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。

基于neo4j的新冠治疗和患者轨迹知识图谱问答系统，集成Django框架，提供医疗信息查询和轨迹追踪功能，支持智能问答和图谱可视化，助力疫情防控。

基于Neo4j的疫情信息管理系统，集成Django框架和知识图谱技术。提供患者信息管理、途径地追踪和自然语言问答功能。支持图谱可视化和节点关系维护，助力疫情防控。

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