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基于Spring Boot框架结合Neo4j和Spark-Mllib技术开发的电影知识图谱智能问答系统.zip

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简介：
本项目为一个集成了Spring Boot、Neo4j与Spark MLlib的电影知识图谱智能问答系统，旨在通过先进的技术栈提供精准高效的电影相关信息咨询服务。 基于Spring Boot框架，集成Neo4j和Spark-Mllib技术构建的电影知识图谱实现智能问答系统。

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  • 基于Spring Boot框架结合Neo4j和Spark-Mllib技术开发的电影知识图谱智能问答系统.zip
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    本项目为一个集成了Spring Boot、Neo4j与Spark MLlib的电影知识图谱智能问答系统，旨在通过先进的技术栈提供精准高效的电影相关信息咨询服务。 基于Spring Boot框架，集成Neo4j和Spark-Mllib技术构建的电影知识图谱实现智能问答系统。
     
  • SpringBoot结合Neo4j的知识图谱问答系统开发
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    本项目聚焦于利用Spring Boot框架和Neo4j数据库技术构建知识图谱问答系统。通过优化的数据存储与高效的信息检索机制，实现了对复杂关系型数据集的有效查询和管理，为用户提供精准、快速的答案服务。 基于知识图谱的问答系统 -- 使用SpringBoot整合Neo4j开发问答系统的代码和资源完整，请尽量自行学习。 提示：随着下载次数增加，所需积分也会逐渐增多。如果您的当前积分不足以下载所需资源，请联系我以获得帮助重置下载分数。
     
  • 基于Spring-Boot与Neo4j及Spark的朴素贝叶斯分类器在电影知识图谱智能问答系统的应用
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    本研究构建了基于Spring Boot框架、结合Neo4j和Spark技术的朴素贝叶斯分类器，用于优化电影知识图谱中的智能问答系统，显著提升了问答准确性和效率。 Spring-Boot集成Neo4j结合Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统 在项目依赖配置文件中需要添加如下内容： ```xml org.apache.spark spark-core_2.12 2.4.0 org.slf4j slf4j-log4j12 org.apache.spark spark-mllib_2.12 2.4.0 ```
     
  • 使用Spring-Boot与Neo4j及Spark朴素贝叶斯分类器构建电影知识图谱智能问答系统
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    本项目采用Spring Boot框架结合Neo4j数据库和Spark朴素贝叶斯算法，开发了一套高效的电影知识图谱智能问答系统，能够精准回答关于电影的各种问题。 使用Spring-Boot集成Neo4j，并结合Spark的朴素贝叶斯分类器来实现一个基于电影知识图谱的智能问答系统。
     
  • 基于电影知识图谱的智能化问答系统
    优质
    本项目构建了一个全面的电影知识图谱，旨在开发一个高效的智能化问答系统。该系统能够理解自然语言问题，并利用深度学习技术精准地从大规模语义网络中检索答案，为用户提供个性化的电影推荐和详尽的信息查询服务。 基于电影知识图谱的智能问答系统能够帮助构建一个智能化的影视咨询平台。这种系统通过整合丰富的电影数据资源，可以为用户提供精准、全面的答案，极大地提升了用户的观影体验和信息获取效率。
     
  • 智能问答结合KnowledgeGraph知识图谱
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    本项目致力于开发基于KnowledgeGraph的知识图谱技术，以提升智能问答系统的准确性和智能化水平，为用户提供更加高效、精准的信息服务。 本项目包含以下文件：医学数据json39_tq.json、接口asr_api.py、导入数据到知识图谱的脚本creat4KG.py以及人机对话模块ChatRob.py。
     
  • 基于知识图谱的电影问答系统(Python+Neo4j+模型+数据集).zip
    优质
    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和知识图谱构建电影知识问答系统.zip
    优质
    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
     
  • 基于Neo4j的问答知识图谱系统.rar
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    本资源提供了一个基于Neo4j的问答知识图谱系统的实现方案，通过构建和查询高效的图形数据库来增强问答服务的知识检索能力。适合对自然语言处理与知识图谱技术感兴趣的开发者研究使用。 本项目采用neo4j作为数据库存储知识题库。用户可以根据提示深入了解问题，属于一款简易版的智能问答系统。服务端使用技术包括Python与Django框架，前台则采用了Vue+axios。 已实现功能如下： 1. 询问售价； 2. 查询某个地区的景区； 3. 景区推荐； 4. 查询景区所在地方。 可定制后台管理系统具体包含以下内容： 1. 实现对景区数据的管理； 2. 管理景区票价信息； 3. 对景区进行删除、编辑等操作。
     
  • 基于电影知识图谱的问答系统
    优质
    本项目构建了一个全面的电影知识图谱，旨在提供一个高效的基于语义理解的电影信息查询平台，能够智能回答用户关于电影的各种问题。 本代码文件是我亲自调试的,感谢appleyk的教程,采用Java格式编写。有需要的小伙伴可以下载使用。一般来说，做知识图谱用Java比较好，Python在这方面的应用有些不足之处。如果觉得有用，请给好评，谢谢。