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基于知识图谱的科技查新数据分析系统针对科技报告和文献等数据进行处理和分析。 用到知识图谱/TextCNN文本分类等技术，前后端分别采用vue和springboot，数据库 采用MySQL和neo4j，结合echarts图表对分析结果进行展示。
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- 本科毕设：打造了一个制造业知识图谱展示和管理的平台。 使用了爬虫爬取网络上制造业的数据，通过分词和相似度匹配抽取制造业本体。 web程序使用了SpringBoot+Vue+Element-UI+D3.js，实现了知识图谱的可视化和系统管理。☆63Updated 2 years ago
- 基于知识图谱的智能旅游推荐系统☆110Updated 3 years ago
- 基于知识图谱的中药方剂可视化及问答系统☆43Updated 2 years ago
- 知识图谱定义及可视化系统&基于可编辑知识图谱的菜肴问答系统：构建一个能通过在线编辑基本图元，以可视化的方式构建知识图谱的系统 平台，并能对构建后的知识图谱进行智能化知识图谱应用，实现知识图谱语义搜索、知识图谱智能问答等。☆123Updated 3 years ago
- 知识图谱 慢性病 饮食推荐系统☆56Updated last year
- 基于知识图谱的书籍推荐的问答系统及可视化☆45Updated 4 years ago
- vue+d3v6实现动态知识图谱可视化展示（包含2D和3D图谱展示）☆266Updated 3 years ago
- 基于知识图谱的中文症状问答系统，前端vue，后端springboot☆204Updated 2 years ago
- 一个基于Django,Neo4j与图谱问答技术的的中医药知识图谱与智能问答平台。（暂取名“泽兰抄”）☆91Updated last year
- 基于知识图谱的课程学习智能问答系统☆12Updated 2 years ago
- 基于知识图谱的分布式智能医疗诊断系统☆113Updated 6 years ago
- 本科毕设：基于金融知识图谱的推荐系统☆12Updated last year
- 一个自然语言处理的可视化系统，实现自动生成词云图、文章关键信息提取、多文档主题分布、文本分类等功能，还有一些业务数据的可视化图表展示。☆36Updated 4 years ago
- 一个使用VUE搭建的关于医疗资源可视化系统☆11Updated 2 years ago
- 基于多模态知识图谱的智能旅游推荐系统☆37Updated 2 years ago
- 基于知识图谱的农业病虫害数据查询系统(附数据爬虫)☆17Updated 4 years ago
- 基于知识图谱的心理咨询智能问答系统☆80Updated 2 years ago
- 基于医疗领域知识图谱的问答系统，同时使用了chatGPT、chatGLM4等方式生成医学知识图谱。☆54Updated last year
- 计算机毕业设计Python+Spark知识图谱视频推荐系统 短视频推荐系统 视频流量预测系统 短视频爬虫 视频数据分析 视频可视化 视频大数据 大数据毕业设计 大数据毕设☆19Updated 2 years ago
- 基于知识图谱的党史可视化平台☆22Updated 6 years ago
- 该项目是基于医疗领域知识图谱的问答系统。实现比较简单。☆13Updated last year
- 本人毕设项目，供学习参考。本项目全程以python作为编程语言开发，基于知识图谱，以疾病为主题，做了一个包含智能医疗助手和知识图谱可视化的网站。☆26Updated last year
- 地学知识图谱知识服务平台：知识图谱管理、知识图谱可视化、知识问答、知 识图谱推荐、领域知识图谱☆87Updated 2 years ago
- 知识图谱 neo4j 答案查找 + 机器学习 分类模型 问题分析 = 电影知识库问答机器人☆91Updated last year
- 基于知识图谱与人工神经网络的简历推荐系统☆84Updated last year
- 计算机毕业设计SpringBoot+Vue.js知识图谱毕业设计(论文)可视化系统☆19Updated 3 years ago
- 基于知识图谱的问答系统设计与实现，附带一个可视化的demo☆122Updated 2 years ago
- 基于深度学习与Neo4j的军事装备知识图谱网页应用构建。本项目是一个军事武器知识图谱网页应用软件原型系统。该系统由数据爬虫、数据管理、数据处理、知识问答、新闻热点、词条查询和图谱展示七个功能模块组成。系统从互联网上爬取数据，并基于百度文心ERNIE 3.0模型对数据进行实体…☆129Updated 2 years ago
- 医药知识图谱自动问答系统实现，包括构建知识图谱、基于知识图谱的流水线问答以及前端实现。实体识别（基于词典+BERT_CRF）、实体链接 （Sentence-BERT做匹配）、意图识别（基于提问词+领域词词典）。☆317Updated 3 years ago
- 本项目旨在结合知识图谱技术和先进的大语言模型，构建一个能够深入理解用户问题并提供准确、有逻辑性回答的智能问答系统。☆60Updated last year