SpringBoot+Neo4j+Spark智能论文问答系统源码下载

资源摘要信息: "基于SpringBoot+Neo4j+Spark实现的论文智能分析问答系统（采用朴素贝叶斯分类器）" 1. SpringBoot：是一种基于Spring的开源Java框架，用于创建独立的、生产级别的Spring应用程序。它简化了基于Spring的应用开发过程，你只需"运行"就能创建一个独立的、产品级别的Spring应用。Spring Boot包含了一些默认配置，从而能够使开发者快速启动和运行项目。它还提供了一系列大型项目中常见的非功能性特性，如内嵌服务器、安全、度量、健康检查以及外部化配置等。 2. Neo4j：是一个高性能的图形数据库，它将数据存储为节点之间的关系，而不是传统的表格形式。在Neo4j中，一切都以图的形式存在，节点可以有多个属性，并通过关系相互连接。这种图形的特性非常适合于处理高度互联的数据，例如社交网络、推荐系统和知识图谱等领域。Neo4j支持ACID事务，并且在提供高可用性、分布式数据管理能力方面表现出色。 3. Spark：是加州大学伯克利分校AMP实验室开发的分布式内存数据处理框架。它可以用于大规模数据处理，支持批处理和流处理。Spark有一个高性能的容错性内存计算技术，可以在内存中处理数据，从而大幅提升了大数据处理的速度。Spark提供了多种高级API，包括Java, Scala, Python, R，通过这些API可以方便地编写分布式应用。 4. 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。它假设输入的特征在决策过程中是相互独立的，即给定类标时特征的概率是条件独立的。尽管这种假设在现实世界中往往不成立，朴素贝叶斯分类器在很多实际应用中仍然表现良好。朴素贝叶斯是一种非常有效的算法，尤其适用于高维数据集，比如文本分类，它能处理数据稀疏的情况。 5. 论文智能分析问答系统：这个系统融合了上述技术栈，可以提供对论文内容的智能分析和回答功能。系统通过分析学术论文内容，利用自然语言处理技术提取重要信息，并结合问答技术提供用户查询的精准答案。系统使用SpringBoot作为应用框架，利用Neo4j处理图数据，采用Spark进行大规模数据处理和分析，通过朴素贝叶斯分类器进行智能推理和分类。 6. 源码测试：项目提供的源码已经经过测试验证，确保可以正常运行。对于本科生的毕业设计而言，这意味着可以直接下载使用这些源码作为开发的起点，不仅节省时间，还能保证项目的可行性。 7. 标签信息："java springboot ssm 毕业设计" 指出这个项目是基于Java语言开发的，使用了SpringBoot框架，并且可能与SSM（Spring, Spring MVC, MyBatis）框架有所结合，适合用作学生的毕业设计项目。 文件名称列表: "98"。这个信息似乎不完整或存在误差。通常，一个文件压缩包内会有多个文件和文件夹，每个文件或文件夹对应项目的一个组成部分。但是这里仅提供了一个数字"98"，无法从中得出关于项目结构或内容的任何有意义的结论。需要更详细的文件列表来准确地描述项目的结构和包含的组件。