毕业设计中的应用——构建知识图谱

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简介：
本项目探讨了利用Neo4j数据库技术，在毕业设计中构建高效的知识图谱。通过实践证明，Neo4j强大的图形存储和查询能力为复杂数据关系提供了直观且高效的解决方案。 毕业设计项目是关于菜谱类型的知识图谱，使用Java、Python和Vue编写，并且可以完整运行。如果有任何问题或需要帮助，我可以免费提供支持。

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  • Neo4j在毕业设计中的应用——构建知识图谱
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    本项目探讨了利用Neo4j数据库技术，在毕业设计中构建高效的知识图谱。通过实践证明，Neo4j强大的图形存储和查询能力为复杂数据关系提供了直观且高效的解决方案。 毕业设计项目是关于菜谱类型的知识图谱，使用Java、Python和Vue编写，并且可以完整运行。如果有任何问题或需要帮助，我可以免费提供支持。
  • 毕业设计：使用Vue3、FastApi、Python和Neo4j构建主题知识图谱的网页应用
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    本项目采用Vue3框架结合FastAPI与Python后端开发技术，利用Neo4j数据库支持，成功搭建了一个高效的主题知识图谱展示网站，为用户提供直观的知识关联体验。 本项目针对典型目标知识图谱模型进行开发，主要包括数据收集与处理、实体识别与关系抽取、知识融合及知识存储与可视化四大部分，并在此基础上设计了目标知识图谱网页应用软件原型系统。项目的完整度很高，包括页面设计、前端代码、后端代码、前后端交互、爬虫、深度学习模型、图数据库和知识图谱等组件。 该系统由数据爬虫、数据管理、数据处理、知识问答、新闻热点、词条查询和图谱展示七个功能模块组成。本系统具备完整的数据处理与应用能力，能够便捷地将各领域的数据集成到其中。 使用方法如下（在配置好环境的前提下）： 1. 启动neo4j：在根目录的命令行中运行 `neo4j.bat console` 2. 启动后端程序：在根目录的命令行中运行 `python fast.py` 3. 启动前端程序：进入Vue3目录，在其命令行下依次执行以下两个步骤： - 运行 `npm install` - 然后运行 `npm run dev`
  • 利用Python构建中成药的Neo4j知识图谱
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    本项目运用Python语言搭建了一个针对中成药的知识图谱，采用Neo4j数据库存储和展示药物之间的复杂关系网络。 知识图谱是一种结构化的数据表示形式，用于存储和管理复杂的数据关系。在本项目中，我们专注于构建一个基于Python的中成药知识图谱，并使用Neo4j作为图数据库来获取和展示数据。 1. **知识图谱的概念与应用**： 知识图谱是现代信息处理的关键技术之一，它通过图形的形式表示实体（如中成药、药材、疾病等）及其相互关系。在医药领域，知识图谱能够帮助医生快速查找药物信息，并发现潜在的药物相互作用，从而提高诊疗效率。 2. **Python在知识图谱中的角色**： Python是数据科学和图分析的主要语言之一，拥有丰富的库如NetworkX、Graph-tool等用于构建和操作图。本项目中，我们将使用Python编写爬虫程序来抓取中成药的数据，并通过与Neo4j的交互进行数据分析。 3. **Neo4j图数据库**： Neo4j是一款高性能的图形数据库，特别适合存储复杂关系数据。在我们的知识图谱里，它将用于存储药品名称、成分等信息及其之间的关联性。 4. **爬虫技术**： 爬虫是自动获取网络数据的程序，在构建知识图谱时需要从各类在线资源中提取相关药物的信息。Python中的BeautifulSoup和Scrapy库可以高效地解析HTML并提取所需的数据。 5. **数据预处理与清洗**： 从网上爬取到的数据通常需要进行清洗，去除无关信息、标准化格式以及填补缺失值等操作以确保数据质量。我们使用Pandas等工具来进行这些步骤，以便于后续导入Neo4j数据库的操作。 6. **导入数据至Neo4j**： 使用Cypher语言将预处理后的数据导入到图数据库中是必要的一步。通过Python的neo4j-driver库编写脚本批量创建节点和关系可以实现这一目的。 7. **可视化**： 可视化对于理解知识图谱结构至关重要，我们可以通过Gephi或Neo4j自带浏览器插件来展示这些信息，并使用布局算法如Fruchterman-Reingold或ForceAtlas2等帮助直观地看到中成药之间的关联网络。 8. **查询与分析**： 利用Cypher语言进行深度挖掘是可能的，例如查找含有特定药材的所有药品或者具有某种疗效的药物组合。结合Python可以实现动态查询和分析功能，为医药研究提供支持。 9. **挑战与优化**： 在项目实施过程中可能会遇到数据质量问题、性能下降等问题，这些问题需要通过严格的校验机制及数据库索引等技术手段来解决以确保图谱的质量和效率。 通过这个项目，我们能够创建一个全面且实时的中成药知识图谱，为医疗决策提供有力的数据支持，并为广大用户提供药品信息查询服务。
  • 基于知识图谱的电影问答系统(Python&Neo4j应用)-毕业设计
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    本项目为毕业设计作品，旨在构建一个基于Python和Neo4j的知识图谱驱动的电影问答系统。利用自然语言处理技术解析用户问题，并通过Neo4j数据库高效查询知识图谱以获取准确答案，提升用户体验。 这是基于知识图谱的电影问答系统（Python&Neo4j实战），此处提供全部源代码（严重Bug已解决）。相关细节已在博客中记录，欢迎有需要的朋友下载。
  • 利用Neo4j构建旅游环境知识图谱
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    本项目旨在运用Neo4j技术建立旅游领域的知识图谱，通过图形数据库高效存储和查询旅游资源及信息间的复杂关联，为用户提供个性化旅行建议与体验。 在当今的数字化时代，知识图谱作为一种高效的数据管理和分析工具，在各个领域得到了广泛应用，其中就包括旅游行业。基于Neo4j构建的旅游环境知识图谱能够整合并挖掘大量信息，帮助用户更好地理解和探索旅行目的地。本段落将详细介绍如何利用Neo4j搭建旅游环境知识图谱，并探讨其核心概念和应用价值。 **一、 Neo4j简介** Neo4j是一款高性能图形数据库，专为处理复杂的图形数据结构而设计。它以节点（实体）、关系及属性的形式存储数据，非常适合表示人、地点等在旅游环境中相互联系的复杂关联。 **二、知识图谱的概念** 知识图谱是一种通过节点和边来描述实体之间语义联系的知识表现形式，在旅游环境中的应用中，节点可能包括景点、酒店、餐厅以及交通方式等；而这些之间的关系则可以表示为“位于”、“提供服务”等类型的关系。 **三、搭建步骤** 1. **数据收集与预处理**: 收集地理信息、景点介绍及用户评价等各种旅游环境的数据，并进行清洗和格式化，以便其适合作为图谱的输入。 2. **定义节点与关系**: 根据旅游行业的特性来确定合适的节点类型（如景点、住宿等）以及它们之间的关系类型（如相邻、推荐等）。 3. **加载数据到Neo4j**: 使用Cypher查询语言将预处理后的信息导入Neo4j数据库，创建相应的图谱结构中的节点和边。 4. **构建图谱结构**: 通过编写适当的Cypher语句来建立和完善知识图谱的逻辑架构，并确保其清晰易懂，便于后续分析与查询。 5. **图谱可视化**: 利用Neo4j自带或第三方工具进行视觉化展示，以直观呈现和理解旅游环境的知识图谱。 **四、应用价值** 1. **智能推荐**: 分析用户行为及偏好后提供个性化的旅行建议，如景点推荐和路线规划。 2. **问答系统**: 通过结合自然语言处理技术来解答复杂问题，例如“哪些评分高的热门景点位于市中心？” 3. **数据分析**: 对旅游环境进行深度分析以发现市场趋势，并优化资源配置。 4. **用户体验提升**: 提供丰富的背景信息增强用户对目的地的理解，从而改善旅行体验。 5. **企业服务优化**: 通过基于知识图谱的服务（如酒店预订和餐饮推荐）提高服务质量与效率。 综上所述，基于Neo4j构建的旅游环境知识图谱是促进旅游业信息化发展的重要工具。它不仅为用户提供更好的旅程规划支持，同时也为企业提供强大的数据分析及决策辅助功能。随着不断的更新和完善，这种技术将为旅游业带来更多的智能化发展机遇。
  • 基于Neo4j的《基础心理学》教材知识图谱构建及可视化- 毕业设计
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    本毕业设计旨在利用Neo4j技术，构建和可视化《基础心理学》教材的知识图谱，以增强学习者对复杂概念的理解与记忆。 本次毕业设计利用Neo4j图数据库构建了《基础心理学》教材的知识图谱，并实现了其可视化展示。通过这一知识图谱的构建，能够清晰地呈现心理学各个分支、理论的发展脉络以及不同心理学家的贡献。 基于Bert-BiLSTM-CRF模型，项目完成了对《基础心理学》中人名和概念的提取工作；明确了实体之间的关系类型，例如“同一”、“对立”、“由...提出”等；并编写了脚本自动创建知识图谱中的节点与关系，将提取出的实体及关系映射到Neo4j数据库。 最终构建的知识图谱直观地揭示了概念间的复杂网络关系，并通过优化的数据整合和动态交互支持模式自由的灵活数据模型。此外，利用高效的Cypher查询语言可以快速检索信息，促进了跨学科连接与知识实时更新，为心理学教育及研究提供了一个强大的分析探索工具。
  • DouBanRecommend: 豆瓣图书推荐及知识图谱在Neo4j中的简易构建
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    本教程介绍如何利用豆瓣API获取图书数据，并在Neo4j中构建知识图谱。适合对知识图谱和数据库操作感兴趣的读者。 DouBanRecommend项目基于豆瓣图书的推荐、知识图谱与知识引擎在neo4j上进行简单构建。该项目的主要贡献包括数据源（来自豆瓣爬虫）、知识图谱引擎以及嵌入式推荐算法的应用。主要目的是通过练习来提升技能，具体应用为豆瓣图书推荐和搜索模块，并结合Neo4j的知识库使用。 项目更新日期：2021年1月30日 - 更新内容包括将book_excel.csv压缩成book_excel.zip并放置在文件夹book_recomend中 一、数据整理： 对爬虫获取的数据进行简单处理，主要工作是针对每本书的评分和阅读人数字段（豆瓣书籍评分 + 书籍阅读人数）进行了等级划分，并计算平均值以得出该书的基本得分。 # 将豆瓣读书评分 / 豆瓣读书人群数量 进行分箱 book_excel_all[rank_rank] = pd.qcut(book_ex，此处代码未完整提供。
  • 知识图谱在农业领域的构建.zip
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    本资料探讨了知识图谱技术在现代农业中的应用与构建方法，涵盖数据收集、处理及分析等环节，旨在提升农业生产效率和智能化水平。 知识图谱是一种结构化的知识表达形式，它以图形的方式组织并存储了大量的实体（如人、地点、事件）及其相互关系。在这一框架下，实体作为节点存在，并通过边表示它们之间的各种语义关联，从而形成一个庞大的数据网络。知识图谱的核心价值在于其能够精确且直观地展示复杂世界中的知识，并支持高效的知识查询与推理过程。 例如，在搜索引擎中，使用知识图谱可以提升搜索结果的相关性和准确性，为用户提供直接的答案而非仅仅是一系列网页链接。此外，它还支撑了高级的人工智能应用领域的发展，包括但不限于问答系统、推荐引擎和决策支持工具等。 构建一个功能完备的知识图谱通常需要经历多个步骤：数据抽取、知识融合、实体识别以及关系抽取等等。这些过程涉及到自然语言处理技术（如分词与命名实体识别）、机器学习算法及数据库管理等多种关键技术手段的应用。 随着知识图谱不断完善，它有助于从海量信息中挖掘出深层次且有价值的知识点，从而推动人工智能向着更加理解人类世界的智慧方向发展。总而言之，知识图谱是一个大规模、多领域和多源异构数据集成的重要工具与基础设施，并对于提高信息检索质量以及促进智能应用的研发具有重要的作用。
  • 知识图谱构建中深度学习的应用
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    本文探讨了在知识图谱构建过程中采用深度学习技术的方法与挑战，旨在提升信息抽取、实体链接及关系预测等环节的效率和准确性。 本段落主要讲解了基于深度学习的关系抽取技术及其在神马知识图谱数据构建中的探索与实践，并探讨了业务落地过程中遇到的挑战。随着智能化时代的到来，搜索引擎不仅能理解用户检索的信息并总结出相关的内容，还逐渐建立了一个围绕搜索结果的知识体系，使用户获得意想不到的新发现。神马搜索的知识图谱与应用团队一直在这一领域不断进行探索和创新。然而，在使用DeepDive系统处理数据的过程中，若自然语言处理（NLP）阶段出现错误，则这些错误会在后续的标注和学习步骤中被放大传播。
  • 医疗知识图谱的构建与应用
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    《医疗知识图谱的构建与应用》旨在探讨如何通过构建全面、系统的医疗知识图谱来提高疾病诊断和治疗的效率及准确性。该书深入分析了知识图谱在医疗健康领域的具体应用场景，包括但不限于临床决策支持系统、个性化医疗服务等，并详细介绍了相关技术实现方法。 本段落将介绍医疗知识图谱的框架与构建过程，并通过应用示例来展示其实际用途。