基于neo4j的菜谱知识图谱问答系统
烹饪美食变得不再困难！毕业设计中选题困难怎么办？或许你只需要这个——基于Neo4j的知识图谱问答系统 。
项目亮点：
该系统借助知识图谱的强大功能实现了智能化的数据分析与检索能力，并基于**自然语言处理技术（NLP）**的交互机制与用户展开对话交流。该系统能够高效地管理并展示丰富的菜谱信息，在操作便捷的前提下提供精准的知识服务，在输入具体问题后即可迅速获取详细的操作指南。特别适合希望提升智能化应用能力的技术开发者或毕业生进行毕业设计研究
主要特点：
功能全面的问答系统
采用Django框架进行前后端分离设计
后端利用Django框架完成用户登录、注册及退出功能的开发工作。前端部分则采用HTML语言构建页面布局，并结合CSS样式表美化界面设计，并利用JavaScript完成动态交互效果。系统架构简洁明了且具备良好的扩展性，在不需要过多前端开发经验的情况下即可顺利部署运行
智能自然语言处理
基于结巴分词技术和Neo4j查询库的集成下，将用户的自然语言问题逐步解析为计算机可处理的查询操作（借助预先编译好的词表与模板），这一系统非常适合用于智能问答研究领域作为示例性平台
智能自然语言处理
基于结巴分词技术和Neo4j查询库的集成下，在用户输入自然语言问题后会逐步解析为计算机可理解的查询操作（借助预先编译好的词表与模板），这一系统非常适合用于智能问答研究领域作为示例性平台
本项目具有易于使用的特点，并提供包括SQLite在内的多种数据库选项以满足中小规模项目的各种需求。它不仅能够直接运行无需进行复杂的数据配置即可快速上手运行，并且还可以灵活配置MySQL等其他数据库以满足更大规模的需求
一键开启毕业设计流程
系统预设了全面的数据接口及模型架构，在完成基本数据初始化后即可便捷地进入使用状态。该功能特别适用于基于AI技术进行问答服务及智能助手开发的毕业课题研究。
该问答系统不仅配备了完善的用户管理系统，并且不但能作为毕业设计的技术支撑方案，在AI领域也展现了卓越的能力。
注意点：
第一次操作时，请确保按照README.md指导文档完成基本数据导入到Neo4j系统中。图片展示的部分已经做了些优化工作，请安心享用吧！
希望深入了解如何运用知识图谱工具来增强项目竞争力？快把这个系统纳入你的毕业设计中吧！
