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...

基于知识图谱的土木建筑知识问答系统，集知识图谱展示查询、数据统计分析等功能于一体。采用 py2neo 等技术，为专业人士和爱好者提供便捷高效的知识服务。

基于neo4j的编程设计模式知识图谱问答系统，集成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，助力计算机编程学习。

基于Neo4j的学术论文关系管理系统，集成Django框架和Echarts可视化。支持用户管理、知识图谱展示和节点查询。提供数据初始化和维护工具，实现学术关系的高效管理。

通过基于知识图谱的电影推荐系统，提供个性化推荐和数据可视化，提升用户电影探索体验。

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。

基于neo4j的电影知识图谱问答系统，集成图谱展示、智能问答和管理功能。使用Django开发，支持自然语言查询和节点增删改查，提供全面电影信息服务。

基于neo4j的医疗知识图谱问答小程序后端API系统，提供问答、图谱查询和新闻接口。使用Django框架开发，支持用户系统和echarts图谱展示，适用于医疗领域智能问答。

基于neo4j的草产业图谱问答系统，集成知识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，提供产地、医用价值等多维度信息。

基于neo4j的测试集路径可视化系统，使用Django框架开发。支持三元组查询和预设路径展示，通过echarts实现图谱可视化，提供直观的测试路径展示功能。