高等数学知识图谱

项目概述

高等数学知识图谱项目旨在构建一个结构化、智能化的高等数学知识库，通过图数据库技术实现数学概念、定理及其关系的系统化表示与管理。项目通过自动化文本抽取、数据清洗、图谱构建和展示，解决了高等数学知识非结构化、难以查询和理解的核心问题。面向高校师生、科研人员及在线教育平台，提供精准的知识查询、关系分析及智能问答支持，助力高等数学的教学与研究效率提升。

核心价值体现在：

利用知识图谱技术实现高等数学知识点的系统梳理与语义关联；
自动化抽取与清洗数学教材中的知识信息，降低人工整理成本；
结合Neo4j图数据库，支持高效的知识存储和复杂关系查询；
提供用户友好的交互界面，支持知识图谱的可视化浏览及智能问答。

技术架构

整体架构设计

本项目采用基于Django框架的Web应用架构，结合Neo4j图数据库进行知识存储和管理。整体架构分为以下层次：

数据采集与处理层：负责从原始PDF教材中提取文本，自动抽取知识三元组，并进行数据清洗和格式化。
图数据库导入层：将清洗后的知识三元组批量导入Neo4j，实现节点和关系的结构化持久化。
后端服务层：基于Django构建，提供用户认证、图谱查询、问答管理等接口，封装图数据库访问逻辑。
前端展示层：通过Django模板渲染HTML页面，结合Bootstrap响应式设计，提供用户交互界面，包括登录注册、知识查询和图谱可视化。

主要技术栈

Python：项目主要开发语言，支撑数据处理、后端逻辑与数据库操作。
Django：Web框架，负责服务器端业务逻辑、用户管理和页面渲染。
Neo4j：图数据库，存储高等数学知识图谱数据，支持复杂关系查询。
py2neo & Neo4j官方Python驱动：实现与Neo4j的交互，支持Cypher语句执行和事务管理。
PyMuPDF：PDF文本抽取工具。
OpenAI GPT-4 API：自然语言处理，自动抽取实体关系三元组。
Pandas：数据清洗与批量处理。
Bootstrap & Material Design Icons：前端UI框架和图标库。

模块间关系和交互

script模块负责原始数据处理，包括PDF转文本、三元组抽取与清洗，生成符合结构化要求的CSV文件。
datas模块以script模块输出的清洗数据为输入，批量导入Neo4j，实现图数据库构建。
myneo4j模块作为后端数据服务层，封装图数据库查询接口，并为前端提供知识图谱数据和问答支持。
accounts模块管理用户认证和信息维护，为系统提供安全的用户身份认证和权限支持。
templates目录提供前端页面模板，与myneo4j及accounts模块协同实现界面展示和用户交互。

模块间通过数据流和接口紧密耦合，共同支撑知识图谱从数据采集到用户交互的完整闭环。

功能模块

1. datas模块

功能介绍：负责将清洗后的三元组数据批量导入Neo4j图数据库，支持节点及关系的创建和属性设置，确保数据唯一性和完整性。
关键功能点：
读取经过清洗的CSV格式三元组数据。
利用Neo4j Python驱动执行Cypher MERGE语句，防止重复插入。
记录导入日志，便于监控和调试。
模块协作：依赖script模块的清洗数据输出，为myneo4j模块提供底层数据支撑。

2. script模块

功能介绍：实现知识图谱自动构建的辅助脚本，涵盖PDF文本提取、三元组抽取、数据清洗及导入。
详细功能：
pdf_to_text.py：使用PyMuPDF将PDF教材转换为纯文本。
extract_triplets.py：调用OpenAI GPT-4 API自动抽取实体-关系-实体三元组。
clean_data.py：清洗和规范三元组数据，去除冗余和异常，标记节点类型。
import_neo4j.py：调用datas模块导入接口实现批量数据导入。
模块协作：作为数据采集与预处理核心，连接原始数据源与datas模块，推动知识图谱自动化构建。

3. myneo4j模块

功能介绍：提供基于Neo4j的知识图谱数据管理和查询接口，支持前端图谱展示和问答功能。
详细功能：
定义图谱相关模型（节点、问答等），实现数据持久化。
封装图数据库查询工具，支持灵活的Cypher查询。
实现Django视图，处理前端请求，返回JSON格式图谱数据。
配置访问路由，管理后台集成问答数据。
模块协作：依托datas模块构建的图数据库，结合accounts模块用户数据，向前端模板模块提供数据服务。

4. accounts模块

功能介绍：用户账户管理，涵盖注册、登录、信息维护及后台管理。
详细功能：
自定义用户模型，扩展用户属性。
表单校验，保障输入合法。
视图实现用户认证流程和信息修改。
管理后台用户数据管理与密码加密。
URL路由映射账户相关请求。
模块协作：为系统提供认证和访问控制基础，保障myneo4j及前端模块的安全交互。

5. templates目录（前端视图模块）

功能介绍：提供用户交互界面，实现动态页面渲染，支持知识图谱浏览及用户管理。
详细功能：
基础模板base.html定义整体页面框架。
首页index.html实现知识图谱查询及展示。
登录、注册、密码修改及个人信息管理页面。
利用Django模板语法结合Bootstrap实现响应式设计。
模块协作：与accounts和myneo4j模块后端视图紧密配合，完成数据展示和用户操作交互。

模块协作关系总结

数据流：script模块 → 生成清洗数据 → datas模块导入Neo4j → myneo4j模块查询服务 → templates模块展示前端。
用户管理：accounts模块提供身份认证，保障其他模块的数据安全访问。
业务闭环：从原始数据到知识图谱构建，再到用户查询与问答，形成完整的知识管理生态。

项目结构

xy25_neo4j_math/
├── accounts/               # 用户认证及管理模块
├── datas/                  # 数据导入Neo4j模块
├── myneo4j/                # Neo4j图数据库查询及服务模块
├── script/                 # 数据处理与知识抽取脚本
├── templates/              # 前端页面模板
├── static/                 # 静态资源（CSS、JS、图片）
├── xy_neo4j/               # Django项目配置与启动文件
├── manage.py               # Django项目管理脚本
├── README.md               # 项目说明文档
├── .venv/                  # 虚拟环境目录
├── .idea/                  # IDE配置文件
└── requests.txt            # Python依赖包列表

关键目录与文件说明

accounts/：定义用户模型、视图、表单及后台管理，负责用户注册登录和信息维护。
datas/：核心脚本import_neo4j.py，实现三元组批量导入Neo4j图数据库。
myneo4j/：图数据库操作封装、Django视图与路由，支撑图谱查询和问答功能。
script/：包含PDF文本提取、三元组抽取清洗及导入脚本，实现数据预处理自动化。
templates/：HTML模板文件，定义前端页面布局和用户界面。
static/：存放CSS样式、JavaScript脚本及图片资源，支撑前端页面美化和交互。
xy_neo4j/：Django项目配置文件，包括settings.py、urls.py，定义全局项目设置。

部署和运行

环境要求

Python 3.8及以上
Neo4j 图数据库（版本兼容当前驱动）
网络环境支持调用OpenAI API
相关Python库（详见requests.txt），包括Django、py2neo、pandas、PyMuPDF等

安装和配置步骤

准备环境

安装Python及pip环境
配置并启动Neo4j数据库，设置用户名和密码
创建并激活Python虚拟环境：
bash python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Linux/Mac .venv\Scripts\activate # Windows

安装依赖

   pip install -r requests.txt

配置项目

修改xy_neo4j/settings.py中的数据库连接配置，设置Neo4j连接URI及认证信息。
配置OpenAI API密钥环境变量或配置文件，支持三元组抽取模块调用。

数据库迁移

   python manage.py makemigrations
   python manage.py migrate

导入数据

运行script目录下的脚本进行PDF文本提取、三元组抽取与清洗。
使用datas/import_neo4j.py将清洗数据批量导入Neo4j。

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/，进入项目首页，进行用户注册、登录及知识图谱查询。

通过以上完整的模块协作和技术架构，高等数学知识图谱项目实现了从非结构化教材到结构化知识库的全流程自动化，结合现代图数据库和AI技术，极大提升数学知识管理和智能查询的效率与体验。

如有问题请联系作者：https://qalangtao.com 。
800

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。

THE END

neo4j项目