知识图谱基于neo4j的汽车知识图谱，使用flask构建系统，Echarts可视化.zip 基于neo4j的汽车知识图谱，使用flask构建系统，Echarts可视化.zip基于neo4j的汽车知识图谱，使用flask构建系统，Echarts可视化.zip基于neo4j的汽车知识图谱，使用flask构建系统，Echarts可视化.zip基于neo4j的汽车知识图谱，使用flask构建系统，Echarts可视化.zip基于neo4j的汽车知识图谱，使用flask构建系统，Echarts可视化.zip基于neo4j的汽车知识图谱，使用flask构建系统，Echarts可视化.zip基于neo4j的汽车知识图谱，使用flask构建系统，Echarts可视化.zip

内容概要：本文围绕程序设计与医疗领域构建知识图谱进行探讨，旨在将离散的程序设计知识和医学知识通过知识图谱的形式有机整合。具体做法是对程序设计知识和医疗数据进行分析，运用知识图谱构建技术形成结构化的网络，实现快速检索与推理。同时，介绍了利用Python语言、Streamlit前端技术和Neo4j图数据库打造一个医疗问答系统，为医生及病人提供了便捷的知识检索工具，提高了信息利用率和决策质量。 适合人群：本文适合关注知识管理、信息检索、自然语言处理、以及对程序设计和医疗知识有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①适用于程序设计教育和代码辅助开发场景，旨在提高教学质量及开发者效率；②在医疗场景中，帮助医生和患者更快速地获得准确的信息，减轻误诊漏诊现象，同时辅助教学，普及医疗常识。 其他说明：通过对自然语言处理技术和知识图谱的深度融合，本项目为解决大数据环境下信息爆炸与高效利用之间的矛盾提供了创新思路，并强调未来将继续探索优化知识图谱动态更新机制和个人化推荐机制的可能性。

知识图谱是一种结构化的知识表示形式，用于存储、组织和查询大量信息，它在现代信息检索、数据分析和智能应用中发挥着关键作用。本项目基于JavaScript、HTML和CSS技术，结合Canvas的应用，提供了构建和展示知识图谱的源代码开发实践。 JavaScript是这个项目的核心，它是一种广泛应用于Web开发的动态编程语言。在这个知识图谱应用中，JavaScript主要用于处理用户交互、数据操作和图形渲染。例如，它可以用来动态加载和解析数据，构建节点和边的模型，以及响应用户的拖动、缩放等操作。`index.js`很可能包含了这些功能的具体实现。 HTML（超文本标记语言）则构建了页面的基本结构，定义了元素如按钮、文本框等，并通过属性链接到JavaScript事件处理函数。在知识图谱的场景中，HTML可能包含了一个``元素，这是一个可绘制图形的区域，JavaScript将在这个画布上绘制知识图谱。 CSS（层叠样式表）用于控制页面的样式和布局，确保知识图谱的视觉效果美观且易读。通过CSS，可以调整节点和边的样式，比如颜色、形状、大小和透明度；也可以设置背景、边距、字体等，使整个页面呈现专业且用户友好的界面。 Canvas是HTML5引入的一个重要特性，它是一个二维绘图上下文，允许开发者用JavaScript进行像素级别的图像处理。在这个项目中，Canvas被用于绘制知识图谱的图形部分，包括节点和连接线。JavaScript可以调用Canvas API来绘制图形，如`fillRect()`、`strokeRect()`、`beginPath()`、`moveTo()`、`lineTo()`等，这些API可以精确控制图形的绘制。 在开发过程中，JavaScript库如D3.js或Vis.js可能被用到，它们提供了高级的图表和图形绘制功能，简化了知识图谱的实现。然而，这个项目可能是从头开始编写代码，因此开发者需要对Canvas API有深入理解，以及具备良好的数据结构和算法知识，以优化图形渲染的性能。 这个项目为学习和实践如何利用Web前端技术构建知识图谱提供了一个实例。通过阅读和理解`index.js`中的逻辑和`知识图谱.html`的结构，开发者可以学习到如何将数据转换为可视化图形，以及如何用JavaScript和Canvas进行动态交互设计。对于想要提升Web前端开发技能，特别是对知识图谱可视化感兴趣的人来说，这是一个极好的学习资源。

概述： 该资源介绍了一个创新性的电影问答系统，其核心基于知识图谱技术。知识图谱是一种将信息结构化并以图形方式表示的技术，它为电影领域的问答提供了更智能、准确的解决方案。这个系统允许用户通过自然语言提出问题，系统能够从庞大的电影知识图谱中提取相关信息并给予详尽的回答。 内容： 知识图谱技术简介： 描述： 对知识图谱的基本概念进行介绍，说明它如何在电影领域中发挥作用。 资源： 提供有关知识图谱技术的详细解释，并指向相关的学术资源或文献。 电影知识图谱构建： 描述： 详细说明构建电影知识图谱的方法，包括数据收集、实体识别、关系建模等步骤。 资源： 提供构建电影知识图谱所用工具、技术和数据源的信息。 自然语言处理（NLP）与问答系统： 描述： 解释系统如何利用自然语言处理技术理解用户提出的问题，并从知识图谱中检索相关信息。 资源： 提供有关NLP和问答系统的基本原理，并指向相关资源以深入了解。 系统工作流程： 描述： 介绍系统的工作流程，从用户提问到知识图谱检索和最终回答的过程。 资源： 提供系统工作流程图和示例，以便读者更好地理解系统的运作方式。 性能评估和优化：

为解决在线学习中出现的“认知过载”和“学习迷航”等问题, 针对用户的个性化学习需求, 同时考虑知识点之间的逻辑关系, 本文将知识图谱融入学习资源推荐模型. 首先构建了学科知识图谱、学习资源模型和用户数学模型, 综合考虑用户的兴趣偏好、用户知识库与学习资源所涵盖知识点的关联度以建立多目标优化模型. 然后使用自适应多目标粒子群算法对模型求解, 基于个体拥挤距离降序排列缩减外部种群规模, 获得了分布特征良好的两目标Pareto前沿, 输出推荐资源序列. 实验时通过与标准多目标粒子群算法对比并使用HV、IGD指标对模型进行评价, 验证了其多样性和稳定性, 证明了算法良好的全局寻优和收敛性能. 采用五折交叉验证了算法良好的推荐效用.

本项目为本人毕设项目，仅供参考学习。本项目所使用的Python环境为3.10，数据库为Neo4j数据库，需自己提前下载配置好Neo4j数据库，本项目使用的Neo4j版本为neo4j-community-5.16.0。配置好后先下载好相关py包，再运行build_medicalgrahp.py将data数据预处理并入库Neo4j，生成知识图谱，接着运行start.py，运行整个项目。

由于目前一些公司还在使用neo4j的3.x老版本，而且官网上找不到下载的页面，该资源提供所有neo4j-community-3.x的老版本下载，并且提供两个最重要的neo4j老版本上的插件（apoc和algo）的下载。

Python语言下使用爬虫工具从求医问药网爬取、解析相应的数据内容，经处理融合后生成结构化数据文件。 以此文件可构建起以疾病为中心的医疗知识图谱，实体规模4.4万，实体关系规模30万。 医药领域知识图谱，主要包含实体约4.4万个，其中包括Check，诊断检查项目，3353；Department，医疗科目，54；Disease，疾病，8807；Drug，药品，3828；Food，食物， 4870；Producer，在售药品，17201；Symptom，疾病症状，5,998。 关系总计约30万条，主要包括属于、疾病常用药品、疾病宜吃食物、药品在售药品、疾病所需检查、疾病忌吃食物、疾病推荐药品、疾病推荐食谱、疾病症状、疾病并发疾病等。 属性包含疾病名称、 疾病简介、疾病病因、预防措施、治疗周期、治疗方式、治愈概率、疾病易感人群等

面向知识图谱和大语言模型的因果关系推断综述.pdf

基于neo4j+python开发的心理疾病咨询知识图谱智能问答系统，实现了前后端的开发设计。 知识图谱包含disease、alternate_name、pathogenic_site、department、symptom 、check、susceptible_crowd等实体类型和disease_alternate_nam、disease_pathogenic_site 、disease_symptom、disease_check、disease_department、disease_complication、disease_confusable、disease_crowd等关系类型，共7类1462个实体和3927条关系，实现针对心理疾病咨询的智能问答。