# DOUBAN-KGQA
基于知识图谱的豆瓣书籍推荐可视化及问答系统
* 改自https://github.com/chizhu/KGQA_HLM
文件树:<br>
1) app.py是整个系统的主入口<br>
2) templates文件夹是HTML的页面<br>
|-index.html 欢迎界面<br>
|-search.html 搜索页面<br>
|-KGQA.html 问答页面<br>
3) static文件夹存放css和js,是页面的样式和效果的文件<br>
4) raw_data文件夹是存在数据处理后的三元组文件<br>
5) neo_db文件夹是知识图谱构建模块<br>
|-config.py 配置参数<br>
|-create_graph.py 创建知识图谱,图数据库的建立<br>
|-query_graph.py 知识图谱的查询<br>
6) KGQA文件夹是问答系统模块<br>
|-ltp.py 分词、词性标注、命名实体识别<br>
7) spider文件夹是爬虫模块<br>
|- get_*.py 是之前爬取人物资料的代码,已经产生好images和json 可以不用再执行<br>
|-show_profile.py 是调用资料和图谱展示在前端的代码
<hr>
部署步骤:<br>
* 0.安装所需的库 执行pip install -r requirement.txt<br>
* 1.先下载好neo4j图数据库,并配好环境(注意neo4j需要jdk8)。修改neo_db目录下的配置文件config.py,设置图数据库的账号和密码。<br>
* 2.切换到neo_db目录下,执行python creat_graph.py 建立知识图谱<br>
* 3.去 [这里](http://pyltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/api.html#id2) 下载好ltp模型。[ltp简介](http://ltp.ai/)<br>
* 4.在KGQA目录下,修改ltp.py里的ltp模型文件的存放目录<br>
* 5.运行python app.py,浏览器打开localhost:5000即可查看<br>
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温馨提示
知识图谱是一种结构化的知识表达形式,它以图形的方式组织和存储了大量实体(如人、地点、事件等)及其相互关系。在知识图谱中,实体作为节点,实体之间的各种语义关联则通过边进行连接,形成了一个庞大的数据网络。 知识图谱的核心价值在于其能够精确、直观地表示复杂世界中的知识,并支持高效的知识查询与推理。例如,在搜索引擎中,知识图谱可以提升搜索结果的相关性和准确性,为用户提供直接的答案而非仅仅是网页链接。同时,知识图谱还能支撑高级的人工智能应用,比如问答系统、推荐系统、决策支持等领域。 构建知识图谱的过程通常包括数据抽取、知识融合、实体识别、关系抽取等多个步骤,涉及到自然语言处理、机器学习、数据库技术等多种技术手段。知识图谱的不断完善有助于实现从海量信息中挖掘深层次、有价值的知识,从而推动人工智能向着更加理解人类世界的智慧方向发展。 总之,知识图谱是一个大规模、多领域、多源异构知识集成的载体,是实现智能化信息系统的基础工具和关键基础设施,对于提升信息检索质量、推动智能应用研发具有重要作用。
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基于知识图谱的书籍推荐的问答系统及可视化.zip (187个子文件)
bootstrap.min.css 118KB
nifty.min.css 118KB
wiki.css 109KB
layui.css 73KB
ionicons.min.css 50KB
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layer.css 14KB
layui.mobile.css 10KB
nifty-demo-icons.min.css 9KB
datatables.bootstrap.css 7KB
laydate.css 7KB
nifty-demo.min.css 7KB
datatables.responsive.css 2KB
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pace.min.css 317B
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.DS_Store 6KB
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.gitattributes 31B
search.html 29KB
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