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高级软件工程作业：KGQA——基于知识图谱的豆瓣书籍推荐问答系统

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简介：
本项目为一款高级软件工程项目，旨在开发一个基于知识图谱的豆瓣书籍推荐问答系统(KGQA)，通过分析用户需求提供个性化的书籍推荐和信息查询服务。 KGQA基于知识图谱的书籍推荐可视化及问答系统是高级软件工程课程的大作业项目。以下是项目的文件结构概述： - `app.py`: 系统主入口。 - `templates` 文件夹：包含所有HTML页面，包括： - `index.html`: 欢迎界面 - `search.html`: 搜索页面 - `KGQA.html`: 问答页面 - `static` 文件夹：存放CSS和JS文件，负责页面的样式和效果。 - `raw_data` 文件夹：存储经过处理后的三元组数据。 - `neo_db` 文件夹：知识图谱构建模块： - `config.py`: 配置参数 - `create_graph.py`: 创建知识图谱及建立图数据库 - `query_graph.py`: 知识图谱查询 - `KGQA` 文件夹：问答系统模块，包括分词、词性标注和命名实体识别功能： - `ltp.py` - `spider` 文件夹：爬虫模块。包含之前用来抓取人物资料的代码文件（已不再需要执行），以及生成好的图片和JSON数据。 以上即为项目的整体结构概述。

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  • 高级软件工程作业：KGQA——基于知识图谱的豆瓣书籍推荐问答系统
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    本项目为一款高级软件工程项目，旨在开发一个基于知识图谱的豆瓣书籍推荐问答系统(KGQA)，通过分析用户需求提供个性化的书籍推荐和信息查询服务。 KGQA基于知识图谱的书籍推荐可视化及问答系统是高级软件工程课程的大作业项目。以下是项目的文件结构概述： - `app.py`: 系统主入口。 - `templates` 文件夹：包含所有HTML页面，包括： - `index.html`: 欢迎界面 - `search.html`: 搜索页面 - `KGQA.html`: 问答页面 - `static` 文件夹：存放CSS和JS文件，负责页面的样式和效果。 - `raw_data` 文件夹：存储经过处理后的三元组数据。 - `neo_db` 文件夹：知识图谱构建模块： - `config.py`: 配置参数 - `create_graph.py`: 创建知识图谱及建立图数据库 - `query_graph.py`: 知识图谱查询 - `KGQA` 文件夹：问答系统模块，包括分词、词性标注和命名实体识别功能： - `ltp.py` - `spider` 文件夹：爬虫模块。包含之前用来抓取人物资料的代码文件（已不再需要执行），以及生成好的图片和JSON数据。 以上即为项目的整体结构概述。
     
  • 基于知识图谱的豆瓣书籍推荐、可视化与问答系统
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    本项目构建了一个基于知识图谱的综合平台，专注于提供个性化书籍推荐、互动式数据可视化和智能问答服务，旨在增强用户在豆瓣上的阅读体验。 【作品名称】：基于知识图谱的豆瓣书籍推荐可视化及问答系统 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 文件树结构如下： 1) app.py是整个系统的主入口 2) templates文件夹包含HTML页面，具体包括： |-index.html 欢迎界面 |-search.html 搜索页面 |-KGQA.html 问答页面 3) static文件夹存放CSS和JS文件，用于设置页面样式和效果。 4) raw_data文件夹存储数据处理后的三元组文件。 5) neo_db文件夹是知识图谱构建模块： |-config.py 配置参数 |-create_graph.py 创建知识图谱及建立图数据库 |-query_graph.py 知识图谱查询功能实现 6) KGQA文件夹包含问答系统相关模块，如分词、词性标注和命名实体识别等： |-ltp.py 分词、词性标注与命名实体识别
     
  • 基于知识图谱的豆瓣书籍推荐、可视化与问答系统的Python源码及部署指南.zip
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    本资源提供了一套基于知识图谱技术的豆瓣书籍推荐系统及其配套的可视化和问答功能的Python代码，并附有详细的安装与配置教程。 【资源说明】基于知识图谱的豆瓣书籍推荐可视化及问答系统python源码+部署说明.zip 1. 该资源内项目代码都是经过测试运行成功，并确保功能正常后才上传，可放心下载使用。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）下载学习，也适用于初学者进阶学习。此外还可用于毕业设计项目、课程作业以及初期立项演示。 3. 如果基础较好，则可以在此代码基础上进行修改以实现更多功能。 基于知识图谱的豆瓣书籍推荐可视化及问答系统文件树： 1) app.py是整个系统的主入口； 2) templates文件夹存放HTML页面： |- index.html 欢迎界面 |- search.html 搜索页面 |- KGQA.html 问答页面 3) static文件夹用于存储css和js，定义了网页的样式与效果。 4) raw_data文件夹包含数据处理后的三元组文件； 5) neo_db文件夹内为知识图谱构建模块： |- config.py 配置参数 |- create_graph.py 创建知识图谱、建立图数据库； |- query_graph.py 查询知识图谱； 6) KGQA文件夹是问答系统模块： |- ltp.py 分词、词性标注和命名实体识别。 7) spider文件夹为爬虫模块： |- get_*.py 是之前用于获取人物资料的代码，已生成好images和json 文件； |- show_profile.py 调用资料并展示在前端页面上的代码； 部署步骤： * 0. 安装所需库：执行pip install -r requirement.txt * 1. 下载neo4j图数据库，并配置环境（注意需要使用jdk8）。修改neo_db目录下的config.py文件，设置图数据库的账号和密码。 * 2. 在neo_db目录下运行python creat_graph.py 建立知识图谱； * 3. 安装ltp模型； * 4. 修改KGQA目录中ltp.py里的LTP模型路径 * 5. 运行app.py，通过浏览器访问localhost:5000查看系统。
     
  • 基于知识图谱的豆瓣图书推荐、可视化与问答系统的Python代码及部署指南.zip
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    本资源提供了一套基于Python实现的知识图谱技术在豆瓣图书上的应用案例，包括推荐系统、数据可视化以及智能问答模块，并详细指导了如何进行开发和部署。 【资源说明】 本项目提供基于知识图谱的豆瓣书籍推荐可视化及问答系统的Python源码与部署指南，所有代码经过测试确认无误后上传。 该项目适用于计算机相关专业的在校学生、老师以及企业员工使用，同时也适合初学者作为学习进阶工具。此外，它还可以用作毕业设计项目、课程作业或初期立项演示的参考案例。 具备一定基础的学习者可以在现有代码基础上进行修改和扩展，以实现更多功能。 【文件结构】 1. app.py：整个系统的主入口 2. templates 文件夹包含HTML页面： - index.html：欢迎界面 - search.html：搜索页面 - KGQA.html：问答页面 3. static 文件夹存放CSS与JS资源，用于控制页面样式和效果。 4. raw_data文件夹内为数据处理后的三元组文件。 5. neo_db文件夹包含知识图谱构建模块： - config.py 配置参数 - create_graph 用于创建数据库结构
     
  • 书籍知识图谱推荐系统(Book-KnowledgeGraph-Recommendation)
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    本书籍知识图谱推荐系统通过构建复杂的图书关系网络，智能分析读者行为和偏好，提供个性化书目推荐服务，旨在提升阅读体验与满意度。 大学生创新创业项目-书籍知识图谱推荐：该研究涉及对书籍评论的情感细粒度分析、命名实体识别、关系抽取以及分类树生成等方面的内容。数据集来源于北京大学数据与信息管理研究组。
     
  • 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。
     
  • 基于知识图谱的POI推荐系统.zip
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    本项目构建了一个基于知识图谱的POI（兴趣点）推荐系统，通过整合和分析各类地点信息，提供个性化、精准化的旅游或本地探索建议。 基于知识图谱的POI推荐算法源码包括DeepMove等实现方案。
     
  • 基于知识图谱的问答系统
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    本项目旨在构建一个基于知识图谱的智能问答系统，通过深度学习和自然语言处理技术，实现对复杂问题的精准理解和高效回答。 面向知识图谱的问答系统是自然语言处理、语义理解及知识图谱等多个领域融合的结果，它能够理解和回答人类提出的问题。这类系统的目的是从大规模的知识库中提取准确信息，并回应以自然语言形式提出的查询。 ### 知识图谱问答系统的背景和意义 问答系统（QA）的目标在于解析并响应用户提交的自然语言问题。这一技术在2011年取得了重大突破，当时IBM开发的人工智能沃森，在电视节目《危险边缘》中击败了人类对手，并赢得了一百万美元奖金。这种技术的应用有助于降低人机交互门槛，成为获取互联网知识的新入口。同时，问答系统还为不同自然语言处理模型的创新提供了技术支持和视角。 ### 知识图谱问答系统的技术基础 为了将自然语言问题转化为结构化查询，这类系统依赖于知识图谱的数据存储方式。这种数据由一系列关联的信息单元构成，每个单元代表特定的知识点。比如(d, population, 390k)就表示某个地方的人口数目。 ### 知识图谱问答系统的原理和工作流程 通过推理谓词（predicate inference），系统将自然语言问题转化为结构化查询，并使用SPARQL等工具从知识库中提取答案，例如要回答“檀香山有多少居民？”这个问题时，系统会生成一个SPARQL查询来查找人口相关的资源。 ### 知识图谱的重要性 在问答应用中，知识图谱扮演了重要角色。它通过链接数据形式提供了一种高质量的知识表示方法，并且结构化的数据存储方式提升了查询效率。 ### 知识图谱问答系统的应用场景和潜力 问答系统可以应用于多个领域并需要适应特定领域的挑战。其核心技术包括问题模板、实体理解等，这些技术共同作用于整个问答过程。应用范围广泛，如领域知识的积累与分析以及自然语言处理模型的应用优化。 ### 实现中的挑战及未来展望 实现一个有效的问答系统是一项复杂的工程任务，它不仅要求对用户意图有深入的理解和解析能力，还需要高效的知识存储技术和映射算法来解决自然语言理解和知识图谱之间的匹配问题。此外，在不同领域应用时如何适应特定领域的知识以及处理数据质量问题也是关键挑战。 ### 结论 综上所述，基于知识图谱的问答系统是信息技术与语义技术融合发展的前沿成果，它不仅推动了自然语言处理的进步，还为人们利用互联网上的信息资源提供了新的途径。随着相关技术和数据集的发展壮大，这类系统的未来应用前景将更加广阔。
     
  • 基于知识图谱的搜索和推荐系统
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    本研究聚焦于开发先进的搜索与推荐技术，利用知识图谱深度解析用户需求及内容关联性，旨在提供个性化、精准的信息服务体验。 复旦大学知识图谱培训ppt2：基于知识图谱的搜索与推荐。
     
  • 基于知识图谱的推荐方法及系统
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    本研究提出了一种创新的知识图谱驱动的推荐方法和系统，通过深度整合用户与实体间的复杂关系网络来优化个性化内容推荐。 数据稀疏性和冷启动问题是当前推荐系统面临的主要挑战之一。以知识图谱形式提供的附加信息能够在一定程度上缓解这些问题，并提高推荐的准确性。本段落综述了近期提出的利用知识图谱改进推荐方法的研究成果，根据知识图谱的来源与构建方式以及在推荐系统中的应用途径，提出了相应的分类框架，并分析了该领域的研究难点。此外，文章还列举了一些常用的文献数据集。最后探讨了未来可能具有价值的研究方向。