基于 knn 深度学习的艺术作品推荐系统，采用 django 框架开发，用户可登录查看作品列表、详情并进行互动，管理员可管理用户及作品等信息，系统数据量充足且完整，还自带论文。

基于知识图谱的社会安全风险问答系统，利用 Django 和 Neo4j 技术，提供图谱展示和自然语言问答功能，助力用户获取相关信息。

描述：本项目构建了一个基于知识图谱的病虫害智能问答系统，利用Neo4j图数据库存储结构化虫害数据，结合自然语言处理技术，为农业专家、科研人员和农户提供高效的病虫害查询与决策支持服务。

基于大模型RAG技术的跨境电商智能客服系统，融合知识图谱和自然语言处理，实现精准商品问答与推荐，提升跨境电商客户服务效率和用户体验。

描述：本项目构建了一个基于Django的混合音乐推荐系统，融合基于内容的推荐和协同过滤技术，结合用户活跃度动态调整推荐策略，实现高效个性化的音乐推荐服务。系统包含完整的用户管理和音乐内容...

基于知识图谱的水稻病虫害问答系统，提供知识图谱展示和自然语言问答功能，助力用户快速获取水稻病虫害知识。

描述：高考知识问答系统是一个基于知识图谱和自然语言处理的智能平台，整合Neo4j图数据库与OpenAI GPT技术，为考生和教师提供高效的高考知识点查询与问答服务，提升学习与教学效率。

这是一个红楼梦知识图谱问答系统，具有知识图谱展示、问答等功能，采用 Neo4j 数据库，具备完善的用户管理，为红学爱好者提供便捷的学习探索平台。

基于知识图谱的金融风险事件分析系统，融合多种先进技术。提供登录注册功能，展示知识图谱并支持查询，助力用户洞察风险联系。采用 Neo4j 与数据分析，为风险预警提供支持。

基于知识图谱的招聘推荐系统，融合 Django、Neo4j 等技术，采用协同过滤算法，提供精准职位推荐及智能问答服务。