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利用Python和Neo4j构建新冠信息挖掘平台【100010169】

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简介：
本项目运用Python与Neo4j技术搭建了一个专门针对新冠疫情的信息挖掘平台，旨在高效地收集、分析及展示疫情相关的动态数据。通过此平台，用户能够便捷地获取全球疫情的最新进展、传播路径以及防控措施等关键信息。利用图数据库的优势，该平台能深入探索和解析复杂的疫情关联网络，从而为疫情防控提供决策支持。 该软件用于提取文本中的基因型和表型实体及其关系，并在分析后于显示区域高亮不同类型的实体。若开启Neo4j服务，则可以将这些实体的关系存储到图形数据库中。

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  • 利用Python和Neo4j构建新冠信息挖掘平台【100010169】
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    本项目运用Python与Neo4j技术搭建了一个专门针对新冠疫情的信息挖掘平台，旨在高效地收集、分析及展示疫情相关的动态数据。通过此平台，用户能够便捷地获取全球疫情的最新进展、传播路径以及防控措施等关键信息。利用图数据库的优势，该平台能深入探索和解析复杂的疫情关联网络，从而为疫情防控提供决策支持。 该软件用于提取文本中的基因型和表型实体及其关系，并在分析后于显示区域高亮不同类型的实体。若开启Neo4j服务，则可以将这些实体的关系存储到图形数据库中。
     
  • 利用WPF(C#)和MySQL构建的课程信息共享平台【100013156】
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    本项目为一个基于WPF框架与C#编程语言开发的课程信息共享平台，采用MySQL数据库进行数据管理。旨在提供便捷、高效的课程资料交流环境，助力学习者之间的资源共享和互动。项目编号: 100013156。 本项目的目标是创建一个课程信息分享平台，旨在帮助大学生更好地选课。我们发现，在当前的环境中，学生在选择课程时往往无法获取到足够的详细信息，例如教材、作业量以及考核方式等关键内容。为了获得这些重要资讯，学生们通常需要向学长或同学求助，这无疑增加了他们的学习负担和困扰。 通过我们的平台，用户可以根据课程名称、课号或者授课教师的名字来搜索感兴趣的课程，并查看详细的课程资料。其中包括了其他学生对这一门课的评价、所使用的教材信息、考核方式以及一些附加标签等实用内容。此外，该平台还设有问答区功能模块，在这里用户可以自由地提出问题或回答他人的问题；也可以浏览自己感兴趣的话题和解答。 借助于这种互动形式的设计思路，学生们能够更加有针对性且清晰明了地获取到关于各个课程的相关信息。
     
  • TipDM：数据挖掘利器，开源的TipDM建模平台
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    TipDM是一款开源的数据挖掘与分析工具，提供强大的建模功能，助力用户轻松实现高效的数据处理和深度洞察。 TipDM建模平台是由广东泰迪智能科技股份有限公司研发并开源的数据挖掘工具。该平台提供了丰富的数据预处理、数据分析与数据挖掘组件，旨在帮助中小企业快速建立数据挖掘工程，并提升其在数据处理方面的效能。 同时，我们也在积极促进大数据挖掘社区的发展，搭建校企合作的桥梁，为企业精准推送优质的大数据人才；并且基于产业需求推动高校的人才培养工作。TipDM建模平台基于Python开发，在提供直观、易用的数据挖掘模型构建界面的同时不需要编程知识。它支持多种类型的数据源，包括CSV文件和关系型数据库，并且可以让用户在线预览每个节点的结果。 此外，该平台还提供了40种算法组件，覆盖数据预处理、分类以及聚类等不同领域；用户可以自由添加或编辑这些算法组件以满足个性化需求。最后，TipDM建模平台内置了大量可供参考的数据挖掘示例工程，并支持一键创建和运行功能。
     
  • 利用Python进行实时考研调剂信息挖掘实现
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    本项目旨在运用Python编程技术开发一个实时系统，专门用于收集和分析全国研究生招生调剂的相关数据。通过该工具，考生能够迅速获取最新的调剂机会，从而提高录取的成功率。 本科毕业论文查重率为1.9%，可供参考。本段落以Python爬虫为背景。 Web网页数据挖掘技术早在上个世纪80年代便已开始初步研究。随着互联网的快速发展和大规模数据时代的到来，在海量“冰山一角”的数据中寻找潜在有用的信息，数据挖掘技术发挥了不可忽视的作用，并成为当下最热门的研究热点之一。近年来，该技术迅速进步，在工程、医学与科学等多个行业都取得了显著成果，其研究价值也随之提升。 传统的Web爬虫也被称为网页机器人或网页蜘蛛，它是一种能够批量下载网页信息的程序。面向传统Web页面的网络爬虫通常通过扩展网页中的超链接关系来获取整个互联网中页面的信息。基于Python的Web爬虫需要对网站各节点之间的关联进行研究，以便获得完整的网站节点关系图。 在网络爬虫开发中，Python是最常用的编程语言之一。由于其丰富的开源库和优秀的代码封装能力，使用Python编写网络爬虫逐渐成为潮流。本次毕业设计就是在这样的背景下完成的，主要采用Python语言来设计程序，并利用该语言提供的丰富库函数找出网页的XML结构并用正则表达式筛选数据。 最后将采集到的数据存储至MySQL数据库中进行保存，便于后续操作。本段落旨在为考研调剂信息挖掘提供便捷的方法，帮助未来的研究生申请人获取咨询所需的信息更加高效和可行。
     
  • 利用Python和MySQL构建个人论文管理平台
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    本项目旨在通过Python编程语言结合MySQL数据库技术，开发一个高效、个性化的论文管理系统，以帮助用户便捷地整理与检索学术资料。 本段落详细介绍了如何使用Python结合MySQL开发个人论文管理系统，并提供了示例代码。这些示例具有很高的参考价值，对相关领域感兴趣的读者可以借鉴和学习。
     
  • 利用OpenStack构建云平台
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    本项目旨在通过开源软件OpenStack搭建一个高效稳定的云计算平台，为用户提供灵活可扩展的计算、存储和网络资源服务。 教你如何基于OpenStack搭建云平台。
     
  • 利用React构建全球新闻发布平台
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    本项目旨在运用React框架开发一个面向全球用户的新闻发布与分享平台，致力于为用户提供快速、便捷且个性化的新闻资讯服务。 1. 使用React、JS、Ant Design 和 json-server 实现的项目。 2. 运行方法： - 解压后进入db文件夹，在cmd打开，运行命令：json-server --watch db.json --port 8050 - 打开vscode并进入项目目录，在终端执行命令：npm start 3. /news为游客浏览页面。
     
  • 利用Python(Flask)和MySQL构建的Web游戏分发平台【100011803】
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    本项目是一款基于Python Flask框架与MySQL数据库开发的网页游戏分发平台。用户能在此平台上浏览、下载及管理各类在线游戏，支持开发者上传新游并追踪玩家反馈。 此次数据库实验的主要任务是完成SDEAM游戏商城的构建。该商城涵盖了商家上架、下架及更改游戏属性的功能；用户查看游戏详情，将游戏添加至购物车并确认购买，创建收藏夹并将喜欢的游戏加入其中，撰写评论并对游戏进行评分；管理员则能够删除违规用户的评论和账户等操作。 整个项目涉及七个实体对象，并设计了九张数据库表。除了常规的增、删、查、改等基本操作外，还通过部署多个触发器来优化数据处理流程与提高系统性能。 在技术实现上，后端部分使用Python语言编写，并利用Flask框架搭建Web服务环境；同时引入SqlAlchemy作为ORM工具简化了数据库的操作。前端界面采用Vue.js进行开发设计并结合Ant-Design-Vue组件库增强用户体验效果；此外还通过axios库来处理与后端接口的数据交互请求。
     
  • 基于Shiny框架的R语言数据挖掘平台原型构建
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    本研究旨在开发一个基于Shiny框架的R语言数据挖掘平台原型，为用户提供直观的数据分析和可视化工具，助力科研与商业决策。 Shiny是R语言中的一个Web开发框架，它使用户无需深入了解CSS和JavaScript的知识，只需掌握一些HTML知识即可进行网页开发。通过学习Shiny及shinydashboard包的相关知识点，并学会如何搭建web框架以及使用shinythemes包来改变主题，学员可以达到自行创建网页应用的能力。以下是通过四个实际案例详细讲解这一过程。
     
  • 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。