麦麦大数据

本文介绍了一款融合AI技术的诗词推荐与可视化系统。该系统采用Vue+Flask+MySQL+LLM技术架构，实现了诗词智能推荐、AI写诗、数据可视化等核心功能。通过混合推荐算法（内容推荐+协同过滤+冷启动）实现个性化诗词推荐，支持用户点赞互动；对接硅基流动模型实现智能写诗；利用ECharts展示诗词的朝代分布与主题分析。系统还包含用户管理、登录注册、诗词检索等基础功能，为传统文化数字化提供了创新解决方案。

摘要：本文介绍了一个基于BERT+Vue+Flask的电影评论情感分析系统，采用前后端分离架构，整合了自然语言处理、协同过滤推荐和大数据可视化技术。系统核心功能包括电影信息管理、情感三分类分析（积极/中立/消极）、个性化推荐（UserCF/ItemCF）和多维度数据统计（词云、柱状图等）。通过BERT模型提升情感分析准确率，并实现用户权限分级管理。系统采用Vue.js+Element UI构建响应式前端，Flask提供RESTful API服务，MySQL存储结构化数据，为电影行业分析和用户选片提供数据支持

本文介绍了一个基于Vue+Flask架构的酒店价格对比可视化系统(F059)。该系统实现了携程和同程网的酒店价格对比功能，包含价格排行、酒店管理、价格对比、用户管理等模块。系统采用MySQL数据库存储数据，核心算法包括JWT认证、数据爬取、价格对比、数据可视化等。文中展示了系统架构图、功能界面截图以及核心代码示例(包括Flask后端API和MySQL表结构)。该系统可帮助用户直观比较不同平台的酒店价格差异，为住宿选择提供决策参考。

本文介绍了一个基于Vue+Flask+MySQL的红黑树文件检索系统。系统采用B/S架构，包含用户管理、文件管理、高效检索、可视化分析和系统管理五大模块。通过红黑树数据结构实现O(log n)时间复杂度的文件检索，支持文件上传、增删改查等操作，并提供词频分析、文件类型统计等可视化功能。系统采用前后端分离设计，前端使用Vue.js+ElementUI，后端基于Flask框架实现RESTful API，MySQL存储数据并保持与红黑树结构的一致性。

本文介绍了一个基于Vue+Flask+Neo4j+MySQL的飞机知识图谱问答系统。系统采用前后端分离架构，前端使用Vue2+D3.js实现知识图谱可视化、知识库浏览和问答功能，后端通过Flask处理数据查询。系统核心功能包括：1)通过Excel导入数据构建Neo4j图谱；2)支持图谱可视化展示与交互查询；3)基于Aho-Corasick算法的智能问答模块，能够解析自然语言问题并生成Cypher查询。系统还实现了用户管理功能，MySQL存储用户信息。演示视频和架构图展示了系统的完整功能和实现方案。

本文介绍了一个基于Vue+Flask+Neo4j的船舶知识问答系统。该系统采用B/S架构，主要功能包括用户认证、知识图谱可视化、船舶分类预测、自然语言问答等。前端使用Vue.js和Element Plus构建交互界面，后端通过Flask提供RESTful API服务，利用Neo4j存储船舶知识图谱数据。系统支持CNN图像识别分类、自然语言问答、多条件查询等功能，并集成了大语言模型API增强问答体验。文章还展示了系统架构图、功能模块图以及核心代码示例，包括Flask后端查询逻辑和Neo4j图谱构建语句。

本文介绍了一个基于Vue+Flask+Neo4j的船舶知识问答系统。系统采用B/S架构，前端使用Vue.js+Element Plus实现交互界面，后端通过Flask构建RESTful API服务，利用Neo4j存储船舶知识图谱。核心功能包括用户认证、知识图谱可视化、船舶分类预测、自然语言问答等模块。系统实现了船舶实体与关系的建模、数据清洗导入、图谱可视化展示，并支持基于Cypher查询的自然语言问答。关键技术涉及Vue-Router路由管理、Axios数据交互、Py2neo图数据库操作以及CNN图像分类算

本文介绍了一个基于Vue+Flask+Neo4j的移民知识图谱可视化分析系统。系统采用B/S架构，前端使用Vue.js实现交互界面，后端通过Flask构建RESTful API服务，数据层结合MySQL和Neo4j分别存储用户信息和移民知识图谱。核心功能包括移民数据可视化、知识图谱分析、数据爬取与清洗等模块，支持用户通过Cypher查询语言进行深度关系挖掘。系统还提供了用户管理、统计分析和个人设置等功能，为移民领域研究提供直观的数据分析工具。

本文介绍了一个基于Vue+Flask+MySQL的投标推荐可视化系统。该系统具备用户登录注册、投标信息查询、智能推荐、词云展示等功能模块，采用前后端分离架构。系统通过数据分析算法挖掘项目数据，提供投标建议，并支持数据爬取与清洗。核心功能包括双算法推荐、招标金额分析、高频关键词词云展示等。文章还展示了系统架构图、功能模块图以及核心代码示例，包括SQLAlchemy数据库操作和MySQL表创建语句。

本文介绍了一个基于Vue+Flask+Neo4j的中医古籍知识图谱系统，该系统实现了对《伤寒论》的智能化处理与可视化展示。系统采用B/S架构，前端使用Vue.js，后端通过Flask构建RESTful API，结合Neo4j图数据库存储知识图谱数据。核心功能包括用户登录注册、知识图谱可视化、词云分析、关键词检索推荐、药品分类等模块。管理员端支持数据爬取、清洗和知识图谱构建。系统通过NLP技术提取古籍中的实体关系，为用户提供直观的中医知识交互体验。文末提供优快云官方联系方式（编号F052）获取更多信息。

本文介绍了一个基于Vue+Flask+MySQL的企业债务舆情风险预测分析系统。该系统通过NLP和机器学习技术，实现企业债务风险的自动识别与预警。核心功能包括：企业信息管理、舆情数据采集与清洗、风险评分计算、趋势预测和可视化展示。系统采用BERT模型进行文本分类，LSTM模型进行趋势预测，并支持知识图谱构建。提供完整的用户管理、数据查询和可视化分析功能，为企业债务风险监测提供决策支持。

本文介绍了一个基于Vue+Flask+Neo4j的在线学习知识图谱双算法推荐系统。系统采用前后端分离架构，前端使用Vue.js+Vuetify，后端采用Flask框架，数据存储使用Neo4j图数据库和MySQL。核心功能包括：课程知识图谱可视化、双协同过滤推荐算法（UserCF+ItemCF）、课程学习管理、数据分析大屏展示等。系统实现了完整的用户体系，支持个性化头像设置、学习进度追踪等功能，管理员可进行用户权限管理。知识图谱部分支持课程关联关系查询和可视化展示，推荐算法则通过加权合并两种协同过滤结果提升推

本文介绍了一个基于Vue+Flask的体育新闻推荐系统，系统包含用户管理、新闻推荐、媒体人信息查询、数据可视化和文本分析等功能模块。采用B/S架构，整合了自然语言处理技术（TextRank和TF-IDF算法）进行关键词提取。文章详细展示了系统各功能界面，包括登录注册、新闻详情页、数据可视化图表等，并提供了关键词提取算法的代码实现示例。该系统通过算法分析和可视化展示，为用户提供个性化的体育新闻推荐服务。

本文介绍了一个基于Vue3+Flask的微博舆情推荐可视化问答系统，整合了Neo4j知识图谱技术。系统采用B/S架构，包含微博推荐（协同过滤算法）、舆情分析、知识图谱可视化、智能问答、内容搜索等功能模块。通过用户交互矩阵实现个性化推荐，支持数据统计分析和多维度可视化展示。系统还提供了用户管理、实名注册等安全功能，为微博舆情监测提供智能化解决方案。文末附有系统架构图、功能展示截图及核心推荐算法代码示例。

本文介绍了一个基于Vue+Django+Neo4j的知识图谱智能问诊系统。该系统包含疾病知识图谱构建、可视化展示、疾病查询、智能问答、用户管理等核心功能。前端采用Vue.js框架，后端基于Django开发，数据存储在Neo4j图数据库中。系统实现了医疗数据的可视化展示、基于ahocorasick算法的智能问答、疾病详情查询、用户问诊记录管理等功能，并提供管理员后台进行用户和敏感词管理。该系统为医疗咨询提供了便捷的可视化交互方式，通过知识图谱技术实现智能化疾病问答服务。 （字数：150字）

本文介绍了一个基于Vue3和Flask的新闻推荐与可视化系统。系统采用B/S架构，前端使用Vue3及其生态组件，后端采用Flask框架，集成MySQL和Neo4j数据库。主要功能包括：用户认证、新闻推荐（含2种算法）、数据分析可视化、知识图谱构建与展示、智能问答、新闻搜索和个人设置。系统通过协同过滤算法实现个性化推荐，并使用Echarts进行数据可视化。文中展示了各功能模块的界面截图，并提供了基于用户相似度的协同过滤算法实现代码示例，包含相似度计算和推荐生成的核心逻辑。该系统实现了新闻数据的智能处理与交互展

本文介绍了一个基于Vue+Django+BERT的校园智能问答系统，专为大学新生提供迎新服务。系统采用B/S架构，前端使用Vue.js生态技术，后端基于Django框架，通过BERT模型实现智能问答功能。主要功能包括：智能问答（支持会话记录管理）、公告管理、用户反馈和用户管理。管理员可管理用户、问题和反馈。系统核心通过BERT计算文本相似度匹配问题，并提供定制化模型训练、多轮对话等功能。文末提供项目视频和联系方式（B站账号：麦麦大数据，编号D040）。

本文介绍了一个基于Vue+Django的四大名著知识图谱问答系统。系统采用B/S架构，前端使用Vue构建，后端采用Django框架，数据存储结合Neo4j和MySQL数据库。核心功能包括：1）知识问答模块，通过AC自动机算法和Neo4j实现多跳查询与推理路径展示；2）知识图谱管理，支持四大名著节点和关系的增删改查；3）数据可视化模块，提供三元组展示、词云分析和系统热度统计；4）用户管理模块，包含登录注册和个人信息设置。系统实现了四大名著知识的智能问答、可视化展示与高效管理，为用户提供直观的知识探索体验。

本文介绍了一个基于Vue和Django的"西游记智能问答知识图谱可视化系统"。系统采用B/S架构，前端使用Vue.js+ECharts实现可视化交互，后端采用Django构建RESTful API。核心功能包括：知识图谱构建与可视化、基于LTP模型的智能问答、用户管理等模块。系统通过MySQL存储结构化数据，Neo4j存储图谱关系，支持西游记人物关系查询和智能问答。文章详细展示了登录注册、知识图谱可视化、智能问答等功能的界面效果，并提供了基于LTP模型的问答实现代码示例，展示了系统如何通

摘要：本文介绍了一个基于Vue、Django、MySQL和Neo4j的《三国演义》知识图谱可视化系统。系统提供人物及势力关系的可视化展示、搜索查询和用户管理功能，采用B/S架构，前端使用Vue.js+ECharts，后端基于Django实现。核心功能包括知识图谱展示、人物信息管理、势力查询以及用户登录注册等模块，融合传统数据库与图数据库优势，提升交互体验。文章详细展示了系统架构、功能模块和代码实现。

本文介绍了一个基于Vue+Flask+Neo4j+MySQL架构的棉花医院AI问答系统。系统核心功能包括：对接千问大模型的AI智能问答、基于CNN的棉花病虫害图片识别、Neo4j知识图谱可视化、ECharts数据大屏展示等。文章详细展示了系统各模块的功能界面和实现效果，包括病虫害识别过程、知识图谱模糊查询、关键词分析、用户管理等。同时提供了部分核心代码示例，如CNN模型的构建与预测函数实现。结尾附有优快云官方联系方式及B站账号"麦麦大数据"供进一步交流。

摘要： 本文介绍了一个基于Vue和Django的哈利波特知识图谱可视化问答系统。系统采用B/S架构，前端使用Vue.js实现交互界面，后端通过Django提供数据接口，结合MySQL和Neo4j数据库存储数据。主要功能包括：知识图谱可视化展示、用户管理（登录/注册/个人信息修改）和关键词查询。系统通过ECharts实现人物关系可视化，支持用户与知识图谱的交互探索。文章详细展示了系统架构、功能模块、操作界面以及核心代码示例，为开发类似知识图谱系统提供了参考。

本文介绍了一个基于Vue+Django+Neo4j的中医知识图谱推荐问答系统。系统采用前后端分离架构，核心功能包括检索式中医问答、推荐算法（TextRank+TF-IDF+主题词分析）以及知识图谱可视化（d3.js）。数据来源包括整理的方剂文件和爬取的中药网站信息。系统实现了药材/方剂的模糊搜索、智能推荐、数据可视化大屏等功能，支持方剂名称、来源典籍等多维度查询。后端通过Django与Neo4j交互，提供RESTful API接口。该系统为中医知识查询和推荐提供了专业的技术解决方案。

本文介绍了一个基于Vue+Django和Neo4j的C语言知识图谱学习系统(D033)。系统采用前后端分离架构，通过Neo4j图数据库构建知识网络，提供智能问答、学习路径规划、知识图谱可视化等功能。核心功能包括：检索式智能问答模块支持知识点关联查询和学习路径推荐；知识图谱可视化模块利用Echarts展示知识点关系；知识管理模块维护知识节点和关系；个人设置模块提供账户管理服务。系统通过Py2neo操作Neo4j数据库，实现了知识节点的创建、关系建立和学习路径查询等功能，为编程学习者提供结构化的知识获取途径。

摘要： 本文介绍了一个基于Vue+Django+BERT+MySQL的食品安全舆情分析系统。该系统通过Scrapy爬虫实时获取微博数据，利用BERT模型进行情感分析（积极/消极/中性），并提供多维度的舆情分析与可视化功能。主要特点包括：1）数据大屏展示舆情概况；2）话题搜索与情感倾向分类展示；3）多种Echarts图表（折线图、地图、旭日图等）实现数据分析；4）舆情预测算法；5）完整的开题报告和论文支持。系统可应用于食品安全领域的舆情监测与评估。

本文介绍了一个基于Vue+Django+Neo4j的知识图谱智能问诊系统。该系统包含知识图谱构建、疾病查询、智能问诊等核心功能，前端采用Vue.js+Element UI实现可视化交互，后端基于Django框架处理业务逻辑，数据存储在Neo4j图数据库中。系统支持疾病知识图谱的可视化展示、关键词查询、智能问答等功能，并提供用户管理、问诊记录等辅助模块。通过ahocorasick算法实现的智能问诊模块能够回答疾病相关问题，并保存对话记录。该系统为医疗知识查询和初步诊断提供了便捷的解决方案。（149字）

本文介绍了一个基于Vue+Django+BERT+MySQL架构的微博舆情分析系统。系统通过Scrapy爬取最新微博数据，利用BERT模型进行情感分析（积极/消极/中性），实现了舆情监测、关键词分析、可视化展示和数据预测等功能。包含数据大屏和操作界面两个主要模块，采用多种Echarts图表（折线图、饼图、地图等）直观展示分析结果。系统还提供话题搜索、IP属地分析和热点话题跟踪功能，并采用多项式回归算法实现舆情预测。配套完整的开题报告和1万字论文文档，可直接参照代码使用。

摘要：本文介绍了一个基于Vue+Django+Neo4j+MySQL的文献知识图谱系统，实现了科研文献的智能推荐与可视化分析。系统采用前后端分离架构，通过爬虫获取文献数据并构建知识图谱，提供文献检索、协同过滤推荐、机器学习分类等功能。支持基于摘要的文本相似度推荐算法，集成数据大屏、词云分析等可视化工具，同时具备用户管理、权限控制等后台功能。系统通过决策树和朴素贝叶斯算法实现文献分类预测，为科研工作者提供智能化的文献管理与推荐服务。（149字）

本文介绍了一个基于Vue3+Flask的房屋推荐可视化系统。该系统采用B/S架构，包含五大功能模块：1)首页展示轮播图和系统概览；2)房产卡片展示房源信息并支持地图查看和点赞；3)ECharts图表可视化价格走势等数据；4)机器学习推荐算法提供个性化服务；5)用户管理模块支持登录注册和个人信息修改。系统通过协同过滤和内容推荐混合算法实现智能推荐，并采用SQLAlchemy与MySQL数据库交互。文章详细展示了各功能界面设计，包括登录注册、主页布局、二手房推荐卡片、数据分析和词云等功能，同时提供了核心Pyth

本文介绍了一个基于Vue+Flask的天气预测可视化系统，采用前后端分离架构，包含用户前端、管理前端、Flask后端和独立爬虫模块。系统通过scikit-learn回归算法实现精准天气预测，提供全国天气可视化（细化到市级）和城市个性化分析功能。特色包括：顶级可视化交互界面、实时数据爬虫更新、管理端数据增删改查、用户个性化设置等。系统架构清晰，技术栈先进（Vue+ECharts+Flask+MySQL），实现了天气数据的智能预测、动态可视化和高效管理。

本文介绍了一个基于Vue+Flask的天气预测可视化系统。系统采用前后端分离架构，包含2个前端（用户端和管理端）、1个后端和1个数据爬虫模块。核心功能包括：1）使用scikit-learn回归算法进行天气预测；2）全国市级精细化天气地图可视化；3）基于爬虫的实时数据更新；4）支持城市自由选择和天气多维度分析；5）美观的管理端实现数据增删改查。系统集成了机器学习预测、大数据可视化和高效数据采集，提供交互式天气分析体验。

本文介绍了一个基于Vue+Flask+Neo4j的课程推荐系统，采用B/S架构实现前后端分离。系统核心功能包括：知识图谱构建与导入Neo4j数据库、A算法课程推荐、推理路径可视化展示、知识图谱搜索与可视化等。系统采用Vue前端+Flask后端的技术架构，通过Echarts实现数据可视化，并详细展示了用户登录注册、课程推荐、知识图谱可视化等功能模块的实现效果。文章还提供了A算法实现的代码片段，展示了从Neo4j数据库中查询节点、计算路径代价和启发式代价的过程。该系统为个性化学习路径推荐提供了可视化解决方案。

本文介绍了一个基于中医药知识图谱的智能问答系统。系统采用Vue+Flask+MySQL+Neo4j技术栈构建，实现了药材和药方的知识图谱可视化、智能问答、方剂推荐等功能。核心功能包括：1）知识图谱的可视化展示与交互操作；2）多种中医问答模式（病症问药方、药方问药材等）；3）基于协同过滤的推荐算法；4）药材、方剂、医案、养生知识的查询；5）数据分析和可视化大屏。系统还实现了权限管理功能，提供用户和管理员差异化的操作界面。该系统通过知识图谱技术整合中医药知识，为用户提供便捷的中医知识查询服务。

本文介绍了一个基于Vue+Flask+Neo4j的中医药知识图谱系统，包含28000个节点和10万+关系数据。系统通过爬取中药网站数据构建知识库，实现方剂数据导入、智能问答、药方推荐等功能，并采用d3.js和Echarts双引擎进行知识图谱可视化。项目整合1200+经典方剂和580+中药材数据，构建四维关联模型，支持动态关系探索与数据分析。技术架构包含Vue前端、Flask后端和Neo4j+MySQL双数据库，实现了药材搜索、知识图谱可视化、智能问答等核心功能，为中医药知识数字化提供解决方案。

本文介绍了一个基于Vue+Flask+Neo4j技术栈的中医药知识图谱系统。系统通过爬取中药数据、整理方剂Excel，构建了包含1200+方剂与580+药材的结构化数据库。项目创新性地采用d3.js和Echarts实现知识图谱可视化，提供智能问答、两种推荐算法、关键词分析等功能。系统解决了中医药领域的数据孤岛问题，直观展示了方剂-药材间的复杂关系网络，为临床用药分析和中医药教学提供了数字化支持平台。技术实现上结合了MySQL和Neo4j双数据库，使用Python进行数据处理和Flask后端开发，Vue构建响

本文介绍了一个基于Vue+Flask的美食推荐可视化系统，集成了5种推荐算法（UserCF、ItemCF等）和百度地图API。系统具备用户管理、美食搜索、数据可视化分析（价格分布、词云等）功能，采用前后端分离架构，管理员可进行用户和店铺管理。文末附有优快云官方联系方式。

本文介绍了一个基于Vue+Flask+MySQL的微博数据分析可视化平台。系统采用B/S架构，通过实时爬虫获取微博数据，实现话题分析、评论挖掘、情感判定等功能。前端使用Vue.js和ECharts构建交互界面，后端采用Flask框架处理数据，集成NLP技术进行文本分析。系统包含登录注册、话题搜索、可视化展示（词云、热力图、时间线等）、文本分析（关键词提取、情感分析）和个人设置模块。文中还展示了TextRank算法的关键词提取代码示例，实现了从微博评论中提取核心关键词的功能。

本文介绍了一个基于Vue+Flask+Neo4j+MySQL的编程语言缺陷知识图谱可视化系统。系统主要功能包括：用户管理（登录/注册/个人信息）、知识图谱构造（数据获取与构建）、可视化展示（支持检索）、缺陷分析（搜索修复方法及原因）。系统采用B/S架构，前端使用Vue.js+ECharts，后端使用Flask，数据存储采用Neo4j和MySQL。文章展示了系统各功能模块效果图，并提供了知识图谱可视化组件的代码示例，通过不同颜色节点区分缺陷类型和解决方法。

本文介绍了一个基于Vue+Flask+ECharts+MySQL的中医热性药知识图谱可视化系统。系统包含药材搜索、方剂查询、功效关键词分析、用户管理等功能模块，采用B/S架构，前端使用Vue.js+ECharts实现数据可视化，后端通过Flask提供RESTful API接口，MySQL存储数据。文章详细展示了系统架构、功能模块和核心代码实现，包括知识图谱构建、登录注册、药材查询、数据大屏可视化等功能界面。该系统为中医药研究提供了直观的知识查询和可视化分析工具。（149字）

本文介绍了一个基于Vue+Flask+ECharts+MySQL的中医热性药知识图谱可视化系统。系统采用B/S架构，前端使用Vue.js+ECharts实现交互式数据可视化，后端通过Flask提供RESTful API接口。主要功能包括药材/方剂搜索查询、功效关键词提取分析、数据大屏可视化展示等模块，并支持用户管理功能。文章详细展示了系统架构、功能模块设计、界面效果及核心代码实现，提供了一个完整的中医药知识查询与可视化分析解决方案。