犯罪学学科知识图谱

项目概述

本项目旨在构建一个基于犯罪学领域的学科知识图谱系统，通过整合多源结构化数据，借助图数据库技术，实现犯罪学相关知识的可视化管理、智能查询及问答服务。该系统不仅支持关系数据的批量导入和图谱构建，还结合自然语言处理和大模型问答技术，提升用户对复杂犯罪学知识的理解和应用效率。

核心解决问题包括：

• 犯罪学领域知识的结构化表达与存储
• 大规模关系数据向图数据库的高效导入与维护
• 基于图谱的数据查询与可视化展示
• 结合人工智能，提供智能问答功能，辅助用户快速获取专业知识
• 用户身份认证与权限管理保障系统安全和个性化服务

目标用户群体涵盖犯罪学研究者、法学专业师生、执法机构工作人员以及相关领域的学者和专业人员，支持他们在知识检索、教学及研究中的需求。

技术架构

项目采用Django框架构建Web应用，整体架构设计分为以下几层：

• 前端表现层：基于Django模板系统，结合Bootstrap和Material Design，实现响应式、现代化的用户界面，支持动态内容渲染和用户交互。
• 业务逻辑层：由多个Django应用模块组成，负责用户身份管理、图谱数据操作、智能问答服务等核心功能。
• 数据存储层：
• Neo4j图数据库：存储犯罪学领域的知识节点及其关系，支持高效的图数据查询与分析。
• Django ORM数据库：存储用户信息、问答记录等结构化数据。
• 外部服务集成：通过调用OpenAI GPT模型接口，实现基于图谱数据的智能问答功能，增强系统的交互智能性。

主要技术栈：

• Python 3.x、Django框架
• Neo4j图数据库与py2neo Python客户端
• pandas数据处理库
• jieba中文分词库
• OpenAI GPT大模型API
• 前端Bootstrap、Material Design Icons、jQuery

模块间交互关系：

• datas模块负责数据导入，将CSV格式的关系数据批量写入Neo4j，构建底层图谱数据。
• myneo4j模块作为核心图谱管理模块，提供图数据库访问接口，执行节点关系查询，支持图谱数据可视化与智能问答。
• accounts模块提供用户身份认证与管理，保障系统安全，支持用户操作权限控制。
• templates目录提供前端页面模板，与后端视图结合，实现数据动态展示和用户交互。

功能模块

1. datas模块

• 功能：实现CSV格式的结构化关系数据向Neo4j图数据库的批量导入，构建节点和关系，保证数据唯一性和完整性。
• 关键功能点：
• 读取并解析datas.csv中的节点及关系数据。
• 通过py2neo客户端连接Neo4j，创建或匹配节点。
• 创建节点间的多类型关系。
• 运行时自动定位CSV文件，便于部署。
• 支持异常捕获，保证导入稳定性。
• 模块协作：为图谱查询和分析模块提供基础图数据支持，是数据流向图数据库的关键环节。

2. myneo4j模块

• 功能：基于Neo4j图数据库，管理图谱节点与关系，支持图谱数据查询、可视化展示及基于大模型的智能问答。
• 关键功能点：
• 数据模型定义：图谱节点、节点类型频次、问答信息。
• 封装Neo4j数据库访问工具，执行复杂Cypher查询。
• 视图层实现图谱查询接口、数据初始化、智能问答调用，集成OpenAI GPT。
• 路由配置管理访问入口。
• 后台管理问答数据。
• 用户认证装饰器确保接口安全。
• 模块协作：
• 调用datas模块导入的图谱数据。
• 依赖accounts模块的用户模型实现问答用户关联。
• 与前端模板交互，实现数据动态展示和用户交互。

3. accounts模块

• 功能：提供用户注册、登录、注销及个人信息管理功能，构建完整的用户认证体系。
• 关键功能点：
• 定义扩展的用户模型UserProfile，支持手机号等字段。
• 实现登录、注册表单及视图，包含严格验证。
• 管理后台用户信息及密码安全存储。
• 结合装饰器实现权限控制。
• 模块协作：
• 为图谱查询和问答模块提供用户身份验证和权限管理。
• 与前端页面模板集成，实现用户界面交互。

4. templates模块

• 功能：实现项目的前端页面展示和用户交互界面。
• 关键功能点：
• 基础模板base.html定义通用页面结构。
• 支持图谱查询首页、智能问答、用户登录注册、个人信息管理等多种页面。
• 使用Django模板语言动态渲染数据。
• 采用Bootstrap和Material Design确保界面现代化和响应式。
• 使用CSRF令牌保障表单安全。
• 模块协作：
• 与业务逻辑视图模块配合，展示后端数据。
• 结合用户认证模块管理登录状态和权限。
• 支持图谱查询和智能问答的前端交互。

项目结构

xy25_neo4j_crime/
├── accounts/            # 用户身份认证模块，包含模型、视图、表单、路由及后台管理
├── datas/               # 关系数据导入模块，含CSV数据和导入脚本
├── myneo4j/             # 核心图谱管理模块，集成图数据库访问及智能问答功能
├── templates/           # Django前端模板，负责页面展示和交互
├── static/              # 静态资源（CSS、JS、字体、图片等）
├── media/               # 媒体文件存储目录
├── xy_neo4j/            # Django项目配置目录，包含settings、路由、WSGI等
├── .venv/               # 虚拟环境目录
├── manage.py            # Django管理脚本
├── README.md            # 项目说明文档
├── requests.txt         # 依赖包列表
├── .idea/               # IDE配置文件夹（可忽略）

• accounts/：用户管理的核心代码目录，定义用户模型和相关视图、表单等。
• datas/：存放原始关系数据及导入Neo4j的脚本，是构建知识图谱的基础。
• myneo4j/：实现图谱数据管理、查询、问答及与Neo4j数据库交互的主要业务逻辑。
• templates/：前端HTML模板，定义项目的界面布局和动态内容。
• static/：项目静态资源，支撑前端页面美化与功能。
• xy_neo4j/：Django项目配置文件夹，负责整体项目的配置和启动。

部署和运行

环境要求

• 操作系统：Linux、Windows或MacOS均可
• Python 3.8及以上
• Neo4j图数据库（社区版或企业版）安装并运行，版本兼容py2neo
• 依赖库：Django、py2neo、pandas、jieba、requests等（详见requests.txt）
• OpenAI API访问权限及密钥

安装和配置步骤

1. 克隆项目代码库至本地
2. 创建并激活Python虚拟环境：

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

3. 安装依赖包：

   pip install -r requests.txt

4. 配置xy_neo4j/settings.py中的数据库连接信息，包括Django数据库和Neo4j连接参数。
5. 设置OpenAI API密钥，确保智能问答功能可用。
6. 初始化Django数据库迁移：

   python manage.py makemigrations
   python manage.py migrate

7. 运行datas/importneo4j.py导入CSV数据至Neo4j，构建图谱。
8. 创建超级管理员账户（用于后台管理）：

   python manage.py createsuperuser

启动方式

• 启动Django开发服务器：

  python manage.py runserver

• 访问浏览器，打开http://127.0.0.1:8000/，进入系统首页。
• 登录注册、图谱查询、智能问答等功能均可通过前端界面访问。
• 通过管理后台管理用户和问答数据。

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通过以上设计与实现，犯罪学学科知识图谱项目构建了一个集数据导入、图谱管理、智能问答及用户认证为一体的综合平台，充分发挥图数据库与人工智能技术优势，助力犯罪学领域知识的系统化管理与智能化应用。

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如有问题请联系作者：https://qalangtao.com 。
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