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基于Neo4j的汽车知识图谱及Flask系统搭建与ECharts可视化展示.zip

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简介:
本项目通过构建在Neo4j数据库上的汽车知识图谱,并利用Python Flask框架进行服务端开发和ECharts库实现数据动态可视化,旨在提供一种有效的汽车相关知识查询、管理和展示方案。 基于neo4j的汽车知识图谱构建项目使用了flask框架来搭建系统,并利用Echarts进行数据可视化展示。该项目提供了一个.zip文件格式的完整解决方案包。

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  • Neo4jFlaskECharts.zip
    优质
    本项目通过构建在Neo4j数据库上的汽车知识图谱,并利用Python Flask框架进行服务端开发和ECharts库实现数据动态可视化,旨在提供一种有效的汽车相关知识查询、管理和展示方案。 基于neo4j的汽车知识图谱构建项目使用了flask框架来搭建系统,并利用Echarts进行数据可视化展示。该项目提供了一个.zip文件格式的完整解决方案包。
  • Spring-BootNeo4j课程KBQA,并实现D3.js
    优质
    本项目采用Spring Boot框架结合Neo4j数据库,开发了课程知识图谱和问答系统(KBQA),并利用D3.js进行数据的动态可视化呈现。 通过Spring-boot框架连接Neo4j搭建课程知识图谱,实现课程的KBQA问答系统以及相关课程信息的查询和D3.JS可视化。提供实现源码、Neo4j库文件和MySQL库文件及相关训练的数据集和词汇表。
  • Neo4j-KGBuilder:Neo4j、SpringBoot、VueD3.js
    优质
    简介:Neo4j-KGBuilder是一款集成了Neo4j图数据库、SpringBoot框架、Vue前端和D3.js图表库的知识图谱开发工具,支持高效知识图谱的构建及交互式数据可视化。 这个知识图谱构建工具最初是为了满足产品展示需求而开发的。在项目初期,主要是为了配合领导制作演示PPT临时绘制图表,但后来逐渐发展成一个具有一定通用性的独立小工具。该工具的主要功能包括:通过Vue和D3.js实现前端界面,并使用Springboot结合Neo4j作为后端支持知识图谱可视化。 当前版本实现了以下核心功能: - 新增节点及关系 - 快速添加具有特定关联的节点与边线 - 支持修改节点的颜色、大小以及编辑或删除属性信息 - 节点和连线的数据可以导出为图片或者CSV文件格式,并且能够从CSV导入数据。 - 允许用户将图像及富文本内容附加到图谱中的任意位置上,支持多条关系连接同一对节点的功能。 计划的后续改进包括: 1. 实现创建单个孤立节点的功能 2. 使新添加的节点可以指定精确坐标或依据鼠标点击时的位置自动确定其定位。 3. 增加导出当前图谱为图片格式的能力,以便更好地分享和展示研究成果(此功能已于2018年11月16日上线); 4. 进一步完善导入、导出关系及节点数据的功能,并确保兼容性良好;(更新于2018年11月17日) 5. 增加自然语言处理能力,能够根据输入的文本自动提取实体和它们之间的联系。
  • Neo4j、SpringBoot、VueD3.js技术
    优质
    本项目采用Neo4j图形数据库、Spring Boot框架和Vue前端技术栈,结合D3.js库实现知识图谱的数据建模、后端接口开发以及数据的动态展示。 使用Neo4j结合Spring Boot和Vue框架,并借助D3.js进行知识图谱的构建与可视化展示。
  • Neo4jPython问答源码.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python结合Neo4j数据库创建知识图谱并实现问答系统的完整项目代码。适合对知识图谱和自然语言处理感兴趣的开发者研究与学习。 Python基于neo4j构建知识图谱,并依此构建的问答系统源码.zip
  • Python+Neo4j+Flask行业实战教程源码(未加密).txt
    优质
    本教程深入浅出地讲解了如何使用Python、Neo4j和Flask构建汽车行业知识图谱,附带完整视频与源代码资源。 Python结合Neo4j与Flask进行汽车行业知识图谱项目实战的视频教程及源代码(不加密)。
  • Neo4j 所需全部软件包
    优质
    本教程涵盖创建Neo4j可视化知识图谱所需的所有关键软件包,包括Neo4j数据库、Cypher查询语言及多种图形界面和自动化工具。适合寻求高效管理复杂关系数据的开发者与分析师。 为了创建 Neo4j 可视化知识图谱,你需要两个软件包:java.rar 和 neo4j-community-3.5.5-windows.zip。相关的教程可以在相关博客文章中找到。
  • Neo4j础心理学》教材- 毕业设计
    优质
    本毕业设计旨在利用Neo4j技术,构建和可视化《基础心理学》教材的知识图谱,以增强学习者对复杂概念的理解与记忆。 本次毕业设计利用Neo4j图数据库构建了《基础心理学》教材的知识图谱,并实现了其可视化展示。通过这一知识图谱的构建,能够清晰地呈现心理学各个分支、理论的发展脉络以及不同心理学家的贡献。 基于Bert-BiLSTM-CRF模型,项目完成了对《基础心理学》中人名和概念的提取工作;明确了实体之间的关系类型,例如“同一”、“对立”、“由...提出”等;并编写了脚本自动创建知识图谱中的节点与关系,将提取出的实体及关系映射到Neo4j数据库。 最终构建的知识图谱直观地揭示了概念间的复杂网络关系,并通过优化的数据整合和动态交互支持模式自由的灵活数据模型。此外,利用高效的Cypher查询语言可以快速检索信息,促进了跨学科连接与知识实时更新,为心理学教育及研究提供了一个强大的分析探索工具。
  • 中式菜-领域:构智能问答(KBQA)
    优质
    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
  • Neo4j数据
    优质
    本简介探讨了利用Neo4j进行数据可视化的技术与应用,特别聚焦于构建和展示复杂的知识图谱。通过直观的图形界面揭示数据间的深层关联,增强用户理解力与洞察力。 使用d3.js可视化知识图谱 数据目录: - bg.jpg:可视化背景图片 - CircularPartition.json:基线圆形分区图工具栏需要加载的数据 - test.json:可视化需要展示的数据格式,此目录存储例程属性图片数据 js文件及其他HTML等源码位于src目录下。 index.html是知识图谱可视化的入口文件。 启动部署文件为./knowledge-graph-web。 CSV文件导入接口在data.lab.knowledgegraph.service.DataServiceImplTest中。