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。

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...