知识图谱已导出为JSON格式的可视化呈现。-ITADN社区

知识图谱的JSON导出与可视化

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本项目旨在开发一套将知识图谱数据转换为JSON格式，并实现其可视化的工具。通过该工具，用户能够更便捷地管理和展示复杂的数据关系结构。知识图谱导出为JSON格式以便于可视化。

MNIST图像库已转为可视化格式

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本项目将经典的MNIST手写数字数据集转换成易于分析和可视化的格式，便于用户直观理解每张图片的内容及其标签信息。 MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是广泛使用的手写数字识别数据集，在机器学习和深度学习领域具有重要地位。它最初由美国国家标准与技术研究所提供，并经Yann LeCun等人整理标准化，成为研究工具。原始的MNIST数据集中，图像以二维数组形式存储，难以直观查看。如今这些图像已转换为JPEG或PNG格式，便于研究人员直接观察每个样本，有助于理解和验证模型性能。同时也有助于快速检查数据质量及分布情况，如是否存在异常值或不平衡现象。该数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每张图片为28x28像素的手写数字图像，并且是灰度图。每个像素的取值范围在0到255之间表示不同的亮度级别。目标变量则是对应的数字标签（从0至9）。 MNIST通常作为深度学习入门任务使用，因其相对简单但能展示各种机器学习算法的基本性能。例如可以利用卷积神经网络（CNN）来识别这些手写数字，这种模型在处理图像数据方面表现出色，并且特别适合于此类问题的特征提取能力。转换后的可视化格式使得预处理过程更加直观，可以直接使用如OpenCV或PIL等库加载和展示图片。这也有助于非编程背景的研究人员理解模型如何对这些图进行分类。开展深度学习项目时通常会遵循以下步骤： 1. 数据加载：通过Python的`tensorflow`, `keras`或者`pytorch`等库来读取数据。 2. 预处理：将像素值归一化至0到1之间，有时还会使用如翻转、旋转等方式进行数据增强以提高模型泛化能力。 3. 构建模型：设计并构建深度学习架构（例如卷积神经网络），包括卷积层、池化层和全连接层等组件。 4. 训练过程：设定优化器，损失函数及初始学习率，并开始训练模型。 5. 模型评估：在测试集上进行准确性和其它性能指标的评测。 6. 结果可视化：通过混淆矩阵或精确召回曲线等方式展示结果。 MNIST图像库的这种形式化版本极大地便利了深度学习研究工作，无论是教育用途还是实验验证新算法都更加直观高效。初学者可以通过该数据集快速掌握基础概念，而专家则可在此基础上探索更复杂的技巧与方法。

医疗领域知识图谱的JSON格式结构化数据

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本项目致力于构建医疗领域的知识图谱，并采用JSON格式对医学信息进行结构化处理，旨在提高医疗数据分析和应用效率。使用Python语言下的爬虫工具从求医问药网获取并解析数据内容后进行处理融合，生成结构化的数据文件。该文件可用于构建以疾病为中心的医疗知识图谱，包含约4.4万个实体及30万条关系。在医药领域内，此知识图谱主要涵盖以下类别： - Check（诊断检查项目）：共3,353个 - Department（医疗科目）：共54个 - Disease（疾病）：共8,807种 - Drug（药品）：共3,828种 - Food（食物）：共4,870种 - Producer（在售药品生产商）：共有17,201家 - Symptom（症状）：5,998个关系类型包括但不限于“属于”、“疾病常用药品”、 “疾病宜吃的食物” 、“药品生产信息”、“所需检查项目”等。属性方面，每个实体包含的信息有：名称、简介、病因分析、预防措施、治疗周期描述、治疗方法介绍、治愈可能性评估及易感人群特性。

中式菜谱知识图谱-领域知识图谱：构建知识图谱可视化与智能问答系统(KBQA)

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本项目聚焦于中式菜谱领域的知识图谱研究，旨在通过构建该领域的KBQA（基于知识库的问答）系统和知识图谱可视化平台，提升用户对于丰富菜品信息的理解、探索及检索效率。中式菜谱知识图谱：实现知识图谱可视化及智能问答系统（KBQA）。该系统涵盖多种水煮鱼的具体做法，如麻辣水煮鱼、小清新版水煮鱼和家常版水煮鱼等；通过菜品与食材的关联关系，用户可以查询家中现有食材可烹饪哪些菜品。此外，每种菜品所需主料、辅料及配料的数量以及具体烹饪方法一目了然。系统还支持可视化功能，帮助用户全面了解各类菜品及其之间的联系，并展示相关图片信息。智能问答系统允许以自然语言形式提问并获取答案反馈。文件夹结构包括： - /data：包含三元组数据aifoodtime_ntriples.nt - /external_dict：包含所有菜品和原料的实体列表entities_list.txt - query_main.py：KBQA主函数 - jena_sparql_endpoint.py：启动jena_sparql服务 - question2sparql.py：自然语言问题到SPARQL查询转换脚本 - question_temp.py：用于处理自然语言转S的文件

中式菜谱的知识图谱可视化查询与问答系统

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本项目开发了一种创新性的中式菜谱知识图谱可视化查询与问答系统，结合了先进的自然语言处理技术和直观的数据展示方式，旨在为用户提供高效便捷的中式烹饪学习体验。该系统不仅支持图形化浏览食材搭配、菜品制作流程等信息，还能通过智能问答功能解答用户关于菜谱的各种疑问，让美食探索变得更加轻松愉快。中式菜谱知识图谱可以实现知识图谱可视化及智能问答系统功能。本项目开发的系统名称为**AI Food Time**（中文名：爱食光）。通过收集网上完全公开的有关中式菜谱的数据，进行数据清洗与分析后，转化为知识图谱存储结构，并提供可视化展示、搜索和智能问答等功能，方便热爱美食与烹饪的人们快速获取中式菜谱信息。以直观的知识图谱形式展示不同菜品之间的关系及所需原料，在实际生活中具有广泛应用需求： - 一类菜品的不同具体做法：例如水煮鱼包括麻辣水煮鱼、小清新版水煮鱼和家常版水煮鱼等； - 根据食材与菜品的关联，查询家中现有食材可以烹饪哪些菜品； - 展示每种菜品所需主料、辅料及配料的具体数量和烹饪方法，相较于网上的一些菜谱网页更加直观简洁； - 可视化功能能够帮助用户全面了解各种菜品及其关系，并展示相应图片； - 智能问答系统支持自然语言提问，反馈答案结果。

UnityToJSON：从 Unity 导出场景为 JSON格式

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UnityToJSON是一款工具，用于将Unity游戏引擎中的场景导出为JSON格式数据，便于跨平台的数据交换与处理。 UnityToJSON 是一个将 Unity 场景转换为 JSON 文件格式的导出器。它目前支持以下内容的导出： - 节点（即游戏对象） - 组件 - 灯光 - 网格 - 骨骼网格体 - 材料 - 着色器 - 纹理 - 光照贴图 - 动画剪辑 - 物理地形 - 相机 JSON 格式是处理数据的标准且非常有用的格式，可以用于导出到支持 JSON 导入的系统或工具。例如： 1. 用于渲染器 2. 分析场景和报告模型统计等工具示例输出：空 Unity 场景的一些默认输出如下所示： ``` { name: EmptyScene, resources: { textures: [], lightmaps: [], ... } ```

基于Java和ECharts的知识图谱交互式可视化设计源码

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本项目采用Java编程语言结合ECharts图表库，致力于开发知识图谱的交互式可视化应用，提供简洁高效的源代码。该项目是一款基于Java和ECharts开发的交互式知识图谱可视化应用源码，包含47个文件：15张PNG图片、10个XML配置文件、7个Java源代码文件、5个HTML文档、3份Markdown及YAML格式的文件，以及若干CSS样式表和其他图像资源。该应用的主要目的是展示数据之间的关系，并实现知识图谱的交互式可视化功能。

使用D3.js进行知识图谱的可视化展示

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本项目利用D3.js框架实现复杂的知识图谱数据可视化展示，使用户能够直观理解信息间的关联与结构。我使用JavaScript实现了知识图谱的可视化展示，该实现具有良好的可移植性，在Django框架下用于输出知识图谱查询结果。同样的方法也可以应用于Spring框架下的项目中。效果良好且易于在不同环境中部署和应用。

复旦大学API下的知识图谱可视化代码

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本项目是基于复旦大学提供的API开发的知识图谱可视化工具，利用先进的图形展示技术将复杂的数据关系以直观的方式呈现给用户。适用于学术研究和教育辅助。该代码用于知识图谱的构建与可视化，并已通过测试可以使用。它调用了复旦大学知识工场的API。

如何在网页前端可视化你的知识图谱

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本教程详细介绍了如何利用网页前端技术实现知识图谱的可视化展示，帮助用户更好地理解和分析复杂的数据关系。如何在网页前端里可视化你的知识图谱最近我费尽千辛万苦构造了一份可以用（大概）的知识图谱，并且把要利用知识图谱做的领域命名实体识别和一些推荐的功能做成Web版的demo，顺带想实现一些可视化知识图谱的功能。既然如此，为什么知识图谱只能在Neo4j里自嗨，不能来前端展示一下呢？经过一番研究，我发现做前端图表展示的开源库D3.js和Echarts都能满足需求。我选择了Echarts，并实现了如下功能：首先，在本地下载了Echarts相关的js文件（也可以在线引用）。在html文件中进行以下引入操作： ``` ``` 然后，给要展示的图准备一个Dom元素：

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知识图谱已导出为JSON格式的可视化呈现。

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