描述：本项目构建了一个基于Neo4j图数据库的离散数学知识图谱系统，通过结构化存储和可视化展示数学知识点，为学习者、教师和研究人员提供高效的查询与智能问答服务，提升数学知识的学习和研究...

该项目构建兽面纹知识图谱系统，整合考古、艺术和历史等多源数据，通过Neo4j图数据库实现纹饰关系的结构化存储与可视化展示，为文化研究、文物保护和艺术分析提供智能查询与知识服务，助力传统...

基于知识图谱的驾驶知识问答系统，通过 Django 框架和 Neo4j 图数据库实现，提供直观的图谱展示和智能问答功能，帮助用户快速获取所需信息。

基于知识图谱的离散数学学习系统，整合Neo4j图数据库和Django框架，提供结构化课程内容、智能习题推荐和个性化学习路径，提升离散数学教学效果和学习体验。

基于知识图谱的垃圾分类问答系统整合垃圾分类结构化数据，通过Neo4j图数据库实现知识可视化与智能问答。结合自然语言处理技术，支持用户查询垃圾类别与分类规则，为公众提供准确便捷的垃圾分类...

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。

在线学习辅导知识图谱展示问答系统基于Neo4j图数据库和Django框架，整合课程知识构建可视化图谱，实现智能问答与学习辅导。通过自然语言处理技术，为学生提供精准的知识查询服务，提升在线学习...

基于 Django 框架和 Neo4j 图数据库的问答系统，结合自然语言处理技术，提供智能问答和数据安全保障。

电子信息学科知识图谱问答系统基于Django和Neo4j构建，整合结构化专业知识，实现知识可视化与智能问答。结合自然语言处理技术，支持用户精准查询电子信息领域概念关系，为科研人员和学生提供高...

描述：四六级考试智能问答系统采用OpenAI语义理解和FAISS向量搜索技术，为考生提供精准的英语四六级考试答疑服务，通过智能问答提升学习效率，帮助用户快速获取考试相关知识。