基于知识图谱的旅游推荐问答系统

基于知识图谱的旅游推荐问答系统

系统简介
本项目是一个基于知识图谱的旅游推荐问答系统，它结合了爬虫技术、图数据库Neo4j、自然语言处理以及推荐算法，为用户提供个性化的旅游景点推荐和问答服务。系统通过爬取携程等旅游网站的景点数据，构建了一个丰富的旅游知识图谱，并在此基础上实现了用户登录注册、景点信息展示、景点评分评论以及协同过滤推荐等功能。

功能描述
爬虫功能：系统能够自动爬取携程等旅游网站的景点数据，包括景点名称、图片、开园时间、详细介绍等信息，并将这些数据存储到本地文件中。

数据初始化：系统提供了数据初始化功能，能够将爬虫爬取的景点数据导入到Neo4j图数据库中，构建旅游知识图谱。

用户登录注册：系统支持用户的正常登录和注册功能，保证用户信息的安全性和唯一性。

景点列表展示：用户登录后，可以在首页看到推荐的景点列表，包括景点图片、开园时间等基本信息。

景点详情查看：用户可以点击某个景点，进入详情页查看该景点的详细介绍、图片集、用户评论等信息。

景点评分评论：在景点详情页，用户可以对该景点进行打分和评论，表达自己的观点和感受。

协同过滤推荐：系统提供了协同过滤推荐功能，根据用户的评分历史和相似用户的评分数据，为用户推荐相似的景点。推荐逻辑基于Neo4j图数据库的查询和计算，能够高效地找到与用户兴趣相似的其他用户和景点。

知识图谱展示：系统使用ECharts可视化库展示知识图谱，用户可以通过后端提供的py2neo查询接口，根据节点信息过滤和展示特定的知识图谱部分。

自然语言问答：系统集成了自然语言识别功能，使用jieba分词、模板匹配等技术解析用户问题，并查询Neo4j图数据库获取相关答案。

技术描述
爬虫技术：使用Python编写爬虫程序，通过requests库获取网页内容，使用BeautifulSoup或lxml等库解析HTML结构，提取所需数据。

图数据库Neo4j：采用Neo4j作为存储旅游知识图谱的数据库，通过Cypher查询语言进行高效的数据查询和操作。

后端框架：使用Django作为后端开发框架，提供RESTful API接口供前端调用。

自然语言处理：集成jieba分词工具进行中文文本分词处理，结合模板匹配技术实现自然语言问答功能。

推荐算法：采用协同过滤算法作为推荐引擎的核心算法，通过计算用户之间的相似度和景点之间的相似度来生成推荐结果。

可视化库ECharts：利用ECharts可视化库展示知识图谱和推荐结果等数据，提供直观的用户界面交互体验。

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