本文介绍基于知识图谱的猕猴桃种植技术问答系统，采用 Django 框架与 Neo4j 图谱数据库，具备图谱展示、问答、登录注册等功能，为种植户和专家提供便捷交流平台。

地域知识图谱展示问答系统系统简介:本项目是一个基于Django框架和Neo4j图数据库的Web应用系统。它旨在通过知识图谱的方式展示和查询复杂的关系数据。用户可以通过Web界面访问系统，进行数据初始...

基于知识图谱的中草药知识问答系统，利用自然语言处理技术，提供中草药知识的查询与解答。系统前端采用 echarts 展示知识图谱，后端与 Neo4j 数据库交互，支持数据初始化。 

基于知识图谱的老年人膳食推荐系统，融合 Django 框架与 Neo4j 图数据库，提供菜品浏览、搜索、详情展示及个性化推荐，还有后台管理功能，满足用户需求。

基于neo4j的手机数据检索系统，集成Flask框架和手机知识图谱。提供智能搜索和多条件筛选功能，实现高效手机信息查询和数据可视化，助力用户快速获取所需手机信息。

基于知识图谱的智能用药管家系统，提供知识图谱展示、自然语言问答、药品管理等功能。采用 Django 框架，py2neo 模块与 Neo4j 数据库交互，echarts 可视化展示，jieba 分词技术处理自然语言，保...

DRG医保知识图谱展示问答项目利用Neo4j图数据库和GPT模型，构建智能问答系统，实现医保政策、DRG分组等专业知识的可视化查询与自然语言交互，提升医保数据利用效率，服务于医疗机构和公众用户。

基于知识图谱的病虫害推荐系统，融合 Django、Neo4j 技术，采用协同过滤算法，为用户提供个性化病虫害推荐服务。

本系统提供汽车造型设计领域的知识图谱展示与问答服务，结合自然语言处理和数据可视化，提升用户查询体验。

基于知识图谱的计算机组成原理学习系统，采用Django框架和Neo4j图数据库，实现课程知识点智能关联与个性化推荐，提供丰富的教学资源和习题练习，帮助学生系统化掌握计算机组成原理核心知识。