基于知识图谱的网络舆情预测问答展示系统

基于知识图谱的网络舆情预测问答展示系统

系统简介
本项目名为“基于知识图谱的网络舆情预测问答展示系统”，旨在通过构建知识图谱，实现对网络舆情的深度分析和预测，并提供直观的问答交互界面。系统整合了大模型推理构建的数据，通过脚本完成数据的初始化，并导入neo4j图数据库，为用户提供了一个全面、高效的网络舆情分析平台。

功能描述
知识图谱展示：系统支持对知识图谱的可视化展示，用户可以通过节点关系查询，直观地探索和分析图谱中的数据。前端采用echarts图表库，实现丰富多样的图谱展示效果；后端则依托py2neo等模块，与neo4j图数据库进行高效交互，确保数据的实时性和准确性。

知识图谱问答功能：系统提供了基于知识图谱的问答功能，能够识别用户的自然语言提问，并通过jieba分词、模板匹配等技术，精准定位用户意图并查询相关知识。查询结果将以直观的方式呈现给用户，帮助用户快速获取所需信息。

用户管理功能：系统具备完善的用户管理功能，包括登录、注册和退出登录等。这些功能保障了用户数据的安全性和隐私性，同时也为用户提供了个性化的服务体验。

技术描述
本系统采用了前后端分离的技术架构，前端主要负责界面的展示和用户交互，后端则负责数据的处理和逻辑运算。具体技术细节如下：

前端技术：前端采用了HTML5、CSS3和JavaScript等主流技术，结合echarts图表库，实现了知识图谱的可视化展示和丰富的用户交互功能。

后端技术：后端以Django为框架，结合py2neo、jieba等Python库，实现了与neo4j图数据库的高效交互、自然语言处理以及模板匹配等核心功能。Django框架的灵活性和扩展性为本系统提供了强大的支持。

数据库技术：系统采用neo4j作为图数据库，存储和管理知识图谱中的节点和关系数据。neo4j的高性能和图数据模型的优势，使得系统能够高效地处理复杂的图谱查询和分析任务。

综上所述，本项目通过整合前端可视化技术、后端数据处理技术和图数据库技术，构建了一个功能全面、性能优异的网络舆情预测问答展示系统，为用户提供了便捷、高效的网络舆情分析服务。

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