智能问答系统开发教程：基于SpringBoot、Neo4j、Spark技术

资源摘要信息:"本资源包含了基于SpringBoot、Neo4j和Spark框架开发的智能问答系统的源码、详细文档以及全部数据资料。该系统利用朴素贝叶斯分类器结合茶虫知识图谱，为用户提供基于知识图谱的智能问答服务。以下是从标题、描述和标签中提取的知识点： 1. SpringBoot框架：SpringBoot是一个基于Spring的开源框架，它简化了基于Spring的应用开发过程。它自动配置Spring应用，并提供了一种快速配置的方式，使得开发者可以专注于业务逻辑的编写，而不是繁琐的配置。 2. Neo4j图数据库：Neo4j是一个高性能的NoSQL图数据库，它将数据存储为节点、关系和属性。它通过图的形式表示和存储数据，使得数据之间的关系可以直观地展现和查询。Neo4j在处理复杂关系数据时非常高效，适合用于实现知识图谱。 3. Spark框架：Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，提供了一个快速、通用的计算引擎。它支持批处理、流处理、机器学习和图计算等应用。Spark的高容错性、内存计算特点，使得它在大数据处理领域非常受欢迎。 4. 朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器。它假设输入特征之间相互独立，并使用条件概率原理进行分类预测。朴素贝叶斯在文本分类、垃圾邮件过滤和医疗诊断等领域应用广泛。 5. 知识图谱：知识图谱是一种用于组织、存储和检索知识的图形数据库。它由节点（实体）和边（关系）组成，能够表示复杂的语义关系和结构。知识图谱在自然语言处理、智能推荐系统和搜索引擎中有着重要的应用。 6. 智能问答系统：智能问答系统是一种能够理解自然语言并提供准确回答的技术系统。它通常结合了自然语言处理、知识图谱、机器学习等多种技术，能够模拟人类的问答交互过程。 7. 毕业设计与课程设计：本资源非常适合计算机科学与技术相关专业的学生作为毕业设计或课程设计的项目，也可作为老师教学的辅助材料或者企业内部技术研究的参考。 8. 项目适用对象：该资源适合于在校学生、老师以及企业员工下载使用，特别适合于需要进行智能问答系统开发、知识图谱构建和大数据处理等方面学习和研究的人员。 9. Hadoop技术：虽然在描述中没有直接提及Hadoop，但考虑到Spark和Hadoop经常被同时使用，这里简单介绍Hadoop。Hadoop是一个开源框架，它允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大规模数据集。 在本资源中，包含的文件名称列表为'***.zip'和'Spring-Boot-Neo4j-Movies-master-master'，前者可能是项目的压缩包文件，后者可能是源码中的某个模块或者示例项目。" 以上是从资源标题、描述和标签中提取的详细知识点。这些内容对于理解智能问答系统的技术背景、开发框架、算法原理以及应用场景等方面都非常关键。