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利用Spring-boot框架与Neo4j构建课程知识图谱,并开发课程的KBQA问答系统,以及使用D3.JS进行相关课程信息的查询可视化。

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简介:
利用Spring-boot框架,成功地与Neo4j数据库建立起课程知识图谱。 从而构建了课程的知识库问答系统,并实现了对相关课程信息的便捷查询。 同时,提供了D3.JS可视化方案,包含完整的实现代码、Neo4j库文件以及MySQL库文件。 此外,还提供了用于训练的相应数据集和词汇表,以供进一步研究和应用。

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客服
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  • 基于Spring-BootNeo4jKBQA实现D3.js展示
    优质
    本项目采用Spring Boot框架结合Neo4j数据库,开发了课程知识图谱和问答系统(KBQA),并利用D3.js进行数据的动态可视化呈现。 通过Spring-boot框架连接Neo4j搭建课程知识图谱,实现课程的KBQA问答系统以及相关课程信息的查询和D3.JS可视化。提供实现源码、Neo4j库文件和MySQL库文件及相关训练的数据集和词汇表。
  • 基于Spring-bootNeo4j实现.rar
    优质
    本资源详细介绍并实现了使用Spring Boot框架结合Neo4j图数据库来创建和管理课程知识图谱的方法和技术。通过该方案,可以有效地组织、查询及可视化复杂学科的知识结构关系。适合对后端开发及图数据有兴趣的技术人员参考学习。 通过Spring-boot框架连接Neo4j搭建课程知识图谱,并实现课程的KBQA问答系统以及相关课程信息查询功能。此外,还利用D3.JS进行数据可视化展示。项目附带了实现源码、Neo4j库文件和MySQL库文件,还包括相应的训练数据集和词汇表。
  • Neo4j-KGBuilder:基于Neo4j、SpringBoot、VueD3.js
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    简介:Neo4j-KGBuilder是一款集成了Neo4j图数据库、SpringBoot框架、Vue前端和D3.js图表库的知识图谱开发工具,支持高效知识图谱的构建及交互式数据可视化。 这个知识图谱构建工具最初是为了满足产品展示需求而开发的。在项目初期,主要是为了配合领导制作演示PPT临时绘制图表,但后来逐渐发展成一个具有一定通用性的独立小工具。该工具的主要功能包括:通过Vue和D3.js实现前端界面,并使用Springboot结合Neo4j作为后端支持知识图谱可视化。 当前版本实现了以下核心功能: - 新增节点及关系 - 快速添加具有特定关联的节点与边线 - 支持修改节点的颜色、大小以及编辑或删除属性信息 - 节点和连线的数据可以导出为图片或者CSV文件格式,并且能够从CSV导入数据。 - 允许用户将图像及富文本内容附加到图谱中的任意位置上,支持多条关系连接同一对节点的功能。 计划的后续改进包括: 1. 实现创建单个孤立节点的功能 2. 使新添加的节点可以指定精确坐标或依据鼠标点击时的位置自动确定其定位。 3. 增加导出当前图谱为图片格式的能力,以便更好地分享和展示研究成果(此功能已于2018年11月16日上线); 4. 进一步完善导入、导出关系及节点数据的功能,并确保兼容性良好;(更新于2018年11月17日) 5. 增加自然语言处理能力,能够根据输入的文本自动提取实体和它们之间的联系。
  • 使D3.js展示
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    本项目利用D3.js框架实现复杂的知识图谱数据可视化展示,使用户能够直观理解信息间的关联与结构。 我使用JavaScript实现了知识图谱的可视化展示,该实现具有良好的可移植性,在Django框架下用于输出知识图谱查询结果。同样的方法也可以应用于Spring框架下的项目中。效果良好且易于在不同环境中部署和应用。
  • Spring-Boot-Neo4j-Relation: 使 Spring-BootNeo4j 形数据库
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    本项目利用Spring-Boot框架与Neo4j图形数据库,专注于高效地建立、管理和查询复杂的关系网络。通过结合这两种强大技术,实现灵活且可扩展的数据管理解决方案,特别适用于需要处理高度互联数据的场景。 在Spring-Boot-Neo4j-Relation项目中,我们将探讨如何使用Spring Boot框架与Neo4j图形数据库进行集成,以便构建和查询复杂的实体关系。由于其简化配置及快速开发的特性,Spring Boot已成为Java开发者偏爱的选择之一;而作为一款强大的图形数据库工具,Neo4j特别适合处理具有网络结构和高度相互关联的数据类型,例如社交网络、推荐系统或地理空间数据。 首先需要了解的是如何在Spring Boot应用中配置和启动Neo4j。通常情况下,我们会向`pom.xml`或`build.gradle`文件添加依赖项`spring-boot-starter-data-neo4j`, 这个库包括了所有必要的Neo4j驱动程序及Spring Data Neo4j组件。随后,在配置文件如 `application.properties` 或者 `application.yml` 中,我们设置连接到数据库的URL、用户名和密码。 接下来是定义领域模型的过程。使用Spring Data Neo4j时,我们可以利用注解来声明节点实体、关系类型及其关联方式。例如,可以创建一个标有`@NodeEntity` 的类表示用户,并通过 `@RelationshipEntity` 注释来描述如朋友这样的关联属性。每个实体中的字段都会被映射到图数据库的相应节点或关系中。 在定义好领域模型之后,可以通过Spring Data Neo4j提供的Repository接口来进行数据操作。这些接口提供了标准的操作方法(CRUD),以及用于自定义查询的方法支持。例如,在`UserRepository` 中可以添加一个查找特定用户的所有朋友的方法。 Neo4j的Cypher查询语言允许我们灵活地编写复杂的关系搜索,这种声明式语言类似于SQL但更专注于图形数据处理。Spring Data Neo4j提供了在Repository接口中直接使用Cypher的能力,这使得编写复杂的图形关联查询变得非常便捷和高效。 为了运行并测试我们的应用程序,可以利用Spring Boot的内建Web服务器及测试功能。通过`@SpringBootTest` 和 `@AutoConfigureMockMvc` 注解,我们可以创建单元测试与端到端测试案例来验证数据存储和检索的有效性。 总的来说,Spring-Boot-Neo4j-Relation项目为开发者提供了一个理想的起点,展示如何结合利用Spring Boot的便利性和Neo4j处理图形数据库的能力。通过实践这个项目中的内容,开发人员可以更好地理解和掌握在Java应用中有效地管理和查询关系型数据的方法,并且鼓励深入研究Neo4j的各种高级特性如事务脚本、索引和约束等优化图形查询性能的技术。
  • 基于Neo4j、SpringBoot、VueD3.js技术
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    本项目采用Neo4j图形数据库、Spring Boot框架和Vue前端技术栈,结合D3.js库实现知识图谱的数据建模、后端接口开发以及数据的动态展示。 使用Neo4j结合Spring Boot和Vue框架,并借助D3.js进行知识图谱的构建与可视化展示。
  • 中式菜-领域智能(KBQA)
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    本项目聚焦于中式菜谱领域的知识图谱研究,旨在通过构建该领域的KBQA(基于知识库的问答)系统和知识图谱可视化平台,提升用户对于丰富菜品信息的理解、探索及检索效率。 中式菜谱知识图谱:实现知识图谱可视化及智能问答系统(KBQA)。该系统涵盖多种水煮鱼的具体做法,如麻辣水煮鱼、小清新版水煮鱼和家常版水煮鱼等;通过菜品与食材的关联关系,用户可以查询家中现有食材可烹饪哪些菜品。此外,每种菜品所需主料、辅料及配料的数量以及具体烹饪方法一目了然。系统还支持可视化功能,帮助用户全面了解各类菜品及其之间的联系,并展示相关图片信息。智能问答系统允许以自然语言形式提问并获取答案反馈。 文件夹结构包括: - /data:包含三元组数据aifoodtime_ntriples.nt - /external_dict:包含所有菜品和原料的实体列表entities_list.txt - query_main.py:KBQA主函数 - jena_sparql_endpoint.py:启动jena_sparql服务 - question2sparql.py:自然语言问题到SPARQL查询转换脚本 - question_temp.py:用于处理自然语言转S的文件
  • 中式菜
    优质
    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。
  • Neo4j和Elasticsearch搜索
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    本项目结合了Neo4j与Elasticsearch技术,致力于构建高效的知识图谱搜索引擎。通过优化存储结构和查询机制,实现了快速准确的数据检索功能,为用户提供丰富的信息访问体验。 文档名为graphpoweredsearch-neo4j-elasticsearch.pdf。该文件主要讨论了Graph Powered Search在Neo4j与Elasticsearch集成中的应用,并提供了相关技术的实现细节和案例分析,旨在帮助读者理解和使用这些工具和技术进行高效的图数据搜索和处理。
  • 使D3.js数据
    优质
    本课程深入浅出地教授如何利用D3.js框架进行高效的数据可视化编程,帮助学员掌握将复杂数据转化为直观图表的技术。 使用d3.js编写地图来对重庆市的网吧进行可视化分析,并调用百度地图接口。此外,还创建了折线图、饼图和散点图来进行数据展示与分析。