基于知识图谱的豆瓣书籍推荐问答系统源码介绍

资源摘要信息:"本资源为一个完整的项目案例，名为‘基于知识图谱的豆瓣书籍推荐问答系统’。该项目旨在通过构建知识图谱，实现豆瓣书籍的推荐和问答功能，为计算机、数学、电子信息等专业的学生提供了实践课程设计、期末大作业和毕业设计的参考。 项目文件结构分为多个部分，包括系统入口、页面模板、样式文件、数据文件夹、知识图谱构建模块、问答系统模块以及爬虫模块。具体如下： 1. app.py是整个系统的主入口文件，负责启动和运行整个系统。 2. templates文件夹包含了三个主要的HTML页面：index.html为欢迎界面，search.html为搜索页面，KGQA.html为问答页面。 3. static文件夹存放了页面的样式表（css）和JavaScript脚本（js）文件，负责页面的样式和动态效果。 4. raw_data文件夹包含了数据处理后的三元组文件，这些文件是知识图谱构建的基础。 5. neo_db文件夹是知识图谱构建模块，其中包含了配置文件config.py，创建知识图谱的create_graph.py脚本和查询知识图谱的query_graph.py脚本。 6. KGQA文件夹是问答系统模块，包含了ltp.py文件，用于实现分词、词性标注、命名实体识别等自然语言处理功能。 7. spider文件夹是爬虫模块，包含了之前爬取人物资料的get_*.py文件，这些文件已经执行完毕，保存了images和json文件，另外还包括了show_profile.py文件，用于在前端展示爬取的资料和图谱。 部署该项目的步骤分为以下几点： * 0.安装所需的库，使用pip命令安装requirement.txt中列出的依赖。 * 1.下载并安装neo4j图数据库，配置好环境变量。注意neo4j需要jdk8的支持。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。 * 2.在neo_db目录下，执行python create_graph.py脚本来建立知识图谱。 * 3.下载ltp模型文件，并访问相关网站获取ltp的详细介绍。 * 4.在KGQA目录下的ltp.py文件中，修改ltp模型文件的存放路径以适应本地环境。 * 5.运行app.py文件，并在浏览器中打开localhost:5000即可查看系统运行效果。 本项目的知识点包括知识图谱的构建、Web开发流程、自然语言处理、爬虫技术以及neo4j图数据库的应用。学生可以根据这个项目，学习如何将不同的技术结合在一起，构建一个完整的问答推荐系统。"