基于neo4j关系图谱的协同过滤科研推荐系统，集成知识图谱和文献管理功能。支持用户上传知网文献，提供个性化推荐，实现文献搜索、评分和评论等功能。

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neo4j的股票数据知识图谱问答系统，集成大规模图谱展示和智能问答功能。使用Django框架开发，支持自然语言查询和三元组检索，快速查找股票企业相关信息。

基于neo4j的英语四六级知识图谱问答系统，使用Django框架构建，集成用户体系、知识图谱展示和自然语言问答功能，支持语法知识查询和图谱可视化。

健康养生知识图谱问答系统基于Neo4j图数据库和Django框架构建，整合结构化养生知识，实现智能问答与可视化查询。结合自然语言处理技术，为用户提供精准的健康养生信息检索服务，助力科学养生与...

基于neo4j的产业分析知识图谱问答系统，集成大规模图谱展示和智能问答功能。使用Django框架开发，支持自然语言查询和节点检索，提供全面产业分析信息。

描述：基于Django和知识图谱的描述：基于Django和知识图谱的广东旅游推荐系统，利用Neo4j图数据库和协同过滤算法实现个性化景点推荐，整合旅游数据并提供智能查询，为游客提供精准的旅游决策支...

本项目构建了一个基于知识图谱的校园心理健康智能问答系统。它利用Neo4j图数据库存储结构化心理知识，通过Django框架为用户提供精准的在线问答服务，旨在帮助师生便捷获取心理健康支持，推动校...

该项目构建抗生素用药知识图谱系统，整合专业医学知识，通过Neo4j图数据库实现结构化存储与智能查询，结合GPT模型提供自然语言问答服务，为医疗从业者和普通用户提供便捷的抗生素用药指导与知识...

心理咨询知识图谱问答系统基于Neo4j图数据库和Django框架构建，整合心理疾病结构化数据，实现知识可视化与智能问答。结合自然语言处理技术，为用户提供精准的心理健康信息查询服务，辅助心理咨...