基于neo4j的宠物知识图谱问答系统
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如果你正在寻找一款靠谱、实用的技术项目用于毕业设计，那么这个基于 Neo4j 的宠物知识图谱问答系统 绝对不容错过！🎯
它不仅是一个技术含量满满 的项目，还提供了丰富的宠物知识图谱数据库，让你一键解锁宠物世界的奥秘！🐾
📌 核心功能：
知识图谱展示：
宠物知识图谱展示支持动态生成，系统默认展示 100 个节点。如果数量太多，系统可能会卡顿，你可以手动调整显示节点的数量，保证流畅度。
智能问答系统：
给定一个宠物相关问题，系统自动识别自然语言输入，并给出权威答复！从分词到模板匹配，高效获取节点的相关信息。
三元组搜索：
通过设置起始节点、关系名称、结束节点，快速定位你想要的信息！无需复杂操作，轻松梳理宠物知识的逻辑关系。
⚙️ 技术实现：
后端架构：
系统采用了流行的Django框架实现，数据库部分使用了SQLite 和Neo4j 。其中 SQLite 处理用户相关信息，而知识图谱数据则基于 Neo4j 图数据库存储，实现效率很高。
自然语言处理：
系统借助jieba分词 实现宠物问题的分词处理，结合预定义的词性表，采用了模板匹配法快速生成答案！虽然目前匹配是模板方式，但你可以将其扩展为结合机器学习的模型识别方法，进一步提升智能化水平。
前端交互：
知识图谱展示使用了时下热门的ECharts 库，提供了直观的图形化界面，用户体验非常不错。同时，使用 Py2neo 库连接 Neo4j，确保了数据通信的高效性。
🎓 为什么适合毕业设计？
- 难度恰到好处： 无论你是初学者，还是希望进一步打磨技术能力的开发者，这个项目涵盖了从图数据库、REST API 到前端可视化的全栈技能！
- 系统完善： 项目框架已经非常稳定，不需要额外修补代码，轻松上手完成你的毕业设计。项目所需数据和初始化操作都详尽记录在 README 文件中，跟着步骤即可完成部署。
最后，注意问答系统基于模板匹配，感兴趣的小伙伴也可以尝试进行个性化扩展哦！🎓👨💻
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