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基于Neo4j肝病知识图谱的QASystem: QASystemOnHepatopathyKG

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简介：
本项目构建于Neo4j平台上的肝病知识图谱，并开发了一个专门针对肝病领域的问答系统（QASystemOnHepatopathyKG），旨在通过高效的知识查询和推理，为医疗专业人士及患者提供精准的医学信息和支持。 肝病质量保证体系基于Neo4j知识图谱和规则匹配的肝病问答系统项目介绍详见：基于医疗知识图谱的问答系统源码详解以及在实践中遇到的问题。

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  • 基于Neo4j肝病知识图谱的QASystem: QASystemOnHepatopathyKG
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    本项目构建于Neo4j平台上的肝病知识图谱，并开发了一个专门针对肝病领域的问答系统（QASystemOnHepatopathyKG），旨在通过高效的知识查询和推理，为医疗专业人士及患者提供精准的医学信息和支持。 肝病质量保证体系基于Neo4j知识图谱和规则匹配的肝病问答系统项目介绍详见：基于医疗知识图谱的问答系统源码详解以及在实践中遇到的问题。
  • 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Neo4j的简单医疗问答知识图谱
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    本项目构建了一个基于Neo4j的简单医疗问答知识图谱，旨在通过图形数据库技术高效存储和查询医学相关问题与答案，为用户提供精准的医疗信息咨询服务。 在当今信息化时代，医疗领域的知识管理和查询已经成为一个重要的课题。为了更好地理解和利用医疗信息，知识图谱这一概念被广泛应用。本项目以“基于neo4j的简易医疗问答知识图谱”为主题，旨在构建一个能够帮助医生、患者以及研究人员快速获取医疗知识的系统。这里我们重点讨论如何利用Neo4j这个强大的图形数据库来构建和操作这个知识图谱。 该项目从ask120网站上爬取数据，并将这些宝贵的数据导入到neo4j中。ask120是一个积累了大量问题与专业医生回答的医疗问答平台，项目从中获取包括问题、答案、疾病信息、症状以及治疗方法等在内的各种相关信息。通过图形化的数据结构，我们可以清晰地看到各元素之间的关联关系（例如疾病和症状的关系），从而实现高效的信息检索和分析。 知识图谱是一种以实体及其相互间的关系为节点与边的表示形式的数据结构，在医疗领域可以将疾病、药物、症状以及治疗方法等信息展现出来。通过这种数据模型，我们可以快速找到某疾病的可能的症状或查询特定药物的副作用，并进行深度挖掘及智能推荐。 构建这个医疗问答知识图谱的过程包括以下步骤： 1. 数据采集：使用网络爬虫从ask120获取问题和答案。 2. 数据预处理：清洗、统一格式并去除噪声，确保数据质量与一致性。 3. 数据建模：定义节点（如疾病、症状等）及关系类型（例如“导致”、“治疗”），为导入Neo4j做准备。 4. 导入数据：将经过预处理的数据导入到neo4j中，并创建相应的节点和边。 5. 图谱查询：使用Cypher查询语言，实现复杂查询功能如查找关联症状或疾病治疗方案等。 6. 应用开发：构建用户界面以支持交互式查询获取知识图谱中的信息。 总的来说，这个项目展示了如何利用Neo4j从ask120爬取的数据出发通过数据处理和图形化建模来高效地检索并使用医疗信息。这样的知识图谱不仅有助于提升医疗服务的质量，也为医学研究提供了强大的工具。
  • 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的知识图谱Python古诗词问答系统.zip
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    本项目为一个利用Neo4j数据库构建的知识图谱，旨在通过Python实现对古诗词的智能问答功能，便于用户查询和理解古代诗歌文化。 Python基于知识图谱的古诗词问答系统使用了neo4j作为数据库。
  • 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Vue+SpringBoot+Neo4j的寻医问药知识图谱入门项目
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    本项目采用Vue前端框架与Spring Boot后端框架结合Neo4j数据库，构建了一个便于用户查询医疗信息的知识图谱平台。适合初学者快速上手开发。 本项目为基于Vue+SpringBoot+Neo4j的知识图谱入门项目——寻医问药知识图谱，是经过导师指导并获得高分通过的毕业设计成果。此项目主要面向正在进行毕设的计算机相关专业学生以及寻求实战练习的学习者。同时，它也适用于课程设计和期末大作业等场景，并且已经过严格调试以确保可以顺利运行。
  • 基于Python和Neo4j的古诗词知识图谱问答系统.zip
    优质
    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。
  • 基于Neo4j的Python知识图谱构建及问答系统源码.zip
    优质
    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