Advertisement

Java毕业设计:知识图谱及可视化原型系统的构建与实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目旨在通过Java技术开发一套知识图谱及可视化原型系统,包括知识图谱的构建、存储和展示等功能模块。 Java毕业设计:知识图谱及可视化原型系统的设计与实现

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Java
    优质
    本项目旨在通过Java技术开发一套知识图谱及可视化原型系统,包括知识图谱的构建、存储和展示等功能模块。 Java毕业设计:知识图谱及可视化原型系统的设计与实现
  • 基于Java论文.docx
    优质
    本论文设计并实现了基于Java的毕业论文知识图谱及可视化原型系统,旨在通过图形化界面展示和分析学术资源间的复杂关系,为研究人员提供有效的信息检索与知识发现工具。 基于Java的毕业论文《知识图谱及可视化原型系统设计与实现》探讨了如何利用Java技术构建一个有效的知识图谱及其可视化的原型系统。该研究详细介绍了系统的架构、关键技术的选择以及具体的设计思路,旨在为相关领域的研究人员和开发者提供参考。
  • 基于玉米品种问答
    优质
    本项目旨在开发一个基于知识图谱技术的玉米品种信息系统,通过可视化的界面和智能问答功能,为用户提供便捷、高效的查询体验。 基于知识图谱的玉米品种可视化及问答系统设计与实现 本段落探讨了基于知识图谱技术构建玉米品种可视化及问答系统的相关研究工作,详细介绍了该系统的设计思路、关键技术以及实现过程。 首先,在系统需求分析的基础上,明确了用户对玉米品种信息的需求,并结合领域专家的意见制定了详细的系统功能规划。其次,通过收集和整理大量的玉米品种数据资源,建立了结构化且具有丰富语义关联的知识库。接着采用可视化技术手段将知识图谱中的复杂关系以直观、简洁的方式展现给用户。 在此基础上设计了智能问答模块,利用自然语言处理技术和深度学习算法实现了对用户提出的关于玉米品种相关问题的自动回答功能。最后通过实际应用案例验证了系统的有效性,并针对存在的不足提出了改进意见和未来发展方向建议。 该系统能够帮助农业科研人员、育种专家以及广大种植户更好地了解不同玉米品种的特点与特性,为他们的工作提供了有力支持。
  • SpringBootVue结合论文(含论文)
    优质
    本论文探讨了基于Spring Boot和Vue技术构建的知识图谱及可视化原型系统的实现方法,包含理论研究和实践应用,附有完整论文。 为了更好地掌握本专业领域的发展趋势,并对毕业设计(论文)的质量进行持续监控与改进,开发一个能够可视化展示的系统显得尤为重要。因此,我们决定构建一个涵盖计算机科学与技术专业的毕业设计(论文)知识图谱及原型系统的项目。 本段落探讨的是如何在教育行业中的计算机科学与技术专业领域内创建有效的知识图谱。具体而言,我们将通过自定义中文分词方法和预设类别来实现对各类别和技术信息的匹配,并建立相应的分类体系以对应不同类型的毕业设计(论文)。由于每年提交的设计文档数量庞大且内容繁杂,传统的数据整理方式难以有效梳理出其中的关系脉络,而知识图谱技术则能有效地提取关键实体及其关联语义关系。我们计划使用Neo4j这种图形数据库来存储和展示这些信息。 基于这样的构想,结合Echarts可视化工具及Neo4j图数据库的能力,我们将建立一个能够支持特定领域内知识点搜索的系统,并通过自然语言处理生成高频词汇云以分析近年来该专业领域的研究热点和其他相关信息。
  • 中式菜-领域智能问答(KBQA)
    优质
    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
  • 基于Neo4j《基础心理学》教材-
    优质
    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。
  • Neo4j在应用——
    优质
    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。
  • 基于Spring-BootNeo4j课程KBQA,并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Neo4j、SpringBoot、VueD3.js技术
    优质
    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。
  • 基于Java航天数据
    优质
    本系统为基于Java开发的知识图谱航天数据可视化平台,旨在直观展示复杂航天信息,提升数据分析与探索效率。 【作品名称】:基于 Java 知识图谱的航天数据可视化系统 【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。 该系统采用多元化的数据展示方式,对数据进行分析处理后展示。 ### 知识测试系统的构建 1. 航天问题库爬取; 2. 随机展示航天问题; 3. 用户回答并提交答案; 4. 服务器统计热点问题; 5. 自动判别用户答案并回复。