基于springboot框架，集成neo4j、spark-mllib技术构建电影知识图谱实现的智能问答系统.zip下载

基于springboot框架，集成neo4j、spark-mllib技术构建电影知识图谱实现的智能问答系统.zip

基于springboot框架，集成neo4j、spark-mllib技术构建电影知识图谱实现的智能问答系统.zip

SpringBoot+Neo4j+Spark：知识图谱问答系统实践

知识图谱通过图结构将实体与关系组织成语义网络，是智能问答系统的核心知识表示；朴素贝叶斯分类器则是一种基于概率统计的轻量级意图识别算法。二者结合，再借助Spark离线训练模型、Neo4j存储图数据、SpringBoot搭建服务层，能够构建低延迟、易维护的垂直领域问答系统。以茶虫知识图谱问答为例，涵盖从图谱建模、Cypher查询设计到Spark训练朴素贝叶斯分类器，再到SpringBoot整合在线预测与查询的完整落地路径，为工程师在真实业务中融合机器学习与图数据库提供可参考的实践方案。

SpringBoot集成Neo4j图数据库，利用Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统.zip

人工智能-spark

SpringBoot集成Neo4j图数据库+利用Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统源码+说明.zip

【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。 SpringBoot集成Neo4j图数据库+利用Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统源码+项目说明.zip ### Spring-Boot集成Neo4j结合Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统 #### 升级Spark依赖，由原来的2.3升级到2.4，GitHub官方提醒> = 1.0.0，<= 2.3.2之间的版本容易受到攻击 #### spark2.4 == >scala2.11 and scala2.12 ```text <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</artifactId> <version>2.4.0</version> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-mllib --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-mllib_2.12</artifactId> <version>2.4.0</version> </dependency> ``` #### 如果down下来的demo在本地无法运行，请自行降低版本，保证本地spark环境的版本号和pom中的spark依赖的jar包版本一致！

以Spring Boot框架为载体，通过集成hanLP、neo4j、spark-mllib实现基于电影知识图谱的简易问答系统.zip

基于spark的系统