基于neo4j的股票数据知识图谱问答

介绍：

本系统主要是对股票数据知识图谱的应用，可以快速找到股票企业相关问题答案。
请使用前务必读一下README.md，
初始化数据略复杂，需要对neo4j有一定了解，系统主要是股票知识图谱问答，节点数量非常大，有12w的节点，
200w+的关系，数据比较优质。
整个系统使用django构建，自带了一份数据，比较完整，有初始化数据脚本，
第一次务必初始化数据后使用，注意数据量比较大，neo4j按照README.md初始化。
底层数据库知识图谱采用neo4j，
关系型数据库采用sqlite，也可以换成mysql，主要是图谱的展示与问答。

详细描述：

2、知识图谱展示部分包括前端使用html、css和js，后端使用Django框架，用户系统使用sqlite，图谱数据存储在neo4j，
通过py2neo连接，图谱展示使用echarts。前端支持通过三元组方式查询。

3、问答系统的数据流程包括离线阶段生成词表和词性表，在线阶段加载词表，使用结巴分词进行分词，
查询词性表，匹配模板生成match语句，查询neo4j并返回结果。

4、问答系统的业务流程为用户通过GET请求传入自然语言的输入，使用jieba库进行分词和词性标注，
从而识别实体和关系类型，查询neo4j图数据库，处理查询结果生成回答，保存用户问题和回答，最后渲染模板文件返回查询结果。

900