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基于Spring-boot与Neo4j构建课程知识图谱的实现.rar

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简介：
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。

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  • 基于Spring-boot与Neo4j构建课程知识图谱的实现.rar
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    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。
     
  • 基于Spring-Boot与Neo4j构建课程知识图谱及KBQA系统，并实现D3.js可视化展示
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    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。
     
  • Neo4j-KGBuilder：基于Neo4j、SpringBoot、Vue与D3.js的知识图谱构建与可视化
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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。
     
  • 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。
     
  • 利用Neo4j构建旅游环境知识图谱
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    本项目旨在运用Neo4j技术建立旅游领域的知识图谱，通过图形数据库高效存储和查询旅游资源及信息间的复杂关联，为用户提供个性化旅行建议与体验。 在当今的数字化时代，知识图谱作为一种高效的数据管理和分析工具，在各个领域得到了广泛应用，其中就包括旅游行业。基于Neo4j构建的旅游环境知识图谱能够整合并挖掘大量信息，帮助用户更好地理解和探索旅行目的地。本段落将详细介绍如何利用Neo4j搭建旅游环境知识图谱，并探讨其核心概念和应用价值。 **一、 Neo4j简介** Neo4j是一款高性能图形数据库，专为处理复杂的图形数据结构而设计。它以节点（实体）、关系及属性的形式存储数据，非常适合表示人、地点等在旅游环境中相互联系的复杂关联。 **二、知识图谱的概念** 知识图谱是一种通过节点和边来描述实体之间语义联系的知识表现形式，在旅游环境中的应用中，节点可能包括景点、酒店、餐厅以及交通方式等；而这些之间的关系则可以表示为“位于”、“提供服务”等类型的关系。 **三、搭建步骤** 1. **数据收集与预处理**: 收集地理信息、景点介绍及用户评价等各种旅游环境的数据，并进行清洗和格式化，以便其适合作为图谱的输入。 2. **定义节点与关系**: 根据旅游行业的特性来确定合适的节点类型（如景点、住宿等）以及它们之间的关系类型（如相邻、推荐等）。 3. **加载数据到Neo4j**: 使用Cypher查询语言将预处理后的信息导入Neo4j数据库，创建相应的图谱结构中的节点和边。 4. **构建图谱结构**: 通过编写适当的Cypher语句来建立和完善知识图谱的逻辑架构，并确保其清晰易懂，便于后续分析与查询。 5. **图谱可视化**: 利用Neo4j自带或第三方工具进行视觉化展示，以直观呈现和理解旅游环境的知识图谱。 **四、应用价值** 1. **智能推荐**: 分析用户行为及偏好后提供个性化的旅行建议，如景点推荐和路线规划。 2. **问答系统**: 通过结合自然语言处理技术来解答复杂问题，例如“哪些评分高的热门景点位于市中心？” 3. **数据分析**: 对旅游环境进行深度分析以发现市场趋势，并优化资源配置。 4. **用户体验提升**: 提供丰富的背景信息增强用户对目的地的理解，从而改善旅行体验。 5. **企业服务优化**: 通过基于知识图谱的服务（如酒店预订和餐饮推荐）提高服务质量与效率。 综上所述，基于Neo4j构建的旅游环境知识图谱是促进旅游业信息化发展的重要工具。它不仅为用户提供更好的旅程规划支持，同时也为企业提供强大的数据分析及决策辅助功能。随着不断的更新和完善，这种技术将为旅游业带来更多的智能化发展机遇。
     
  • 利用Python构建中成药的Neo4j知识图谱
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    本项目运用Python语言搭建了一个针对中成药的知识图谱，采用Neo4j数据库存储和展示药物之间的复杂关系网络。 知识图谱是一种结构化的数据表示形式，用于存储和管理复杂的数据关系。在本项目中，我们专注于构建一个基于Python的中成药知识图谱，并使用Neo4j作为图数据库来获取和展示数据。 1. **知识图谱的概念与应用**： 知识图谱是现代信息处理的关键技术之一，它通过图形的形式表示实体（如中成药、药材、疾病等）及其相互关系。在医药领域，知识图谱能够帮助医生快速查找药物信息，并发现潜在的药物相互作用，从而提高诊疗效率。 2. **Python在知识图谱中的角色**： Python是数据科学和图分析的主要语言之一，拥有丰富的库如NetworkX、Graph-tool等用于构建和操作图。本项目中，我们将使用Python编写爬虫程序来抓取中成药的数据，并通过与Neo4j的交互进行数据分析。 3. **Neo4j图数据库**： Neo4j是一款高性能的图形数据库，特别适合存储复杂关系数据。在我们的知识图谱里，它将用于存储药品名称、成分等信息及其之间的关联性。 4. **爬虫技术**： 爬虫是自动获取网络数据的程序，在构建知识图谱时需要从各类在线资源中提取相关药物的信息。Python中的BeautifulSoup和Scrapy库可以高效地解析HTML并提取所需的数据。 5. **数据预处理与清洗**： 从网上爬取到的数据通常需要进行清洗，去除无关信息、标准化格式以及填补缺失值等操作以确保数据质量。我们使用Pandas等工具来进行这些步骤，以便于后续导入Neo4j数据库的操作。 6. **导入数据至Neo4j**： 使用Cypher语言将预处理后的数据导入到图数据库中是必要的一步。通过Python的neo4j-driver库编写脚本批量创建节点和关系可以实现这一目的。 7. **可视化**： 可视化对于理解知识图谱结构至关重要，我们可以通过Gephi或Neo4j自带浏览器插件来展示这些信息，并使用布局算法如Fruchterman-Reingold或ForceAtlas2等帮助直观地看到中成药之间的关联网络。 8. **查询与分析**： 利用Cypher语言进行深度挖掘是可能的，例如查找含有特定药材的所有药品或者具有某种疗效的药物组合。结合Python可以实现动态查询和分析功能，为医药研究提供支持。 9. **挑战与优化**： 在项目实施过程中可能会遇到数据质量问题、性能下降等问题，这些问题需要通过严格的校验机制及数据库索引等技术手段来解决以确保图谱的质量和效率。 通过这个项目，我们能够创建一个全面且实时的中成药知识图谱，为医疗决策提供有力的数据支持，并为广大用户提供药品信息查询服务。
     
  • 基于Neo4j图数据库的课程知识体系图谱系统的设计与实现.pptx
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    本演示文稿探讨了利用Neo4j图数据库设计并实施一个高效的课程知识体系图谱系统的全过程，旨在优化教育数据管理及分析。 本段落介绍了一种基于Neo4j图数据库的课程体系知识图谱系统的设计与实现方法。该系统的目的是帮助学生及教师更有效地管理和组织知识，并提高教学质量和效果。 在设计上，采用了分层设计理念，包括数据层、逻辑层和表现层，利用了Neo4j强大的索引机制来提升查询效率。通过预处理和清洗数据后使用Neo4j的Java API进行导入；同时实现了多种查询算法（如广度优先搜索、深度优先搜索及最短路径等），并用Cypher语言支持复杂关系查询与聚合计算。 为了优化性能，系统采用了调整数据库配置参数、缓存技术以及前端优化等多种策略。在测试阶段通过评估系统的性能和知识表示效果验证了其良好表现。 该课程体系知识图谱系统具有重要的实际应用价值，可以帮助用户更好地管理和组织知识点，并提供丰富的分析功能。这使得它可以在教育领域内广泛应用，帮助学生及教师更深入地理解和掌握相关知识内容。 本项目还涉及到Neo4j数据库的特性与在知识图谱中的应用、设计实现过程以及如何进行系统性能优化等内容；同时讨论了该技术方案对于构建课程体系的知识表示和挖掘方面的作用。
     
  • 基于Neo4j、SpringBoot、Vue与D3.js的知识图谱构建及可视化技术
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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。
     
  • 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
     
  • 知识图谱的构建与实战PPT
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    本PPT深入浅出地介绍了知识图谱的概念、结构和应用场景，并详细讲解了从数据收集到实体识别、关系抽取等环节的知识图谱构建流程及实战技巧。 知识图谱构建与实战PPT介绍了如何创建和应用知识图谱的相关技术和方法。