一、项目背景

在构建基于百科问答的知识图谱时，数据爬取与信息整合是关键环节。由于百科知识涵盖范围广、数据量大，因此需要高效、稳定的爬虫技术来获取高质量的结构化数据。本研究以百科问答为例，探讨如何通过数据爬取、知识抽取和知识图谱构建，实现一个能够快速响应用户查询的智能问答系统。

1. 数据爬取与知识抽取

百科知识的来源包括维基百科、百度百科、互动百科等开放知识库。为了确保数据的全面性和准确性，本研究采用 Scrapy 框架进行分布式爬取，结合 BeautifulSoup 和 正则表达式 进行数据清洗，提取实体（如人物、事件、概念）及其关联关系。同时，利用 NLP（自然语言处理） 技术，如 BERT 和 信息抽取模型，从非结构化文本中识别关键属性（如时间、地点、定义），以增强知识图谱的语义表达能力。

2. 知识图谱存储与查询优化

构建的知识图谱采用 Neo4j 图数据库存储，其强大的图遍历能力可支持高效的关联查询。为提高查询速度，系统引入 Elasticsearch 进行全文索引，确保用户输入的问题能快速匹配到相关实体。此外，采用 MySQL 存储结构化数据（如用户查询日志、热门问答），并结合 Redis 缓存高频访问数据，以降低数据库负载，提升系统响应速度。

二、技术介绍

这个系统使用django架构，neo4j打造知识图谱，sqlite或mysql负责关系数据存储，主打的就是图谱的绚丽展示和智能问答功能。

本系统采用Django框架作为后端核心，结合Neo4j图数据库构建动态知识图谱，并使用SQLite/MySQL存储结构化关系数据，打造了一个集知识可视化展示与智能问答于一体的综合平台。系统设计着重于知识图谱的交互式可视化呈现和自然语言问答功能，为用户提供直观、高效的知识探索体验。

1. 技术架构设计

• 后端框架：基于Django搭建高可用的Web服务，利用其强大的ORM功能管理SQLite/MySQL中的用户数据、访问日志等结构化信息，同时通过Neo4j的Python驱动py2neo实现图谱数据的增删改查。

• 知识图谱存储：采用Neo4j存储实体、属性和复杂关系，利用其Cypher查询语言高效遍历多跳关联，例如"考研院校-专业-导师-研究方向"的层级网络。

• 数据同步：通过Django自定义命令或Celery异步任务，定期同步SQLite/MySQL中的关系数据至Neo4j，确保图谱与结构化数据的一致性。

2. 核心功能实现

• 图谱可视化展示：前端集成ECharts或D3.js，动态渲染知识节点与关系连线，支持缩放、高亮和路径追踪，直观呈现学科知识体系或院校关联网络。

• 智能问答引擎：用户输入自然语言问题后，系统结合BERT意图识别与Neo4j图谱查询，生成结构化答案。例如询问"人工智能领域有哪些知名导师？"，系统自动定位实体并返回关联的院校、论文等信息。

• 混合数据管理：SQLite/MySQL存储用户行为数据（如搜索记录、收藏夹），Neo4j专注复杂知识关系，二者通过Django模型关联，实现高效数据协作。

3. 性能与扩展性

• 轻量级部署：SQLite适合小型应用快速原型开发，MySQL支持高并发生产环境；Neo4j的APOC扩展库可优化大规模图谱查询性能。

• AI增强：集成DeepSeek等大模型API，处理开放域问答（如概念解释），补充图谱未覆盖的长尾问题，提升回答覆盖率。

本系统通过Django的灵活性与Neo4j的语义推理能力，实现了知识的多维度展示与智能交互，适用于教育、科研等场景的个性化知识服务需求。未来可通过增量图谱构建和用户反馈学习，持续优化问答精准度。

三、功能介绍

用户体系：系统有完善的用户体系，依托于django框架，登录注册退出等功能一应俱全，保护你的隐私安全。

图谱展示：前端用html css js，后端靠django框架撑腰，用户系统采用sqlite，图谱数据则依托neo4j，通过py2neo连接，图谱展示用的是echarts，直观又美观，前端支持三元组查询，让你轻松查找想要的草药信息。

问答系统：系统会先离线生成词表和词性表，然后在线时加载这些表格，通过结巴分词技术进行分词和词性标注，智能匹配模板，生成match语句，查询neo4j，然后就能得到你想要的答案啦！🤖

业务流程：用户只需通过GET请求发送一个key参数，系统就能理解你的自然语言输入，jieba库帮你分词和标注，neo4j图数据库查找答案，最后结果整洁地呈现在前端页面上。

安全和容错：为了数据安全，系统使用了@login_required装饰器，确保必须登录才能进行问答。同时，系统还能妥善处理用户输入，比如空查询结果和不支持的查询类型。

四、系统实现