为解决在线学习中出现的“认知过载”和“学习迷航”等问题, 针对用户的个性化学习需求, 同时考虑知识点之间的逻辑关系, 本文将知识图谱融入学习资源推荐模型. 首先构建了学科知识图谱、学习资源模型和用户数学模型, 综合考虑用户的兴趣偏好、用户知识库与学习资源所涵盖知识点的关联度以建立多目标优化模型. 然后使用自适应多目标粒子群算法对模型求解, 基于个体拥挤距离降序排列缩减外部种群规模, 获得了分布特征良好的两目标Pareto前沿, 输出推荐资源序列. 实验时通过与标准多目标粒子群算法对比并使用HV、IGD指标对模型进行评价, 验证了其多样性和稳定性, 证明了算法良好的全局寻优和收敛性能. 采用五折交叉验证了算法良好的推荐效用.

本项目为本人毕设项目，仅供参考学习。本项目所使用的Python环境为3.10，数据库为Neo4j数据库，需自己提前下载配置好Neo4j数据库，本项目使用的Neo4j版本为neo4j-community-5.16.0。配置好后先下载好相关py包，再运行build_medicalgrahp.py将data数据预处理并入库Neo4j，生成知识图谱，接着运行start.py，运行整个项目。

由于目前一些公司还在使用neo4j的3.x老版本，而且官网上找不到下载的页面，该资源提供所有neo4j-community-3.x的老版本下载，并且提供两个最重要的neo4j老版本上的插件（apoc和algo）的下载。

Python语言下使用爬虫工具从求医问药网爬取、解析相应的数据内容，经处理融合后生成结构化数据文件。 以此文件可构建起以疾病为中心的医疗知识图谱，实体规模4.4万，实体关系规模30万。 医药领域知识图谱，主要包含实体约4.4万个，其中包括Check，诊断检查项目，3353；Department，医疗科目，54；Disease，疾病，8807；Drug，药品，3828；Food，食物， 4870；Producer，在售药品，17201；Symptom，疾病症状，5,998。 关系总计约30万条，主要包括属于、疾病常用药品、疾病宜吃食物、药品在售药品、疾病所需检查、疾病忌吃食物、疾病推荐药品、疾病推荐食谱、疾病症状、疾病并发疾病等。 属性包含疾病名称、 疾病简介、疾病病因、预防措施、治疗周期、治疗方式、治愈概率、疾病易感人群等

《电路识图从入门到精通》是一本专为电子爱好者和初学者设计的教程，旨在帮助读者系统地理解和掌握电路图的阅读与分析方法。电路识图是学习电子技术的基础，无论你是想要维修家用电器，还是希望深入研究复杂的电子系统，都需要具备这项技能。 电路图是电子工程师的语言，它们用图形符号表示各种元件，通过线条和箭头描绘电流的流动路径。在本书中，你将学习到如何解读这些符号，理解电路的工作原理，以及如何从电路图中提取关键信息。 书中会介绍电路的基本概念，包括电流、电压、电阻等基本物理量，以及欧姆定律——这是理解电路行为的核心。此外，还会讲解电源、负载、导线和开关等基本元件的特性。 接着，将深入到电路图的类型，如直流电路、交流电路、并联电路和串联电路。读者将学习如何识别和分析这些电路，并掌握如何计算电路中的电流、电压和功率分布。对于复杂的网络，将教授星形（Y）和三角形（Δ）转换技巧，这在解决实际问题时非常实用。 在数字电路部分，书中会涵盖逻辑门电路、组合逻辑电路和时序逻辑电路。这部分内容是计算机科学和数字电子技术的基础，读者将学会如何读取和设计简单的数字电路图。 继电器和开关电路也是重要的章节，它们在自动化和控制系统中扮演着重要角色。通过学习，读者将能理解和应用这些组件来实现特定的功能。 除此之外，还将探讨模拟电路，如放大器，包括运算放大器的工作原理和应用。这将帮助读者理解信号处理和音频设备的工作方式。 电源部分，包括电池、发电机和稳压器等，是任何电子系统的心脏。了解它们的工作原理和选择合适的电源对于电路设计至关重要。 书中的实例和练习题将提供实践机会，让读者能够将所学知识应用于实际电路图中。这些练习将帮助巩固理论知识，提高电路识图和故障排查的能力。 《电路识图从入门到精通》是一本全面而深入的教程，它将引导你逐步走进电路的世界，提升你在电子领域的专业素养。无论你是电子工程专业的学生，还是对电子技术充满好奇的业余爱好者，这本书都将是你不可或缺的参考资料。通过系统学习，你将能够自信地面对各种电路图，实现从入门到精通的跨越。

【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能，需要能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图

面向知识图谱和大语言模型的因果关系推断综述.pdf

基于neo4j+python开发的心理疾病咨询知识图谱智能问答系统，实现了前后端的开发设计。 知识图谱包含disease、alternate_name、pathogenic_site、department、symptom 、check、susceptible_crowd等实体类型和disease_alternate_nam、disease_pathogenic_site 、disease_symptom、disease_check、disease_department、disease_complication、disease_confusable、disease_crowd等关系类型，共7类1462个实体和3927条关系，实现针对心理疾病咨询的智能问答。

chatbot_simbert 检索类型的微信聊天机器人/问答系统，通过API异步通信，实现在微信上交互，可以查询天气、重复问句识别等情况；本项目包括模型和工程化部署一体化。用到SimBert等模型。 描述 各位可以根据自己的需求部署或修改： 问答库如果是任务型的，就是一个任务型聊天机器人，如果闲聊的问答库，那就是闲聊型聊天机器人； 后续也可以添加意图，用来用意图识别的匹配；也可以添加个知识图谱的API... 总之可以添加的模块很多，扩展性非常强大。 品尝方式（使用说明） 准备： 环境准备：安装requirement中的依赖包 下载模型，并放置在code/1.retrieve_match/3.simbert_match/config路径下： simbert模型： 启动： 1、 启动code/2.API_serve/KG_service.py 2、 启动code/3.wx_project/c

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