航空安全知识图谱

项目概述

航空安全知识图谱项目旨在构建一个集数据采集、知识建模、图谱管理及智能问答于一体的综合性系统，专注于航空安全领域的信息整合与智能应用。该项目通过自动化采集公开网页中的航空安全事件数据，结合图数据库Neo4j构建知识图谱，实现航空安全事件的结构化存储、查询及可视化展示。同时，项目支持用户身份管理和个性化智能问答服务，提升用户对复杂航空安全知识的获取效率和准确性。

核心价值体现在：

数据驱动的知识图谱构建：自动采集和结构化处理航空安全事件数据，构建高质量的航空安全知识图谱基础。
图数据库智能管理与查询：基于Neo4j实现复杂图数据的存储、动态查询及可视化，支持多维度关系分析。
用户身份与权限保障：完善的用户认证体系保障系统安全，支持个性化问答和数据访问。
交互友好的前端界面：采用Django模板技术实现响应式、现代化页面，支持用户注册登录、图谱查询及问答交互。

项目主要解决航空安全信息的分散、非结构化及查询难题，面向航空安全研究人员、安全管理者及相关行业技术人员，帮助其快速获取、分析和理解航空安全知识，辅助决策和风险防控。

技术架构

整体架构设计

项目基于Django框架构建Web应用，采用模块化设计，分为数据采集层、图谱管理层、用户认证层及前端展示层。数据从爬取模块开始，经过清洗后存入Neo4j图数据库，用户通过Web端发起查询和问答请求，系统调用图数据库接口，返回处理结果动态渲染页面。

架构层次包括：

数据采集层（crawler）：负责动态和静态网页数据抓取，输出结构化CSV文件。
图谱管理层（myneo4j）：实现Neo4j数据库的CRUD操作，图谱模型定义，图谱查询及问答管理。
用户认证层（accounts）：管理用户注册、登录、权限控制。
前端展示层（templates + static）：提供用户界面，支持交互式图谱查询和问答功能。

主要技术栈

后端框架：Django（Python）
数据库：Neo4j图数据库（通过py2neo库交互）
网页爬取：BeautifulSoup（静态内容解析）、Selenium（动态网页抓取）
前端技术：Django模板语言、Bootstrap、Material Design Icons
中文文本处理：jieba分词
安全性：Django自带认证系统与密码哈希加密
数据存储格式：CSV文件用于数据中转与存储

模块间关系和交互

crawler模块作为数据源，采集并输出CSV格式的航空安全事件数据，供后续图谱构建利用。
myneo4j模块依赖crawler输出的数据，在Neo4j中建立节点和关系，实现图谱管理及问答功能。
accounts模块为系统提供用户身份认证及权限控制，保障系统安全，支持个性化问答管理。
templates模块配合视图层，将业务逻辑结果动态渲染成交互式网页，支持用户操作。
各模块通过Django的URL路由和视图函数紧密协作，构成完整的业务流程。

功能模块

1. 爬虫模块（crawler）

功能描述
自动化采集航空安全事件相关网页信息，提取事件分类链接及其详细表格数据，支持静态与动态网页内容抓取。
核心功能
静态HTML解析提取事件分类链接（extract_links_from_html.py）
动态网页表格数据采集与分页处理（extract_table_data.py）
结构化CSV文件输出，便于后续处理
协作关系
为知识图谱构建提供原始数据来源，输出的CSV数据作为myneo4j模块图谱数据导入的基础。

2. 图谱管理模块（myneo4j）

功能描述
基于Neo4j图数据库，实现节点与关系的存储、查询与可视化，支持用户问答内容的管理与智能回答。
核心功能
定义图节点（MyNode）和问答内容（MyWenda）模型
封装Neo4j数据库操作工具，支持复杂图查询
视图层处理查询请求，返回JSON格式数据支持前端动态渲染
问答管理与用户个性化问答支持
技术亮点
Django MVC架构清晰，py2neo集成高效
jieba中文分词辅助文本处理
图谱数据的动态可视化展示
协作关系
依赖accounts模块提供用户身份信息，结合前端模板模块实现交互界面，使用crawler模块提供的数据构建知识图谱。

3. 用户认证模块（accounts）

功能描述
管理用户注册、登录、登出及信息维护，保证系统访问安全，支持权限控制。
核心功能
自定义用户模型UserProfile，继承Django AbstractUser
表单验证处理注册和登录流程
后台管理定制支持用户数据管理
登录状态保护视图，保障权限安全
协作关系
为myneo4j模块及前端界面模块提供用户身份认证支持，保障系统安全访问。

4. 前端模板模块（templates）

功能描述
负责项目的前端页面结构和动态内容渲染，支持用户交互操作界面。
核心功能
基础模板base.html，统一页面风格和布局
首页index.html支持图谱查询表单
登录login.html和注册register.html页面
问答wenda.html页面支持文本输入及结果展示
技术特点
Django模板语言实现动态渲染与模板继承
Bootstrap和Material Design Icons提供现代响应式界面
CSRF保护机制保障表单安全
协作关系
与后端视图模块紧密配合，展现图谱查询结果和问答响应，支持用户认证流程。

项目结构

xy25_neo4j_aviation
├── accounts                 # 用户认证模块，包含用户模型、视图、表单及路由
├── crawler                  # 爬虫模块，负责航空安全数据采集与处理
├── datas                   # 数据和脚本存放目录，包括数据文件及运行脚本
├── myneo4j                 # 图谱管理模块，定义图数据库模型及操作工具
├── static                  # 静态资源文件，如CSS、JS、字体和图片
├── templates               # Django前端模板文件，页面结构和UI布局
├── xy_neo4j                # Django项目配置目录，包含settings、urls等
├── manage.py                # Django项目管理脚本
├── README.md                # 项目说明文档
├── requests.txt             # 依赖包列表
└── 例子.txt                 # 项目示例说明（可能为文档或示例数据）

关键目录和文件说明

accounts
管理用户数据模型（models.py）、用户认证视图（views.py）、表单验证（forms.py）及路由配置（urls.py）。
crawler
包含网页链接提取（extract_links_from_html.py）和动态表格数据采集（extract_table_data.py）脚本，输出CSV格式数据。
myneo4j
负责知识图谱的模型定义（models.py）、数据库操作工具（pyneo_utils.py）、视图处理（views.py）、路由（urls.py）及后台管理（admin.py）。
templates
存放所有HTML模板文件，实现页面布局和内容动态渲染。
static
各类静态资源，支持前端页面样式和交互。
xy_neo4j
Django项目核心配置，包括全局路由（urls.py）、项目设置（settings.py）及启动文件。

部署和运行

环境要求

Python 3.7+
Django 3.x 或更高版本
Neo4j 4.x 或更高版本，确保数据库服务可用
Safari浏览器（用于Selenium动态网页抓取）及相应WebDriver配置
依赖库：py2neo、BeautifulSoup4、Selenium、jieba等（详见requests.txt）

安装和配置步骤

环境准备

安装Python3及pip
安装Neo4j数据库，配置并启动服务
安装SafariDriver（对应Selenium动态爬虫）

项目依赖安装

   pip install -r requests.txt

数据库配置

在xy_neo4jsettings.py中配置Neo4j数据库连接参数
初始化Neo4j数据库（如导入初始数据）

爬虫数据采集

运行crawler模块脚本采集数据，生成CSV文件
根据需求导入数据至Neo4j数据库

Django项目初始化

   python manage.py migrate
   python manage.py createsuperuser  # 创建管理员账户

静态资源收集（如需）

   python manage.py collectstatic

启动方式

启动Django服务：

  python manage.py runserver

访问浏览器打开http127.0.0.18000，进入系统首页，支持用户注册登录、图谱查询和问答功能。

总结

航空安全知识图谱项目通过集成现代Web技术、图数据库及智能文本处理，实现了从数据采集到知识管理再到智能问答的完整闭环。利用Django框架的模块化设计，项目具备良好的扩展性和维护性。通过自动化数据抓取与结构化处理，构建基于Neo4j的航空安全知识图谱，为用户提供高效准确的航空安全信息查询和分析手段。完善的用户认证体系和友好的前端界面提升了系统的安全性和易用性，助力航空安全领域的研究及实际应用。

如有问题请联系作者：httpsqalangtao.com 。
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neo4j项目