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基于 Django 的医学知识图谱构建与应用系统设计与实现

PythonDjangojiebaEChartsMySQL

专业方向:智能科学与技术 / 计算机科学与技术 · 类型:NLP/知识图谱 · 预计 18 人日

一、选题背景

疾病、症状、药品与检查之间的关系散落在教材与指南中,检索只能靠关键词,缺少关联推理。

二、设计目的与意义

抽取疾病—症状—药品—检查关系构建知识图谱,提供实体检索、关系浏览与简单问答。

三、主要任务与内容

普通用户

  • 检索疾病与症状
  • 查看关系图谱
  • 查看相关药品与检查

管理员

  • 实体与关系维护
  • 图谱构建任务管理
  • 数据导入与校验
  • 图谱数据导出

四、技术要求

  • 中文文本预处理:分词、去停用词、关键词抽取(TF-IDF)
  • 情感倾向或意图分类模型与阈值调优
  • 图谱 / 标签体系的数据建模与可视化展示
  • 分析任务提交与异步处理、结果缓存

五、运行环境

语言 / 框架Python 3.8+、Django 4.2 / Flask
数据库MySQL 5.7 及以上
前端Bootstrap 5 或 Vue3
开发工具PyCharm / VS Code

六、进度安排(16 周)

第 1–2 周选题与调研,完成开题报告
第 3–4 周需求分析与系统总体设计
第 5–6 周数据库设计与原型页面
第 7–9 周核心功能模块开发
第 10–11 周扩展功能与前后端联调
第 12–13 周系统测试与缺陷修复
第 14–15 周撰写论文初稿
第 16 周论文修改、定稿与答辩准备

七、预期成果

  • 系统源码(可运行)
  • 数据库脚本与演示数据
  • 毕业设计任务书
  • 开题报告
  • 毕业论文
  • 系统使用说明

八、特色与难点

实体识别与关系抽取的准确率;图谱更新与冲突消解。

需要现成项目?

成品库里有已完成的源码与配套文档(任务书 / 开题报告 / 论文)。

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备注 BS

csbysj2020ACE2487

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