基于neo4j的公共安全知识图谱问答系统，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，快速查找公共安全相关问题答案。

本文介绍基于知识图谱的猕猴桃种植技术问答系统，采用 Django 框架与 Neo4j 图谱数据库，具备图谱展示、问答、登录注册等功能，为种植户和专家提供便捷交流平台。

基于知识图谱的数据结构问答系统，结合自然语言处理与图形数据库技术，提供直观、智能的查询与知识探索方式。以 Neo4j 为核心，py2neo 进行数据处理，echarts 实现可视化展示，具备问答功能和用...

基于知识图谱的鸟类知识问答系统，结合 Django 和 Neo4j 优势，提供图谱展示与问答功能。具有交互式可视化、自然语言提问等特点，助您轻松探索鸟类知识。

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。