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。...

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。

基于neo4j的产业分析知识图谱问答系统，集成大规模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节点检索，提供全面产业分析信息。

探索国际中文教育知识图谱问答系统，通过自然语言处理和智能查询提升用户的知识获取体验。

描述：本项目构建了一个基于知识图谱的病虫害智能问答系统，利用Neo4j图数据库存储结构化虫害数据，结合自然语言处理技术，为农业专家、科研人员和农户提供高效的病虫害查询与决策支持服务。

基于知识图谱的宁夏非遗问答系统，融合自然语言处理等技术，提供非遗信息查询与交互。涵盖登录注册、知识图谱展示查询、自然语言问答等功能，后端采用 Django 框架开发。

基于neo4j的唐代服饰知识图谱实体识别系统，集成Django框架，提供服饰数据查询、图谱展示和实体识别功能。支持文化遗产数字化研究，实现智能服饰信息检索。

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。

描述：基于知识图谱和Neo4j图数据库的智能菜谱推荐系统，采用Django框架开发，通过协同过滤算法实现个性化推荐，帮助用户发现符合饮食需求和口味的菜谱，提升健康饮食体验。

基于neo4j的汽车领域知识图谱问答系统，集成Django框架，提供7000+实体和9000+关系的智能查询。支持品牌、价格等多维度汽车信息检索，实现车辆数据智能化管理。