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这个系统的开发初衷是笔者希望通过这个系统来学习一下Neo4j的相关技术，包括与python、java的对接、可视化等方面，这个系统的设计是第一步完成一个知识图谱的构建以及可视化，第二步是基于知识图谱来构建一个智能问答系统语言与框架: Vue、Python3.8、Flask等数据库: MySQL5.7、Neo4j3.5关键技术: d3js、echarts、pandas等[X] 知识图谱控件(d3.j

爬取了链接二手房的数据【南京市】基于vue+flask的前后单分离架构整个预测的功能是基于sklearn的机器学习算法包的，使用到了pandas、numpy来对数据进行预处理，特征的处理，然后进行模型的训练，预测的时候可以使用预先训练好的模型。可视化采用了echarts 为主的技术多种小技术，百度地图+沙箱支付+短信验证码等集成。...

这个系统是本人近期的一个项目，开发周期大约是5天，是近年来非常有代表性的一个项目系统简介开发背景：在疫情防控的背景下，提升校园对于各类人员的健康管理，可以实时获取最新的疫情信息，并且对学生和教职工的健康打卡进行管理，同时加强对学生的请假离校流程的管理。技术架构：Vue + springboot + mysql开发语言：Java框架选择：Vue、ElementUI 、SpringBoot亮点：疫情打

亮点功能（1）情感分析之舆情管理：在爬取微博数据的同时，利用senta框架提供的预模型进行情感分析，统计情感分析结果来进行某个话题/文章的舆情监控。(sunburst图 + 表格等)（2）可视化分析功能： 对话题的观点、关键词、热度进行分析，利用多种图形来进行分析，结合的统计方法、tfidf、textrank等。功能介绍登录与注册主页 : 显示微博话题卡片数据统计：文章【话题、文章排名】、评论【话