1. 项目概述

全国旅游知识图谱问答系统是一个基于知识图谱和自然语言处理技术的智能问答平台，旨在为用户提供
全国范围内的旅游信息查询、景点展示、路线规划等服务。系统整合了全国各地的旅游数据，构建了完
整的旅游知识图谱，并提供了直观的可视化界面和智能问答功能。
该系统通过Neo4j图数据库存储和管理旅游知识数据，利用Django框架提供Web服务，结合OpenAI API
实现智能问答能力，为用户提供全方位的旅游信息服务体验。系统特点包括知识图谱可视化、基于地图
的景点展示、智能旅游咨询和个性化推荐等功能。

2. 目录结构及功能说明

qgsystem/
├── buildkg/ # 知识图谱构建模块
│ ├── buildkg.py # 知识图谱构建主脚本，负责从原始数据构建图谱
│ ├── data_processor.py # 数据预处理工具，清洗和转换原始数据
│ ├── entity_extractor.py # 实体抽取工具，识别和提取旅游实体
│ ├── relation_builder.py # 关系构建工具，建立实体间的关系
│ └── 旅游数据集/ # 旅游数据集文件夹，包含原始旅游数据
│ ├── attractions.csv # 景点数据集
│ ├── cities.csv # 城市数据集
│ ├── comments.csv # 用户评论数据集
│ └── routes.csv # 旅游路线数据集
├── dicts/ # 字典与配置文件目录
│ ├── entity_dict.json # 实体类型字典
│ ├── relation_dict.json # 关系类型字典
│ ├── stop_words.txt # 停用词列表
│ └── config.ini # 系统配置文件
├── editKG/ # 知识图谱编辑模块
│ ├── views.py # 编辑视图函数
│ ├── forms.py # 编辑表单定义
│ └── urls.py # 编辑模块URL配置
├── manageDomain/ # 领域管理模块
│ ├── views.py # 领域管理视图
│ ├── models.py # 领域数据模型
│ └── urls.py # 领域管理URL配置
├── media/ # 媒体文件存储
│ ├── images/ # 图片文件
│ └── documents/ # 文档文件
├── neo4japp/ # Neo4j应用核心模块
│ ├── ChatAssistant.py # 聊天助手实现，管理对话流程
│ ├── apps.py # 应用配置，定义应用信息
│ ├── globals.py # 全局变量定义，存储系统常量
│ ├── llmgpt.py # GPT集成实现，处理LLM模型调用
│ ├── models.py # 数据模型，定义系统实体结构
│ ├── pyneo_utils.py # Neo4j工具函数库，提供图数据库交互接口
│ ├── urls.py # URL路由配置，定义API端点
│ └── views.py # 视图函数，处理HTTP请求
├── neo4jshowres/ # 项目主设置模块
│ ├── settings.py # 项目设置，配置Django项目
│ ├── urls.py # 主URL配置，管理全局路由
3. 系统架构图
│ ├── wsgi.py # WSGI配置，用于部署
│ └── asgi.py # ASGI配置，支持异步功能
├── static/ # 静态资源文件
│ ├── css/ # CSS样式文件
│ ├── js/ # JavaScript脚本
│ ├── images/ # 静态图片资源
│ └── libs/ # 第三方库文件
├── templates/ # HTML模板文件
│ ├── base.html # 基础模板，定义通用页面结构
│ ├── index.html # 首页模板，系统主页
│ ├── login.html # 登录页面，用户认证
│ ├── robot.html # 聊天机器人页面，智能问答界面
│ ├── search.html # 搜索页面，知识检索界面
│ └── editgraph.html # 图谱编辑页面，知识图谱管理界面
├── userapp/ # 用户管理模块
│ ├── models.py # 用户模型，定义用户数据结构
│ ├── views.py # 用户相关视图，处理用户请求
│ ├── urls.py # 用户URL配置，管理用户相关路由
│ └── forms.py # 表单定义，用户输入验证
├── manage.py # Django管理脚本，项目命令行工具
└── requirements.txt # 项目依赖列表，列出所需Python包
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│ 用户访问层 │
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│ │ 首页地图 │ │ 景点搜索 │ │ 智能问答 │ │ 知识图谱 │ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │
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│ │ │ │
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│ │ │ │ │ │
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│ │ Django 视图层 │ │
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│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ 用户管理 │ │ 图谱查询 │ │ 问答系统 │ │ │
│ │ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │ │
│ └───────┼──────────────┼──────────────┼────────────────┘ │
│ │ │ │ │
│ ┌───────▼──────────────▼──────────────▼────────────────┐ │
│ │ 服务应用层 │ │
│ │ │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ │ │用户服务 │ │图谱服务 │ │ LLM服务 │ │ │
│ │ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │ │
│ └───────┼──────────────┼──────────────┼───────────────┘ │
│ │ │ │ │
│ ┌───────▼──────┐ ┌────▼─────────┐ ┌──▼─────────────┐ │
│ │ SQLite 数据库│ │ Neo4j 图数据库│ │ OpenAI API │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └────────────────┘ │
│ │
│ 系统服务层 │
3.1 系统组件详细说明
3.1.1 用户访问层
首页地图：基于Mapbox实现的交互式地图，展示全国旅游景点地理分布
景点搜索：提供多维度的景点搜索功能，支持按名称、地区、类型、评分等搜索
智能问答：基于LLM的旅游知识问答系统，提供自然语言交互界面
知识图谱：基于ECharts实现的知识图谱可视化展示
3.1.2 Django视图层
用户管理：处理用户注册、登录、权限控制等功能
图谱查询：处理知识图谱查询请求，转换为Neo4j查询
问答系统：管理问答流程，集成LLM和知识图谱
3.1.3 服务应用层
用户服务：提供用户数据管理、身份验证、会话管理等功能
图谱服务：提供Neo4j数据库交互、图谱查询、图谱编辑等功能
LLM服务：管理与OpenAI API的交互，处理对话上下文
3.1.4 系统服务层
SQLite数据库：存储用户信息、系统配置、查询历史等关系型数据
Neo4j图数据库：存储和管理知识图谱数据
OpenAI API：提供大语言模型服务，支持智能问答功能
4. 核心功能架构
4.1 知识图谱构建模块
知识图谱构建模块负责将原始旅游数据转换为结构化的知识图谱，是系统的基础。
4.1.1 知识图谱构建流程详解
1. 数据收集与整理
从多种来源收集旅游数据（Excel、CSV、JSON等）
整合多源数据，解决数据冗余和冲突问题
2. 数据预处理
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│ 旅游数据集 │────>│ 数据预处理 │────>│ 实体抽取 │
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│ 知识图谱存储 │<────│ 关系构建 │<────│ 属性提取 │
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数据清洗：处理缺失值、异常值、重复数据
数据标准化：统一格式、单位、命名规范
数据分类：按地区、类型等对数据进行分类
3. 实体抽取
识别关键实体：景点、城市、省份、类别、服务设施等
实体去重：解决同名实体、同实体多名称问题
实体属性提取：提取各实体的关键属性（如景点的星级、评分、票价等）
4. 关系构建
确定实体间关系类型：地理关系、行政关系、类别关系等
构建实体关系：建立实体间的连接
关系属性定义：为关系添加权重、类型等属性
5. 知识图谱存储
设计Neo4j存储模式：节点类型、关系类型、属性结构
批量导入数据：使用Neo4j导入工具高效导入大量数据
创建索引：优化查询性能
4.2 智能问答模块
智能问答模块整合了大语言模型和知识图谱，为用户提供精准的旅游信息回答。
4.2.1 智能问答流程详解
1. 查询预处理
文本规范化：去除多余符号、空格、特殊字符
分词处理：将用户问题分割为词语单位
停用词过滤：过滤无意义词语
2. 意图识别
问题类型判断：判断是否为旅游领域问题
查询意图识别：识别是景点查询、路线规划、评价查询等
查询参数提取：提取查询约束条件（如地区、时间、预算等）
3. 实体识别
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│ 用户查询 │────>│ 查询预处理 │────>│ 意图识别 │
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│ │
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│ 知识图谱查询 │<────│ 查询规划 │<────│ 实体识别 │
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│
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│ 结果整合 │────>│ LLM生成回答 │────>│ 输出答案 │
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景点实体识别：识别问题中涉及的景点名称
地理实体识别：识别城市、省份等地理位置
属性识别：识别评分、价格、季节等属性要求
4. 查询规划
转换为图查询：将自然语言问题转换为图数据库查询
查询优化：优化查询语句提高执行效率
查询策略选择：选择最适合当前问题的查询方法
5. 知识图谱查询
执行Cypher查询：在Neo4j中执行查询语句
处理查询结果：解析和转换图数据库返回结果
结果评估：评估查询结果的相关性和完整性
6. 结果整合
数据融合：整合来自多个查询的结果
结果排序：按相关性对结果进行排序
结果补充：添加相关背景知识和补充信息
7. LLM生成回答
提示词构建：基于查询结果构建LLM提示词
调用API：向OpenAI API发送请求
响应处理：处理和解析API返回的回答
8. 输出答案
回答格式化：调整回答格式使其更易读
回答优化：修正语法错误、改善表达
回答补充：添加相关建议、链接或图片
4.3 可视化展示模块
可视化展示模块提供了直观的知识图谱浏览和地图交互功能。
4.3.1 知识图谱可视化
1. 图谱数据处理
数据过滤：根据用户需求过滤节点和关系
数据转换：将Neo4j数据转换为前端可用格式
层级处理：确定节点显示的层级和范围
2. 图谱布局算法
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│ 图谱数据 │────>│ 图谱布局 │────>│ 图谱渲染 │
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│ 地理数据 │────>│ 地图渲染 │────>│ 交互功能 │
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力导向布局：使用物理模拟算法布局节点
树形布局：展示层级关系
环形布局：优化特定类型知识的展示

3. 交互功能实现

节点交互：点击、悬停、拖拽节点
图谱导航：缩放、平移、旋转视图
检索过滤：按类型、属性过滤图谱内容
4.3.2 地图可视化
1. 地理数据处理
坐标转换：处理不同坐标系统数据
聚类处理：处理密集区域的点位显示
路线生成：根据景点生成旅游路线
2. 地图渲染技术
底图加载：加载Mapbox/百度/高德地图底图
标记显示：显示景点、城市等位置标记
热力图：展示景点热度分布
3. 地图交互功能
点位查询：点击获取景点详情
区域筛选：选择地区筛选内容
路线规划：交互式旅游路线生成

四、系统实现