毕业设计 基于Python+知识图谱(Neo4j)的文档搜索系统源码+详细文档+全部数据资料（高分项目）.zip

# 基于知识图谱的文档搜索系统 ## 系统架构 ## 1.构建图谱 （1）无监督新词发现 将文档的句子按NGram分块，构建字典树，筛选出词频、信息熵、PMI均满足要求的短语作为图谱标签库。 （2）构建三元组 挖掘标签之间的共现、类属、同义词等关系，构建三元组。利用共现窗口筛选满足阈值的共现标签，挖掘共现关系；基于后缀法和ngram生成候选中心词，挖掘isA关系等。 2.文档搜索 （1）召回  a.将query分词，得到标签词（用前缀树匹配分词与图谱中的标签，匹配成功的词）和普通词  b.根据图谱将标签词用bfs做扩展，得到更多标签，计算所有标签的权重   权重计算：   *i.*  标签词：（扩展词最大权重+扩展词权重和）* *w1*   *ii.* 普通词：*w2* + *w3* *词权重  c.根据标签以及得分，用倒排索引和bm25计算出query与文档的关系得分，返回一系列候选文档 （2）重排 训练数据：结合了华为方的标注数据和用户搜索日志 特征：文档的热度信息（浏览量、下载量、收藏量、评论量等）以及搜索日志中的特征 模型：ranknet 损失函数：二元交叉熵 ## 目录结构 ## KGSearch/ ├── data （训练数据以及输出文件） ├── db (倒排索引库样例文件) ├── rerank (重排模型) │  ├── rerank (ranknet模型) │  ├── main (训练模型) │  └── example (调用模型) ├── style ├── TagGraph （图谱构建） │  ├── gen_rels_coocc.py （生成共现关系） │  ├── gen_rels_isa.py （生成isA关系） │  ├── new_word.py （新词发现） │  └── tag_doc.py （给文档打标签） ├── BM25.py (召回) ├── gen_rels.py (生成关系) ├── gen_tags.py (生成标签) ├── kg_utils.py (操作库文件工具) ├── kw_api.py (CNDBPedia api ) ├── make_docu_txts.py (文件处理) ├── search.py (搜索框架) ├── utils.py （常用工具） └── wtrie.py（字典树） ---------- 代码为系统核心框架及算法的复现，去除了意图识别等特征处理算法以及高度匹配华为数据需求的代码。 Others: api调用kw实验室的中文知识图谱CNDBPedia，详情见 http://kw.fudan.edu.cn/cndbpedia/search/ ## 运行步骤 ## 1.运行TagGraph模块构建图谱 2.rerank模块训练ranknet网络 3.运行search.py server 启动服务，端口号41324