基于知识图的减脂食谱推荐系统，提供个性化健康饮食建议。涵盖用户登录注册、食品浏览、点赞收藏等功能，采用数据库技术，精准推荐，助您实现健康减脂目标。

该项目构建农业知识图谱系统，整合作物、病害、农药等多维数据，通过Neo4j图数据库实现结构化存储与关系可视化，为农业科研、生产管理和决策提供精准的知识查询与智能分析服务，助力现代农业发...

基于大模型RAG技术的跨境电商智能客服系统，融合知识图谱和自然语言处理，实现精准商品问答与推荐，提升跨境电商客户服务效率和用户体验。

描述：本项目基于TransR知识图谱嵌入技术和Neo4j图数据库，构建了一个智能电影和音乐推荐系统。通过深度学习模型捕捉用户偏好与内容关联，解决传统推荐系统信息稀疏问题，提供个性化推荐服务。...

描述：本项目构建了一个基于Neo4j图数据库的数据库课程知识图谱系统，通过结构化存储和可视化展示课程知识点及其关系，为学生和教师提供直观的知识查询与学习工具，提升数据库课程的教学效果和...

基于知识图谱的专利检索管理系统，采用 Django 框架，结合 Neo4j 图数据库和 SQLite 关系型数据库，提供高效便捷的专利信息检索与管理服务。

基于知识图谱的菜谱问答系统，采用 Django 框架，以图形化展示菜品信息，具备自然语言问答功能，提升用户查询体验，推动烹饪文化传播。

基于知识图谱的计算机组成原理学习系统，采用Django框架和Neo4j图数据库，实现课程知识点智能关联与个性化推荐，提供丰富的教学资源和习题练习，帮助学生系统化掌握计算机组成原理核心知识。

本项目构建了一个面向公安信息化学科的知识图谱系统，通过自然语言处理和图数据库技术，实现公安领域知识的智能抽取、结构化存储与可视化问答，为警务研究与决策提供精准高效的知识服务。

基于Neo4j的新冠肺炎知识图谱问答系统，集成Django框架和自然语言处理技术。提供图谱展示、三元组搜索和智能问答功能。支持用户管理，适用于新冠相关知识查询。