弘扬科学家精神知识图谱

项目概述

弘扬科学家精神知识图谱项目旨在构建一个基于图数据库的智能知识管理与查询平台，重点展现科学家及其精神内涵的知识体系。通过整合结构化三元组数据，利用知识图谱技术实现科学家信息的有效组织、存储和智能问答，促进科学家精神的传播和学习。

该项目核心解决了科学家相关知识信息碎片化、检索困难和语义关联弱的问题，构建了一个可视化、交互式的知识图谱查询与问答平台，支持用户通过自然语言或图谱查询形式获取精准知识。

目标用户群体包括科研人员、教育工作者、学生及对科学家精神感兴趣的公众，帮助用户高效获取和理解科学家相关知识，提升科学精神的社会影响力。

技术架构

整体架构设计

项目采用典型的Django Web应用架构，结合Neo4j图数据库作为后端知识存储引擎，构建了数据导入、知识管理、用户认证和前端展示相结合的完整系统。系统架构主要分为：

数据层：负责数据的清洗和导入，构建知识图谱底层结构，持久化存储于Neo4j。
业务逻辑层：封装图数据库操作和智能问答服务，提供知识图谱查询和问答接口。
用户管理层：实现用户身份认证与权限管理，保障系统安全和个性化服务。
视图层：基于Django模板引擎，实现前端页面渲染和交互，包含知识查询、问答和用户操作界面。

主要技术栈

后端框架：Python Django，提供Web服务、ORM模型和路由管理。
图数据库：Neo4j，利用其强大的图数据模型存储知识三元组。
图数据库驱动：官方Python驱动（GraphDatabase）和py2neo，实现高效数据库操作。
前端技术：Django模板引擎，Bootstrap与Material Design Icons，保证响应式和现代化界面。
数据处理：pandas用于CSV数据读取与预处理，jieba中文分词辅助查询优化。
智能问答：集成OpenAI大语言模型接口，支持基于图谱的自然语言问答。
用户认证：Django自带认证系统，扩展自定义用户模型UserProfile。

模块间的关系和交互

datas模块负责将清洗后的三元组数据导入Neo4j数据库，为知识图谱构建提供底层数据支持。
myneo4j模块作为知识图谱核心，封装图数据库操作，提供Web查询和智能问答接口，连接前端视图和后端数据库。
accounts模块管理用户注册、登录及信息维护，支持权限控制，与myneo4j模块的问答功能结合，实现基于用户身份的交互。
templates模块承载前端页面模板，结合views.py渲染动态内容，完成用户认证、知识查询和问答的界面展示。
静态资源（static目录）为前端提供样式、脚本和图标支持，提升用户体验。

整体形成数据采集 → 数据导入 → 知识管理与智能问答 → 用户交互 → 前端展示的完整流程。

功能模块

1. datas模块 – 数据导入与持久化

负责读取清洗后的结构化三元组（CSV格式）数据。
连接Neo4j图数据库，利用动态构造的Cypher MERGE语句，创建或更新节点及关系，确保数据唯一性和幂等性。
提供批量导入接口，支持日志记录，方便追踪和异常处理。
作为数据层核心，为图谱查询和分析模块提供基础数据支持。

2. myneo4j模块 – 知识图谱管理与智能问答

定义图谱节点（MyNode）、节点类型频次(TypeFrequency)及问答(MyWenda)数据模型，关联用户信息。
封装Neo4j数据库操作工具，实现节点和关系的增删查改。
提供基于用户输入的图谱查询接口，支持动态Cypher查询。
集成OpenAI大语言模型，实现基于图谱数据的智能问答服务。
实现Web视图逻辑，响应前端请求，返回图谱数据及问答结果，支持可视化展示。

3. accounts模块 – 用户账户管理

自定义用户模型UserProfile，扩展手机号和明文密码字段。
实现用户注册、登录、登出及个人信息查看修改接口。
利用Django认证系统保障安全性，后台密码加密保存。
支持后台管理界面用户数据维护及搜索功能。
为系统提供权限控制基础，保障业务模块的安全访问。

4. templates模块 – 前端页面展示

提供系统整体页面框架（base.html），实现统一布局和样式。
支持用户认证相关页面（登录、注册、密码修改）。
实现知识图谱查询（index.html）和智能问答（wenda.html）界面。
支持用户个人中心（my_info.html），展示和编辑用户信息。
使用Bootstrap和Material Design Icons，保证页面响应式和现代化。
配合后端视图动态渲染数据，实现前后端交互。

模块间协作关系

用户通过templates模块的前端页面发起请求，调用myneo4j模块的图谱查询和问答接口。
myneo4j模块操作Neo4j数据库，数据由datas模块负责导入，保障数据完整和准确。
accounts模块负责用户认证，确保用户操作权限和安全，提供用户信息给业务模块。
各模块紧密协作，形成从数据导入到用户交互的完整链路，实现知识图谱的构建与智能应用。

项目结构

xy25_neo4j_scientists/
├── accounts/               # 用户账户管理模块，包含模型、视图、表单、路由及管理后台
├── datas/                  # 数据导入模块，包含清洗后的三元组及导入脚本
├── myneo4j/                # 知识图谱核心模块，封装Neo4j操作、问答逻辑与视图实现
├── templates/              # Django模板目录，存放前端HTML页面
├── static/                 # 静态资源目录，CSS、JS、图片及字体文件
├── xy_neo4j/               # Django项目配置目录，包含settings、urls、wsgi等核心配置
├── .venv/                  # Python虚拟环境
├── manage.py               # Django项目管理脚本
├── README.md               # 项目说明文档
└── requests.txt            # Python依赖库列表

关键目录和文件作用

accounts/models.py：定义扩展的用户模型UserProfile。
accounts/views.py：实现用户注册、登录、信息管理视图。
datas/import_neo4j.py：实现数据导入Neo4j的核心逻辑。
myneo4j/models.py：定义知识图谱相关数据模型。
myneo4j/pyneo_utils.py：封装Neo4j数据库操作工具。
myneo4j/views.py：实现图谱查询和智能问答的Web视图。
templates/base.html：全局基础模板，供其他页面继承。
templates/index.html：知识图谱查询首页。
templates/wenda.html：图谱问答页面。
xy_neo4j/settings.py：Django项目配置文件。
manage.py：Django命令行管理工具。

部署和运行

环境要求

操作系统：Linux、Windows或MacOS均可
Python版本：3.8及以上
Neo4j数据库：4.x或以上版本，确保可用并配置好访问权限
依赖库：Django、py2neo、pandas、jieba、OpenAI SDK等（详见requests.txt）
其他：虚拟环境建议使用venv或virtualenv隔离依赖

安装和配置步骤

环境准备

安装Python 3.8+
安装并启动Neo4j数据库，创建项目专用数据库，记录连接URI、用户名和密码。

项目代码获取

克隆或下载项目代码至本地。

虚拟环境搭建

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

安装依赖

   pip install -r requests.txt

项目配置

修改xy_neo4j/settings.py中的数据库连接配置，填入Neo4j的连接信息。
配置OpenAI接口密钥，确保智能问答功能可用。

数据导入

进入datas目录，执行import_neo4j.py脚本，将清洗后数据导入Neo4j。
示例命令：
bash python import_neo4j.py

数据库迁移

   python manage.py makemigrations
   python manage.py migrate

创建超级管理员（可选）

   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，进行知识图谱查询和智能问答。
登录后台管理地址http://127.0.0.1:8000/admin/，进行用户和数据管理。

通过以上部署，系统即可实现科学家精神知识图谱的数据管理、智能问答和用户交互功能，助力科学精神的传播与学习，体现了知识图谱与人工智能技术在文化传承领域的创新应用价值。

如有问题请联系作者：https://qalangtao.com 。
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neo4j项目