项目编号：BS-BD-007
一，环境介绍
语言环境：Java: jdk1.8
数据库：Mysql: mysql5.7
应用服务器：Tomcat: tomcat8.5.31
开发工具：IDEA或eclipse
二，项目简介
随着信息技术的突飞猛进，网络已成为人们获取知识的重要渠道，深刻融入人们的日常生活。尤其在网络学习领域，其便捷性和丰富性受到广大学习者的青睐。但是知识的完整性和学习路线的清晰度，对于学习者而言往往是个挑战，这在一定程度上影响了学习效率。所以构建知识图谱成为了知识表示与处理的关键手段。
课程知识图谱生成系统致力于将课程知识以结构化和可视化的方式呈现，从而辅助教学与学习过程。本文详细阐述了该系统的设计、实现与测试过程。首先，概述了选题背景、意义以及国内外的研究现状，随后深入探讨了知识图谱的基本概念。在知识图谱的构建方面，从数据获取、图谱构建、系统设计到数据存储等方面进行了全面阐述。系统还集成了推荐模块、用户模块和管理员模块等辅助功能。
本系统的开发为课程知识的结构化表示和可视化呈现提供了有力工具，有助于提升教学质量和学习效果。通过本系统，学习者可以更加高效、清晰地掌握课程知识，实现学习目标。
知识图谱是一种将信息组织成具有结构化知识表示的图形模型。它是基于语义网络和本体论的理论基础上构建的，旨在用于存储、管理和推理知识的大规模语义知识库。知识图谱是一种用于描述 现实世界中各种实体及其关系的图形化知识表示方式 ， 其初衷是为了改善搜索，提升用户搜索体验。当下知识图谱已经在各个领域中得到了广泛应用如：电商、医疗、教育、工业等领域。知识图谱是一种结构化的 、 语义化的 、 可计算的知识表示形式，可以帮助计算机理解和处理人类语言和知识。其基本组成单元是“实体”-“关系”-“实体”三元组,以及实体及和其相关属性—值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。实体就是现实生活中实实在在存在的事物，关系则是实体之间的存在何种联系。知识图谱通过实体和关系以图形化的方式进行展示出来，让计算机更加直观的理解和处理数据。
在构建知识图谱的过程中，数据被划分为结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。结构化数据主要指的是以表格、数据库等形式存在，且遵循特定格式的数据，这类数据通常能够直接用于知识图谱的构建。而非结构化数据，如文本、音频、视频、图片等，由于缺乏固定的结构，需要先进行信息抽取处理，才能有效地整合到知识图谱中。至于半结构化数据，它位于结构化和非结构化数据之间，同样需要进行信息抽取才能用于知识图谱的构建。以上数据分类处理后，可通过知识获取、知识融合、知识建模、知识存储等一系列过程之后最终将数据进行存储到Neo4j数据库中。在页面从Neo4j数据库中获取展示到页面。
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三，系统展示
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四，核心代码展示
