基于电影知识图谱的智能问答系统：SpringBoot、Neo4j与Spark朴素贝叶斯分类器的集成

知识图谱是一种结构化的语义知识库，用于通过图形形式表现物理世界的概念及其关系。知识图谱的核心是“实体－关系－实体”三元组，其中实体是独立的事物，关系连接不同实体，属性描述实体的具体值。这些基本单位构成了知识图谱的底层数据结构。图数据库作为一种新型的非关系型数据库，其核心元素与图论相通，包括节点和边，用于连接实体与事件，构成知识结构网络。通过图数据库模型，知识图谱可以将节点（如人、书籍）和关系（如作者、引用）以图的方式呈现，便于复杂知识的存储与检索。 NEO4J构建流程： 定义实体与关系：确定AI课程中的主要知识点并表示为实体。 创建节点和关系：利用Neo4j平台，将每个知识点定义为节点，通过

在Spark MLlib库中，Pipeline和CrossValidator是构建和优化机器学习模型的关键工具。重点介绍如何利用它们训练朴素贝叶斯分类模型，并通过交叉验证评估模型性能。

这个代码实现了TEAK（测试基本假设知识）算法，并在nb树（叶节点作为朴素贝叶斯分类器的树）上进行测试。代码采用Python编写，并附带了相关解释。

朴素贝叶斯分类器基于一个关键假设：给定类别标签 y，属性之间是条件独立的。这意味着，在确定样本属于某个类别的情况下，其各个属性的值不受其他属性的影响。 用数学语言表达，条件独立假设可以写作： P(X = (x1, x2, ..., xn) | y) = P(x1 | y) * P(x2 | y) * ... * P(xn | y) 其中，X = (x1, x2, ..., xn) 代表样本的属性向量，每个 xi 代表一个属性的值。

Neo4j 内核是一款轻量级嵌入式 Java 数据库，用于将数据存储为图形结构，而不是表格结构。更多信息请访问：http://neo4j.org。

这是用Matlab实现的贝叶斯分类器代码。欢迎下载。

介绍了如何使用贝叶斯分类器进行文章类别判断，使用了斯密斯平滑方法，并提供了MATLAB源码。运行BayesClassifier即可完成分类，考虑到数据量较大，运行时间约为1分钟。

版本：4.2.7jar包：neo4j-4.2.7.jar

Neo4j 内核是一个轻量级 Java 数据库，用于存储图形化数据，而不是表格数据。