基于知识图谱的电影推荐展示系统，结合个性化推荐与数据库管理，提升用户观影体验和探索深度。

基于Django框架构建的电影推荐系统，利用知识图谱和Neo4j图数据库实现智能推荐，结合协同过滤算法提升准确性，支持用户管理和数据自动化采集，为电影爱好者提供个性化服务。

描述：本项目构建了一个基于Neo4j图数据库的爬虫问答与知识图谱系统，通过爬取结构化数据构建知识图谱，并集成智能问答功能，为用户提供高效的知识检索和自然语言交互体验。

中药药材推荐系统提供全面的中药材信息查询和智能搜索功能。包括药材列表、成分分析、药效目标和疾病对应查询，实现中药知识的精准推荐和便捷获取，助力中医药研究与应用。

基于neo4j的医疗问诊节点增删改查系统，集成知识图谱展示和节点管理功能。使用Django框架开发，支持三元组查询和完整的数据维护，提供全面医疗知识管理解决方案。

介绍：一份周杰伦歌曲的知识图谱的数据文件，包括开始节点，结束节点和关系，可以直接使用

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。 

数据通信与网络课程展示图谱问答展示系统，结合知识图谱、自然语言处理和可视化技术，提供直观的课程知识展示和智能问答功能，助力学习。

描述：本项目构建了一个面向人工智能专业的课程知识图谱系统，基于Neo4j图数据库存储课程节点和关系，集成自然语言处理技术实现智能问答，并通过Web前端提供可视化知识网络展示，助力AI教学与学...

基于知识图谱的新生报到智能问答系统整合高校报到流程与校园资源信息，通过Neo4j图数据库实现知识可视化与智能交互。结合自然语言处理技术，为新生提供准确的报到政策、流程查询服务，提升高校...