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DouBanRecommend: 豆瓣图书推荐及知识图谱在Neo4j中的简易构建

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简介：
本教程介绍如何利用豆瓣API获取图书数据，并在Neo4j中构建知识图谱。适合对知识图谱和数据库操作感兴趣的读者。 DouBanRecommend项目基于豆瓣图书的推荐、知识图谱与知识引擎在neo4j上进行简单构建。该项目的主要贡献包括数据源（来自豆瓣爬虫）、知识图谱引擎以及嵌入式推荐算法的应用。主要目的是通过练习来提升技能，具体应用为豆瓣图书推荐和搜索模块，并结合Neo4j的知识库使用。 项目更新日期：2021年1月30日 - 更新内容包括将book_excel.csv压缩成book_excel.zip并放置在文件夹book_recomend中 一、数据整理： 对爬虫获取的数据进行简单处理，主要工作是针对每本书的评分和阅读人数字段（豆瓣书籍评分 + 书籍阅读人数）进行了等级划分，并计算平均值以得出该书的基本得分。 # 将豆瓣读书评分 / 豆瓣读书人群数量 进行分箱 book_excel_all[rank_rank] = pd.qcut(book_ex，此处代码未完整提供。

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  • DouBanRecommend: 豆瓣图书推荐及知识图谱在Neo4j中的简易构建
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    本教程介绍如何利用豆瓣API获取图书数据，并在Neo4j中构建知识图谱。适合对知识图谱和数据库操作感兴趣的读者。 DouBanRecommend项目基于豆瓣图书的推荐、知识图谱与知识引擎在neo4j上进行简单构建。该项目的主要贡献包括数据源（来自豆瓣爬虫）、知识图谱引擎以及嵌入式推荐算法的应用。主要目的是通过练习来提升技能，具体应用为豆瓣图书推荐和搜索模块，并结合Neo4j的知识库使用。 项目更新日期：2021年1月30日 - 更新内容包括将book_excel.csv压缩成book_excel.zip并放置在文件夹book_recomend中 一、数据整理： 对爬虫获取的数据进行简单处理，主要工作是针对每本书的评分和阅读人数字段（豆瓣书籍评分 + 书籍阅读人数）进行了等级划分，并计算平均值以得出该书的基本得分。 # 将豆瓣读书评分 / 豆瓣读书人群数量 进行分箱 book_excel_all[rank_rank] = pd.qcut(book_ex，此处代码未完整提供。
     
  • 基于知识图谱的豆瓣书籍推荐、可视化与问答系统
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    本项目构建了一个基于知识图谱的综合平台，专注于提供个性化书籍推荐、互动式数据可视化和智能问答服务，旨在增强用户在豆瓣上的阅读体验。 【作品名称】：基于知识图谱的豆瓣书籍推荐可视化及问答系统 【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。 文件树结构如下： 1) app.py是整个系统的主入口 2) templates文件夹包含HTML页面，具体包括： |-index.html 欢迎界面 |-search.html 搜索页面 |-KGQA.html 问答页面 3) static文件夹存放CSS和JS文件，用于设置页面样式和效果。 4) raw_data文件夹存储数据处理后的三元组文件。 5) neo_db文件夹是知识图谱构建模块： |-config.py 配置参数 |-create_graph.py 创建知识图谱及建立图数据库 |-query_graph.py 知识图谱查询功能实现 6) KGQA文件夹包含问答系统相关模块，如分词、词性标注和命名实体识别等： |-ltp.py 分词、词性标注与命名实体识别
     
  • Neo4j在毕业设计中的应用——构建知识图谱
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    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。
     
  • 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。
     
  • 基于知识图谱的豆瓣图书推荐、可视化与问答系统的Python代码及部署指南.zip
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    本资源提供了一套基于Python实现的知识图谱技术在豆瓣图书上的应用案例，包括推荐系统、数据可视化以及智能问答模块，并详细指导了如何进行开发和部署。 【资源说明】 本项目提供基于知识图谱的豆瓣书籍推荐可视化及问答系统的Python源码与部署指南，所有代码经过测试确认无误后上传。 该项目适用于计算机相关专业的在校学生、老师以及企业员工使用，同时也适合初学者作为学习进阶工具。此外，它还可以用作毕业设计项目、课程作业或初期立项演示的参考案例。 具备一定基础的学习者可以在现有代码基础上进行修改和扩展，以实现更多功能。 【文件结构】 1. app.py：整个系统的主入口 2. templates 文件夹包含HTML页面： - index.html：欢迎界面 - search.html：搜索页面 - KGQA.html：问答页面 3. static 文件夹存放CSS与JS资源，用于控制页面样式和效果。 4. raw_data文件夹内为数据处理后的三元组文件。 5. neo_db文件夹包含知识图谱构建模块： - config.py 配置参数 - create_graph 用于创建数据库结构
     
  • 高级软件工程作业：KGQA——基于知识图谱的豆瓣书籍推荐问答系统
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    本项目为一款高级软件工程项目，旨在开发一个基于知识图谱的豆瓣书籍推荐问答系统(KGQA)，通过分析用户需求提供个性化的书籍推荐和信息查询服务。 KGQA基于知识图谱的书籍推荐可视化及问答系统是高级软件工程课程的大作业项目。以下是项目的文件结构概述： - `app.py`: 系统主入口。 - `templates` 文件夹：包含所有HTML页面，包括： - `index.html`: 欢迎界面 - `search.html`: 搜索页面 - `KGQA.html`: 问答页面 - `static` 文件夹：存放CSS和JS文件，负责页面的样式和效果。 - `raw_data` 文件夹：存储经过处理后的三元组数据。 - `neo_db` 文件夹：知识图谱构建模块： - `config.py`: 配置参数 - `create_graph.py`: 创建知识图谱及建立图数据库 - `query_graph.py`: 知识图谱查询 - `KGQA` 文件夹：问答系统模块，包括分词、词性标注和命名实体识别功能： - `ltp.py` - `spider` 文件夹：爬虫模块。包含之前用来抓取人物资料的代码文件（已不再需要执行），以及生成好的图片和JSON数据。 以上即为项目的整体结构概述。
     
  • 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。
     
  • 书籍知识图谱推荐系统(Book-KnowledgeGraph-Recommendation)
    优质
    本书籍知识图谱推荐系统通过构建复杂的图书关系网络，智能分析读者行为和偏好，提供个性化书目推荐服务，旨在提升阅读体验与满意度。 大学生创新创业项目-书籍知识图谱推荐：该研究涉及对书籍评论的情感细粒度分析、命名实体识别、关系抽取以及分类树生成等方面的内容。数据集来源于北京大学数据与信息管理研究组。
     
  • 基于知识图谱的豆瓣书籍推荐、可视化与问答系统的Python源码及部署指南.zip
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    本资源提供了一套基于知识图谱技术的豆瓣书籍推荐系统及其配套的可视化和问答功能的Python代码，并附有详细的安装与配置教程。 【资源说明】基于知识图谱的豆瓣书籍推荐可视化及问答系统python源码+部署说明.zip 1. 该资源内项目代码都是经过测试运行成功，并确保功能正常后才上传，可放心下载使用。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）下载学习，也适用于初学者进阶学习。此外还可用于毕业设计项目、课程作业以及初期立项演示。 3. 如果基础较好，则可以在此代码基础上进行修改以实现更多功能。 基于知识图谱的豆瓣书籍推荐可视化及问答系统文件树： 1) app.py是整个系统的主入口； 2) templates文件夹存放HTML页面： |- index.html 欢迎界面 |- search.html 搜索页面 |- KGQA.html 问答页面 3) static文件夹用于存储css和js，定义了网页的样式与效果。 4) raw_data文件夹包含数据处理后的三元组文件； 5) neo_db文件夹内为知识图谱构建模块： |- config.py 配置参数 |- create_graph.py 创建知识图谱、建立图数据库； |- query_graph.py 查询知识图谱； 6) KGQA文件夹是问答系统模块： |- ltp.py 分词、词性标注和命名实体识别。 7) spider文件夹为爬虫模块： |- get_*.py 是之前用于获取人物资料的代码，已生成好images和json 文件； |- show_profile.py 调用资料并展示在前端页面上的代码； 部署步骤： * 0. 安装所需库：执行pip install -r requirement.txt * 1. 下载neo4j图数据库，并配置环境（注意需要使用jdk8）。修改neo_db目录下的config.py文件，设置图数据库的账号和密码。 * 2. 在neo_db目录下运行python creat_graph.py 建立知识图谱； * 3. 安装ltp模型； * 4. 修改KGQA目录中ltp.py里的LTP模型路径 * 5. 运行app.py，通过浏览器访问localhost:5000查看系统。