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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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简介：
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

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  • 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
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于知识图谱的中药方剂可视化与问答系统.zip
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    本项目开发了一套基于知识图谱技术的中药方剂可视化与问答系统。通过构建中药领域专业知识图谱，实现方剂信息的高效查询和直观展示，并支持自然语言交互式问答功能，旨在为中医药研究者、临床医生及学习爱好者提供一个全面而便捷的信息服务平台。 【项目资源】： 提供前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多种技术项目的源码。 涵盖STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等语言和平台的项目源码。 【项目质量】： 所有提供的源代码经过严格测试，确保可以直接运行。功能确认无误后才上传发布。 【适用人群】： 适合希望学习不同技术领域的新手或进阶学习者。 这些资源可以用于毕业设计、课程作业及工程实训等场景。 【附加价值】： 每个项目都具有较高的参考和借鉴意义，也可以直接作为修改复刻的起点。 对于有一定基础的研究人员来说，在此基础上进行改进与扩展以实现其他功能是十分可行的。 【沟通交流】： 遇到任何使用上的问题，请随时联系博主获取解答。欢迎下载、使用这些资源，并鼓励大家相互学习，共同进步。
     
  • 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。
     
  • 中式菜谱的知识图谱可视化查询与问答系统
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    本项目开发了一种创新性的中式菜谱知识图谱可视化查询与问答系统，结合了先进的自然语言处理技术和直观的数据展示方式，旨在为用户提供高效便捷的中式烹饪学习体验。该系统不仅支持图形化浏览食材搭配、菜品制作流程等信息，还能通过智能问答功能解答用户关于菜谱的各种疑问，让美食探索变得更加轻松愉快。 中式菜谱知识图谱可以实现知识图谱可视化及智能问答系统功能。本项目开发的系统名称为**AI Food Time**（中文名：爱食光）。通过收集网上完全公开的有关中式菜谱的数据，进行数据清洗与分析后，转化为知识图谱存储结构，并提供可视化展示、搜索和智能问答等功能，方便热爱美食与烹饪的人们快速获取中式菜谱信息。以直观的知识图谱形式展示不同菜品之间的关系及所需原料，在实际生活中具有广泛应用需求： - 一类菜品的不同具体做法：例如水煮鱼包括麻辣水煮鱼、小清新版水煮鱼和家常版水煮鱼等； - 根据食材与菜品的关联，查询家中现有食材可以烹饪哪些菜品； - 展示每种菜品所需主料、辅料及配料的具体数量和烹饪方法，相较于网上的一些菜谱网页更加直观简洁； - 可视化功能能够帮助用户全面了解各种菜品及其关系，并展示相应图片； - 智能问答系统支持自然语言提问，反馈答案结果。
     
  • 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。