项目概述

项目的主要目的和价值

本项目是一款基于Django框架开发的计算机组成原理课程学习系统，融合了知识图谱技术，旨在提升学生对计算机组成原理课程内容的理解与应用能力。系统通过结构化的知识管理、丰富的教学资源以及题库练习，辅助学生进行系统化学习和知识掌握。同时，利用知识图谱实现课程内容、习题和相关知识点的关联查询，增强学习的深度和广度。

解决的核心问题

传统计算机组成原理课程资料零散，难以系统化学习和知识关联；
学生学习过程缺少针对性和互动性，难以掌握课程重点难点；
习题与知识点断层，无法有效促进知识巩固与错题复习；
知识难以形成结构性表达，学习效果不佳。
知识难以形成结构性表达，学习效果不佳。

通过本项目，构建完备的课程章节内容和题库体系，利用知识图谱建立知识点间的关联，使学生能够全方位、多维度地理解课程知识，从而提升学习效果和能力。

目标用户群体

计算机组成原理课程的学生，需系统化学习和复习相关内容；
计算机科学相关专业的教学人员，便于管理教学资源和学生成绩；
具有一定计算机基础，希望通过知识图谱辅助学习的自学者。

技术架构

使用的主要技术栈

后端框架：Django，Python 3.9
数据库：
关系型数据库（使用Sqlite）
图数据库：Neo4j，利用 py2neo 进行图数据的管理和查询
前端技术：
Django模板系统（HTML, CSS, JavaScript）
集成富文本编辑器：CKEditor
各类前端资源插件支持（如jQuery、Echarts等）
其他依赖：
OpenAI API 接入用于智能问答等功能
jieba中文分词库用于文本处理

项目框架和依赖

系统运行于Python虚拟环境（.venv），依赖丰富的第三方库，核心包括：

Django 3.2.7
py2neo (Neo4j Python客户端)
OpenAI Python SDK
ckeditor 和 ckeditor_uploader 用于富文本内容管理
jieba 进行中文文本分词处理
simpleui 用于Django后台管理界面美化
各类前端插件及资源（如fullAvatarEditor、codemirror等）

架构设计模式

MVC设计模式：采用Django的MTV模式（模型Model、模板Template、视图View），实现业务逻辑与表现的分离。
模块化设计：系统划分为accounts（用户管理）、teaching（课程教学）、datas（知识图谱数据处理）等多个独立模块。
知识图谱集成：教学数据和知识点不仅存储于关系型数据库，核心知识点及关联通过Neo4j实现知识图谱管理和查询。
安全和权限控制：用户认证与权限管理基于Django自带的认证框架，扩展自定义用户模型。

数据库设计

使用Django模型定义数据表，核心模型包括：
UserProfile（用户信息，包括头像和密码）
Chapter（课程章节，包含章节名、介绍、内容、PPT文件和视频文件）
Exercises（习题，关联章节，包含题目选项和答案）
Point（知识点，关联习题）
Exam（考试记录）
ExamDetail（考试详细题目及答案记录）
MyNode 与 MyWenda（存储知识图谱节点和问答交互）
关系型数据库存储教学内容与用户信息，Neo4j存储知识图谱数据，实现知识节点和关系的高效查询。

功能模块

1. 用户管理模块 (`accounts`)

用户注册与登录：提供用户注册、登录、登出功能，支持会话管理。
用户信息维护：允许用户修改个人资料，包括用户名、邮箱和头像上传。
密码管理：密码加密存储，支持密码忘记和重置功能。
后台管理：基于Django Admin定制用户信息管理界面，支持用户列表展示和密码加密处理。

2. 教学资源管理模块 (`teaching`)

章节管理：
录入课程各章节基本信息（章节名称、简介、内容文本）
支持章节PPT及视频文件上传和管理
习题管理：
习题录入（包含题目、四个选项、标准答案和分值）
习题关联对应章节
知识点管理：
知识点对应习题的管理与关联
考试系统：
在线考试功能，包括试卷生成、试题备注和答题提交
错题展示和统计功能，帮助学生集中复习薄弱环节
知识图谱查询：
通过图谱节点、关系、结束节点进行知识图谱查询
展现知识点之间的关联，辅助理解与探索

3. 知识图谱数据处理模块 (`datas/extra`)

数据清洗：基础数据预处理，保证数据规范性。
三元组抽取：从课程文本中抽取实体及关系，构建三元组数据库。
Neo4j导入：实现抽取结果批量导入Neo4j图数据库。
文本OCR与处理：对PDF等非结构化文档进行OCR转文本处理，提升数据质量。

4. 富文本编辑与资源上传

使用 ckeditor 富文本编辑器提升内容编辑体验。
ckeditor_uploader 支持文件和图片的上传，方便教学内容丰富展示。

5. 前端展示与交互

基于Django模版，设计了包括首页、资源列表、章节详情、考试、错题展示、知识图谱查询等多种视图。
利用分页组件优化资源列表的展示。
提供页面表单数据提交和响应处理，支持异步和同步的用户交互。

6. 后台管理定制

通过 simpleui 等包优化后台界面美观与使用便捷。
管理员界面支持自定义字段显示、搜索过滤和文件资源管理。
自定义用户密码储存方式，提升安全性。

项目结构

xy25_computer_platform/
├── accounts/                # 用户相关应用，包含用户模型、视图、管理等
├── datas/                   # 知识图谱数据处理，包括清洗、抽取、导入等脚本
├── media/                   # 用户上传的头像、视频和PPT资源文件
├── static/                  # 静态资源，如CSS、JavaScript、图片和第三方插件
├── teaching/                # 教学主业务模块，负责课程管理、习题、考试等
├── templates/               # 前端页面模板
├── xy_wrong/                # 项目主配置目录，包含Django设置、路由等
├── .venv/                   # Python虚拟环境目录
├── manage.py                # Django项目管理脚本
├── requirements.txt         # 项目Python依赖清单
└── README.md                # 项目说明文档

关键文件说明

accounts/models.py：自定义用户模型 UserProfile，扩展django内置用户，实现头像管理与密码自定义字段。
accounts/admin.py：用户后台管理设置，包括字段显现及密码加密保存逻辑。
accounts/urls.py：用户模块路由，包含登录、注册、信息修改、密码找回等URL。
accounts/views.py：用户视图实现，处理登录认证、个人信息管理、密码相关功能。
teaching/models.py：定义课程章节、习题、知识点、考试等核心模型，支持内容丰富度与结构化。
teaching/admin.py：课程和习题后台管理界面定制，采用tabular inline等方式增强管理体验。
teaching/urls.py：教学模块URL配置，支持多样课程页面及知识图谱查询入口。
teaching/views.py：实现课程展示、考试提交、知识图谱交互等业务逻辑。
datas/extra/：存储数据清洗、文本OCR、三元组抽取和图谱导入的自动化脚本。
templates/：前端页面模板集合，涵盖首页、章节详情、考试、知识图谱查询、登录注册等。
xy_wrong/settings.py：Django配置文件，含数据库、静态文件、模板、第三方应用及安全配置。
requirements.txt：列出项目所需Python包及版本，便于环境复制。

部署和运行

环境要求

Python 3.9+
Django 3.x版本
Neo4j图数据库服务
支持Sqlite等Django配置的关系型数据库
系统支持文件上传功能的操作系统，及相应读写权限
推荐使用虚拟环境管理Python依赖（如venv）

安装步骤

克隆项目代码：

   git clone <项目仓库地址>
   cd xy25_computer_platform

创建并激活虚拟环境：

   python3 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate    # Linux/macOS
   .venv\Scripts\activate       # Windows

安装依赖包：

   pip install -r requirements.txt

配置数据库（修改xy_wrong/settings.py），确保关系型数据库和Neo4j连接正确。
运行数据库迁移：

   python manage.py makemigrations
   python manage.py migrate

创建超级管理员账户：

   python manage.py createsuperuser

确保 media/ 目录具备读写权限
收集静态文件:
python manage.py collectstatic

配置说明

数据库配置：在xy_wrong/settings.py的DATABASES部分配置关系型数据库信息。
Neo4j配置：在settings.py或相关模块中配置Neo4j数据库连接参数（主机、端口、用户名、密码）。
媒体文件配置：MEDIA_ROOT指定用户上传文件的存储路径，MEDIA_URL为访问映射路径。
静态文件配置：STATIC_ROOT指定静态资源收集目录，STATIC_URL为静态文件访问地址。
第三方应用配置：CKEditor及SimpleUI等组件按需配置，提升编辑及管理体验。
安全设置：密码加密使用Django默认hashers，前端表单使用CSRF保护。

启动方式

在项目根目录下执行：

python manage.py runserver

启动Django开发服务器，默认地址为http://127.0.0.1:8000/，通过浏览器访问即可使用系统。

总结

基于知识图谱的计算机组成原理课程学习系统，以Django为基础框架，结合关系型数据存储及图数据库Neo4j，融合丰富的教学内容与习题管理功能，构建了一个功能完善的课程学习及管理平台。通过集成智能问答接口及知识图谱查询，提升学习互动性与深度，满足了计算机组成原理课程教学与学习的新需求，具有较高的技术含量与实用价值。
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