在当今信息科技快速发展的时代背景下，医疗信息的智能化管理与应用受到了广泛关注。基于知识图谱的医疗问答系统作为一种创新的信息服务方式，已经成为医疗信息化领域的研究热点。本项目即旨在开发一套基于知识图谱的医疗问答系统，其不仅能够帮助用户快速准确地获取医疗健康信息，还能在一定程度上减轻医疗机构的工作压力，提高服务效率。 医疗知识图谱是整个问答系统的核心，它通过构建医疗领域的实体以及实体间的关系，形成一种结构化的知识网络。这样的知识网络可以包含各种医疗信息，例如疾病名称、症状、治疗方法、药物信息等，以及这些信息之间的内在联系。通过知识图谱的应用，问答系统能够理解用户的自然语言查询，并从图谱中提取出与问题相关的信息进行回答，从而提供更为精确和个性化的服务。 实现基于知识图谱的医疗问答系统是一个复杂的过程，涉及自然语言处理、数据挖掘、人工智能等多个领域。在这一系统中，Python语言因其强大的数据处理能力和丰富的库支持而成为首选开发语言。它不仅方便了数据的采集、清洗和转换，还为后续的知识图谱构建、查询和推理提供了高效的工具和平台。 本项目的具体实现步骤可能包括以下几个方面：首先是医疗数据的收集，这可以通过爬虫技术从各种医学数据库、官方网站、专业文献等资源中获取。接着是数据预处理，这一步骤需要对收集到的数据进行清洗、去重、分类等工作，确保数据的质量。在数据预处理的基础上，需要构建知识图谱，这通常包括定义实体、关系以及它们之间的映射规则。知识图谱构建完成后，接下来就是问答系统的开发，这包括意图识别、问题分析、知识检索和答案生成等关键环节。 此外，为了使项目更加完善，博客中的详细部署过程也是非常关键的。部署过程不仅要确保问答系统的顺利运行，还需要考虑到系统的扩展性、稳定性和用户友好性。系统的部署需要在服务器上进行，可能涉及操作系统的选择、网络配置、数据库部署、后端服务搭建以及前端界面设计等多个方面。通过详细的部署指南，用户能够根据博客中的步骤一步步完成系统的安装和配置，进而体验到问答系统带来的便捷。 基于知识图谱的医疗问答系统不仅为医疗健康信息的获取和管理提供了新思路，还通过技术创新推动了医疗信息化的发展。对于即将进行毕业设计、课程大作业的学生来说，本项目不仅提供了一个实际的案例，还通过博客的形式将理论与实践相结合，为学生们的项目开发提供了全方位的支持。通过本项目的实施，相信能够培养出更多有能力解决实际问题的优秀人才，为医疗行业注入新鲜血液。

用dify搭建基于知识图谱的RAG系统Demo课件材料

在当今教育信息化与人工智能技术蓬勃发展的背景下，基于知识图谱的古诗词问答系统作为一项结合传统文化与现代技术的创新项目，显得尤为突出。该系统不仅能够增强学生对古诗词的兴趣和理解，而且能够作为本科生的课程设计或毕业设计课题，具有很高的实用价值和学术研究意义。 知识图谱作为构建该问答系统的核心技术，它通过图结构组织和关联各类信息，能够有效地表达复杂的知识关系和逻辑结构。在古诗词领域，知识图谱能够包含诗词作者、朝代、题材、意境、用词风格等多维度的知识信息。通过构建这样的图谱，系统能够为用户提供的诗词问答服务提供强大而准确的知识支持。 古诗词问答系统的设计与实现涉及到多个学科的知识。比如，计算机科学领域中的自然语言处理技术，它能够让系统理解用户提出的自然语言问题，并通过算法匹配知识图谱中的相关信息，生成准确的诗词内容和答案。同时，系统还需要具备良好的用户交互界面，使用户体验更为友好。 再者，该系统在设计过程中，需要考虑到如何将复杂的知识图谱与用户实际需求相结合，这就需要在系统设计中注重易用性和互动性的平衡。例如，系统可能需要提供关键词搜索、上下文相关推荐、智能问答等多种交互方式，以满足不同用户的个性化需求。 在实际应用层面，基于知识图谱的古诗词问答系统可以应用于教育、文化传承等多个领域。对于教育领域，它能够作为辅助教学工具，帮助学生更好地学习和理解古诗词。对于文化传承，通过普及古诗词知识，该系统也有助于推广中国传统文化，激发更多人对中国古典文学的兴趣。 此外，这样的项目可以作为高校本科阶段的课程设计或毕业设计课题，为学生提供一个将理论知识转化为实践操作的平台。学生在项目中能够深入理解知识图谱、自然语言处理等相关技术，并在指导老师的帮助下，完成从项目需求分析、系统设计、编码实现到最终测试的全过程。这样的实践经历对于提高学生的技术能力和创新思维能力具有重要作用。 基于知识图谱的古诗词问答系统是一项集教育性、技术性与文化传承于一体的综合性项目，它的开发与应用不仅能够为古诗词爱好者提供一个智能化的学习平台，同时也为计算机科学教育提供了宝贵的实践案例，是一举多得的教学和研究工具。

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。

1) app.py是整个系统的主入口
2) templates文件夹是HTML的页面
|-index.html 欢迎界面
|-search.html 搜索人物关系页面
|-all_relation.html 所有人物关系页面
|-KGQA.html 人物关系问答页面
3) static文件夹存放css和js，是页面的样式和效果的文件
4) raw_data文件夹是存在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，图数据库的建立
|-query_graph.py 知识图谱的查询 6) KGQA文件夹是问答系统模块 |-ltp.py 分词、词性标注、命名实体识别 7) spider文件夹是模块 |- get_*.py 是之前取人物资料的代码，已经产生好ima

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基于知识图谱的个性化推荐研究.pdf