知识图谱搜索引擎 项目实战

知识图谱搜索引擎是一种基于知识图谱的搜索引擎，它可以通过对知识图谱的分析和挖掘，为用户提供更加准确、全面的搜索结果。以下是一个基于知识图谱的搜索引擎项目实战的简要介绍：

1. 数据采集：使用豆瓣爬虫获取电影、图书等相关数据，并使用Agriculture_KnowledgeGraph构建知识图谱。

2. 知识图谱存储：使用图数据库Neo4j存储知识图谱，并使用Python的py2neo库进行数据的增删改查操作。

3. 搜索引擎实现：使用Python的Flask框架搭建Web应用，使用Elasticsearch作为搜索引擎，通过对用户输入的关键词进行分词、查询、排序等操作，返回与知识图谱相关的搜索结果。

4. 推荐算法实现：使用apple.turicreate中内嵌的推荐算法，对用户的历史行为进行分析，为用户推荐相关的电影、图书等内容。

5. 智能问答实现：使用Python的Flask框架搭建Web应用，使用jieba分词库对用户输入的问题进行分词，使用py2neo库查询知识图谱中与问题相关的实体和关系，并返回答案。