找不到好的毕业设计题材？或者对人工智能领域感兴趣却不知道如何下手？这里给大家推荐一款基于Neo4j的医疗图谱问答系统项目，绝对是毕业设计的不二选择。
这个项目依托于医疗领域的知识图谱，为用户提供交流问答系统。它不仅具有知识图谱的可视化展示功能，还能实现自动问答，非常适合想要深入研究AI、图数据库的同学。
核心功能一览：
- 用户体系： 系统搭建于Django框架之上，实现了用户的登录、注册和退出功能。
- 知识图谱展示： 前端由HTML、CSS和JS组成，借助Echarts进行图谱可视化展示以及查询。底层的图数据库使用Neo4j，通过py2neo实现数据访问和交互。
- 智能问答： 系统基于规则匹配的方式（如模板匹配、词性分析），能够依据用户提问的内容返回精准答案，尤其在医疗领域体现出极大优势。
- 数据库架构： 该系统采用双数据库架构搭建，Neo4j存储医疗知识数据，SQLite存储用户和通用系统数据，灵活的架构让你后期修改也毫无压力。
为什么适合毕业设计？
- 技术栈全面： Django、Neo4j、知识图谱、前端可视化，足够让你的毕业设计作品在答辩中“大放异彩”。
- 可扩展性强： 知识图谱的可扩展性极好，通过增加图谱中的节点和属性，你可以让整个项目覆盖面更广，深入学习和展示推理能力。
- 开源基础： 部分开源代码已经为你铺好了路，详细的文档和注释让你迅速上手。对初学者特别友好，节省了大量的时间。
项目亮点
- 直观性： 可视化展示让你能够清晰地看到知识图谱中的各种实体和关系，符合现代“图谱即数据”理念；
- 问答优势： 基于知识图谱的问答系统特别擅长处理复杂、专业领域问题，甚至可以依据数据展开推理；
- 技术权威： Neo4j是全球最流行的图数据库之一，学习和掌握后对未来的求职绝对加分。
这个系统不仅仅是出色的毕业设计项目，更能够打开你对图数据库和人工智能的兴趣窗口。如果你正头疼没有好的选题，这个项目绝对值得认真研究！
