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毕业设计：基于Python和Neo4j的电影知识图谱问答系统源码及详尽文档.zip

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简介：
本资源包含一个完整的基于Python和Neo4j开发的电影知识图谱问答系统的源代码与详细文档，旨在帮助用户通过自然语言查询获取精准的电影相关信息。 【项目资源说明】 该项目由团队近期开发完成，代码完整且资料齐全，包括设计文档等内容。 上传的项目源码经过严格测试，功能完善并稳定运行，易于复现。 本项目适合计算机相关专业的高校学生、教师、科研工作者及行业从业者下载使用。可作为学习参考，也可直接应用于毕业设计、课程设计或作业等场景，并且也适用于初学者进行进阶学习。遇到问题时欢迎提问和交流。 如果基础较为扎实，可以在现有代码的基础上进行修改以实现其他功能，也可以用于毕设、课设及作业等项目中。 对于不熟悉配置和运行的初学者，提供远程指导和技术支持服务。 欢迎大家下载并共同探讨与交流！

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  • 毕业设计：基于Python和Neo4j的电影知识图谱问答系统源码及详尽文档.zip
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    本资源包含一个完整的基于Python和Neo4j开发的电影知识图谱问答系统的源代码与详细文档，旨在帮助用户通过自然语言查询获取精准的电影相关信息。 【项目资源说明】 该项目由团队近期开发完成，代码完整且资料齐全，包括设计文档等内容。 上传的项目源码经过严格测试，功能完善并稳定运行，易于复现。 本项目适合计算机相关专业的高校学生、教师、科研工作者及行业从业者下载使用。可作为学习参考，也可直接应用于毕业设计、课程设计或作业等场景，并且也适用于初学者进行进阶学习。遇到问题时欢迎提问和交流。 如果基础较为扎实，可以在现有代码的基础上进行修改以实现其他功能，也可以用于毕设、课设及作业等项目中。 对于不熟悉配置和运行的初学者，提供远程指导和技术支持服务。 欢迎大家下载并共同探讨与交流！
     
  • 基于知识图谱的电影问答系统(Python&Neo4j应用)-毕业设计
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    本项目为毕业设计作品，旨在构建一个基于Python和Neo4j的知识图谱驱动的电影问答系统。利用自然语言处理技术解析用户问题，并通过Neo4j数据库高效查询知识图谱以获取准确答案，提升用户体验。 这是基于知识图谱的电影问答系统（Python&Neo4j实战），此处提供全部源代码（严重Bug已解决）。相关细节已在博客中记录，欢迎有需要的朋友下载。
     
  • 基于Neo4j的Python知识图谱构建及问答系统源码.zip
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    本资源提供了一个使用Python结合Neo4j数据库创建知识图谱并实现问答系统的完整项目代码。适合对知识图谱和自然语言处理感兴趣的开发者研究与学习。 Python基于neo4j构建知识图谱，并依此构建的问答系统源码.zip
     
  • 毕业设计项目：基于SpringBoot和Neo4j的医疗知识图谱问答系统.zip
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    本项目旨在开发一个基于SpringBoot框架与Neo4j数据库的医疗知识图谱问答系统，利用图数据库高效处理复杂关系，为用户提供精准的医疗信息查询服务。 【资源介绍】毕设项目：基于springboot+neo4j的医疗系统知识图谱问答.zip 该项目是个人毕业设计作品，在答辩评审中的平均分数达到95分，所有代码经过严格测试确保无误后上传，保证可以正常运行。 欢迎下载使用此资源，它适合初学者学习以及进阶研究。该资源主要针对计算机、通信、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师或从业者提供支持，并且适用于期末课程设计、大作业及毕业项目等场景。整个项目的整体架构具有较高的参考价值与实用性，基础能力较强的同学可以在现有基础上进行修改调整以实现更多功能。 欢迎下载并使用该资源，在此过程中如果有任何疑问或者需要帮助的地方，请随时提出，我们将尽力提供支持和解答！ 希望本项目能够促进大家共同学习进步！
     
  • 毕业设计项目：基于SpringBoot和Neo4j的医疗知识图谱问答系统.zip
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    本项目为一款基于Spring Boot框架与Neo4j数据库构建的医疗知识图谱问答系统。旨在利用图数据库技术高效存储及查询复杂的医学关联数据，实现精准智能的医疗信息检索服务。 #### 医疗知识图谱自动问答系统 1. 生成词典运行 test/java/com/GenerateData.java。 2. 训练模型（问题类型分类）运行 test/java/com/AppGenerateDataDemo.java 中的 trainTextCnn 方法。 3. 数据插入 neo4j 运行 test/java/com/AppGenerateDataDemo.java 的 insertNeo4j 方法。 4. 启动 spring boot 运行 src/main/java/com/App.java 的 main 方法。 ![Image](./img/1.jpg)展示了运行的效果。
     
  • 毕业设计：基于知识图谱的Python电影推荐问答系统（含源码、数据库及说明文档）
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    本项目构建了一个基于知识图谱的Python电影推荐问答系统，通过整合丰富电影数据资源，利用自然语言处理技术为用户提供个性化电影推荐与信息查询服务。包含完整源代码、数据库及相关文档资料。 毕业设计：基于知识图谱的电影推荐问答系统（包含源代码、数据库及文档） 2 开发工具和技术 2.1 B/S结构简介 2.2 Python技术介绍 2.3 HTML技术介绍 2.4 MySQL数据库介绍 2.5 知识图谱介绍 2.6 协同过滤算法介绍 2.7 开发环境介绍 3 需求分析 3.1 可行性分析 3.2 功能需求分析 3.3 非功能需求分析 4 总体设计 4.1 系统总体结构设计 4.2 数据库系统设计 5 系统实现 5.1 登录及注册 5.2 首页展示 5.3 用户信息管理 5.4 电影列表显示 5.5 电影详情页面 5.6 问答功能 6 测试阶段 6.1 测试目的 6.2 测试内容 6.3 测试总结
     
  • 基于Python和知识图谱构建电影知识问答系统.zip
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    本项目旨在利用Python编程语言及知识图谱技术，开发一套高效准确的电影知识问答平台，为用户提供个性化的电影信息咨询服务。 利用Python语言借助知识图谱搭建电影知识问答系统.zip
     
  • 毕业设计项目：基于SpringBoot和Neo4j的医疗系统知识图谱问答系统.zip
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    本项目旨在开发一个基于Spring Boot框架与Neo4j图数据库的医疗系统知识图谱问答平台。通过构建专业的医学知识库，实现高效准确的智能问答服务。 该项目是一个毕业设计项目，主要采用SpringBoot框架与Neo4j数据库来构建一个医疗系统的知识图谱问答系统。在这个系统里，知识图谱是核心部分，可以结构化地存储、组织并检索大量医学信息如疾病、症状、药品及治疗方法等。SpringBoot是一款流行的Java开发工具包，简化了创建独立的生产级基于Spring的应用程序的过程；而Neo4j则是一个高性能图形数据库，在处理复杂关系领域（例如知识图谱）表现尤为出色。 理解SpringBoot的核心特性是关键：它通过提供默认配置、自动配置和起步依赖等功能来加速应用程序搭建过程。此外，该框架集成了Spring的核心功能包括IOC（控制反转）与AOP（面向切面编程），并支持WebSocket、RESTful API及数据访问等服务，在本项目中将用于构建后端服务，并提供RESTful API供前端或其他客户端调用。 接下来是Neo4j部分：知识图谱由节点（实体）、边（关系）和属性组成。在医疗场景下，节点可能包括医生、患者或疾病信息；而边则表示它们之间的联系，比如“某位医生治疗某种疾病”或者“某个药品用于治疗某一病症”。利用Neo4j的关系查询语言Cypher可以简化这些复杂关系的处理工作。 构建问答系统时需实现以下功能： 1. 知识图谱建立：从医疗文献、电子病历等数据源中提取信息，定义节点和边，并将它们导入到Neo4j数据库； 2. 自然语言解析（NLP）：分析用户输入的问题并将其转换为查询语句以供知识库检索； 3. 图谱查询：使用Cypher编写查询指令在图谱内查找相关信息； 4. 结果处理与展示：按照相关性和准确性对搜索结果进行排序，并用易于理解的方式反馈给用户。 项目实现可能包括以下几个模块： - 数据预处理：清洗和格式化原始医疗数据，为导入知识库做好准备。 - 知识建模：定义节点类型、关系及属性以构建图谱模型； - API接口设计与开发：创建并实施RESTful API用于执行插入、查询或更新等操作； - 问答引擎集成NLP技术（例如Stanford NLP或Spacy）处理用户问题，生成适当的Cypher查询语句。 - 用户界面设计：提供友好交互体验展示搜索结果。 此外，在项目实现过程中可能还会用到版本控制系统如Git和持续集成/部署工具比如Jenkins或GitHub Actions、测试框架JUnit等。同时开发者还应关注系统性能优化方面的工作包括但不限于提高查询效率，减少内存占用以及增强并发处理能力等方面。 综上所述，这个毕业设计结合了SpringBoot的便捷开发特性和Neo4j的强大图谱处理功能，致力于打造一个能够有效应对复杂医疗知识问答挑战的应用程序。开发者需要掌握Java编程、SpringBoot框架使用方法、Neo4j图形数据库操作技巧及自然语言处理技术等，并且要熟悉软件工程最佳实践以确保项目的质量和可维护性。
     
  • 基于知识图谱的电影问答系统(Python+Neo4j+模型+数据集).zip
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    本作品为一个利用Python语言结合Neo4j数据库及机器学习模型构建的知识图谱驱动型电影问答系统。通过整合丰富且结构化的电影相关数据集，以支持高效准确的语义查询与回答功能。 基于知识图谱的电影问答系统（Python+Neo4j+模型+数据集）.zip 【资源说明】 1、该项目是团队成员近期最新开发的作品，代码完整，资料齐全，包含设计文档等。 2、上传的项目源码经过严格测试，功能完善且能正常运行，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网等）的高校学生、教师及科研工作者下载使用。可以借鉴学习，也可以直接用于毕业设计、课程设计或作业演示。 4、如果基础较好，可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，并且可以直接应用于毕业设计或其他项目初期立项演示中；也适合初学者进阶学习。 5、对于不懂配置和运行的同学，可提供远程教学帮助。 欢迎下载并使用！
     
  • 基于Python和Neo4j的古诗词知识图谱问答系统.zip
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    本项目构建了一个利用Python与Neo4j技术的古诗词知识图谱问答系统，旨在通过图形数据库高效存储及查询丰富复杂的古诗词关系网络，为用户提供精准、智能的问答服务。 基于Python+neo4j的知识图谱古诗词问答系统.zip 这个压缩文件包含了使用Python语言结合Neo4j数据库开发的古诗词知识图谱问答系统的相关资源。