该项目是一个毕业设计，主要采用了SpringBoot框架和Neo4j数据库来构建一个医疗系统的知识图谱问答平台。在这样的系统中，知识图谱是一种强大的数据结构，用于存储、管理和检索医疗领域的复杂信息。SpringBoot是Java开发中的一个轻量级框架，简化了Spring应用的初始搭建以及开发过程，而Neo4j则是一个高性能的NoSQL图形数据库，特别适合处理具有关联关系的数据。 让我们详细了解一下SpringBoot。SpringBoot是Spring框架的一个扩展，它提供了一种快速开发Java Web应用的方法。通过内嵌Tomcat或Jetty服务器，SpringBoot可以避免复杂的配置，使得开发者能够更专注于应用程序本身。它还包含了一些默认配置，如自动配置、健康检查、外部化配置等，这些特性大大提高了开发效率。 接下来，我们探讨一下Neo4j。在医疗知识图谱中，数据之间的关系非常重要，比如疾病与症状、药物与副作用、医生与专业领域等。Neo4j是一个图形数据库，它以节点（代表实体）、边（代表关系）和属性的形式存储数据。其ACID事务保证了数据的一致性和完整性，同时，Cypher查询语言为查询和操作这些图形数据提供了简洁的语法。 在医疗系统知识图谱问答中，用户可以提出问题，系统通过解析问题，利用知识图谱进行语义理解，然后找到相关的节点和关系，最终返回答案。这通常涉及自然语言处理（NLP）技术，包括词法分析、句法分析、实体识别和关系抽取。此外，可能还需要机器学习算法来优化查询性能和准确度。 在`code_resource_1`这个文件中，可能包含了项目的源代码，包括SpringBoot应用的启动类、配置文件、控制器、服务层、DAO层以及与Neo4j交互的代码。启动类是应用的入口，配置文件（如application.properties或application.yml）定义了应用的环境变量和设置。控制器处理HTTP请求，服务层封装业务逻辑，DAO层负责数据访问。与Neo4j交互的代码可能使用了Spring Data Neo4j库，它为Spring应用程序提供了与Neo4j的集成，包括对象映射和事务管理。 这个毕设项目结合了SpringBoot的便捷性和Neo4j的图数据处理能力，为医疗领域构建了一个高效、智能的问答系统。开发者不仅需要掌握Java编程和Spring Boot框架，还需要对图形数据库有深入理解，并可能涉及到自然语言处理和机器学习的相关技术。对于学习和实践全栈开发以及知识图谱应用的开发者来说，这是一个非常有价值的项目。

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。

本项目采用neo4j作为数据库，存储了知识题库。用户可以根据提示深入去了解问题。属于一款简易版的智能问答系统。 服务端使用技术：python+django框架 前台使用：Vue+axios 已实现功能： 1.询问售价 2.查询某个地区的景区 3.景区推荐 4.查询景区在哪个地方 可定制后台管理系统： 1.实现景区数据的管理 2.实现景区票价的管理 3.实现景区的删除，编辑等。 具体细节可以查看和访问我的博客 https://editor.csdn.net/md/?articleId=123735655

一种改进的基于序列到序列框架的知识图谱问答方法，刘彦志，程祥，知识图谱问答系统能根据图谱中的结构化知识回答自然语言问题。在知识图谱问答系统中，将自然语言问句映射为结构化查询语句是关键

毕设项目：基于springboot+neo4j的医疗系统知识图谱问答

肖仰华-大规模概念图谱构建与应用 北大 Question Answering Over Knowledge Graph 腾讯-大规模知识图谱的构建与应用-苏州大学 KG Refinement by Knowledge Intensive Crowdsourcing 面向智能问答的知识获取 陈虹-知识图谱及其变种在行业实践中的应用与思考-ZTE中兴

AI人工智能技术分享 知识图谱技术及应用介绍-问答与知识图谱 共91页.pdf

AI人工智能技术分享 知识图谱技术及应用介绍-问答系统中的知识图谱-知识图谱自动问答 共26页.pdf

复旦大学博士论文，系统而全面地介绍了基于知识图谱的智能问答相关关键技术 复旦大学博士论文，系统而全面地介绍了基于知识图谱的智能问答相关关键技术

周杰伦 总共有的内部内容本身并不全面，但是麻雀虽小，五脏俱全，该项目对多种类型的问题形式都能得到正确的相应结果。以“晴天”为例，本系统适当能够回答晴天的歌词是什么，晴天是哪首专辑的歌曲，该专辑是哪一年发行的，该专辑对应的歌手是谁，该歌手的的基本信息是什么。关于项目的更多细节在知乎中有更详细的介绍，知乎网址： : 首先，本系统运行在python3环境下，并需要安装jieba，rerfo等python库，安装方式比较简单，我这里使用pip作为python的包管理工具，直接在cmd中运行pip3 install jieba即可完成安装。本系统在apache-jena-fuseki服务器上，在cmd窗口中输入apache-jena-fuseki文件输入命令。/fuseki-server.bat或在文件夹下双击fuseki-server.bat文件，cmd窗口出现“服务器信息开始于端口3030的