09118108_朱佳涛_软件实践课程报告1

《09118108_朱佳涛_软件实践课程报告1》是一份关于软件实践课程的实验报告，其中详细记录了小组和个人在构建高考志愿填报助手项目中的任务和实施过程。该项目旨在帮助考生及其亲属根据高考成绩和位次做出合理的志愿选择，提供关于大学、排名、分数、专业等信息。 小组任务主要包括以下几个环节： 1. 获取数据源：这是项目的基础，需要收集关于高考、大学、专业等相关信息的数据。 2. 数据消歧处理：对收集到的数据进行清洗，去除重复或错误的信息，确保数据质量。 3. 创建CSV文件：根据Neo4j数据库的要求，将处理后的数据转化为CSV格式，以便导入知识图谱。 4. 生成知识图谱：利用Neo4j构建知识图谱，将CSV文件中的数据转化为可视化的关系网络。 5. 基于知识图谱的网页展示：构建网页，使用户能够直观地查询和理解推荐信息。 个人任务主要集中在第二步和第三步，朱佳涛同学负责： 1. 创建CSV文件：根据预定义的格式，将数据源中的信息整理成Neo4j可以识别的文件。 2. 设计ER图：根据需求分析和已有数据，设计实体关系图（ER图），确定实体（如省份、大学、专业等）及其之间的关系。 3. 分析关系：确定所需的relation关系，如大学与省份的位置关系、专业与一级学科的从属关系等。 4. 提取和生成CSV文件：编写Python代码，从数据源中提取所需信息，生成符合Neo4j格式的CSV文件。 实验过程中，关键步骤是将数据转化为START_ID，END_ID 和:TYPE格式，这是Neo4j导入工具的要求。通过编写Python脚本，如relationCreate.py，实现数据的读取、处理和写入。例如，创建“located_in.csv”文件，需要从“college.csv”中提取“collegeID”和“provinceID”两列，并添加关系类型“LOCATED_IN”。 这个项目展示了如何在团队中有效地使用版本控制工具（如Git）、进行需求分析、设计数据模型、处理和转换数据，以及利用图形数据库（如Neo4j）构建知识图谱。此外，还涉及到了Python编程和网页展示技术，充分体现了软件工程的实践应用。