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文本关联与知识图谱可视化——示例数据

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简介：
本项目聚焦于探索文本间的关系，并通过构建和展示知识图谱来进行可视化分析。使用特定示例数据集，展现信息间的深层链接与结构。 文章《文本内关键字关联挖掘&图谱可视化》提供了示例数据供读者下载并直接运行代码。

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  • 文本关联与知识图谱可视化——示例数据
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    本项目聚焦于探索文本间的关系，并通过构建和展示知识图谱来进行可视化分析。使用特定示例数据集，展现信息间的深层链接与结构。 文章《文本内关键字关联挖掘&图谱可视化》提供了示例数据供读者下载并直接运行代码。
     
  • 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。
     
  • Neo4j的数据可视化：知识图
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    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。
     
  • 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
     
  • 基于Java的知识图谱航天数据可视化系统
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    本系统为基于Java开发的知识图谱航天数据可视化平台，旨在直观展示复杂航天信息，提升数据分析与探索效率。 【作品名称】：基于 Java 知识图谱的航天数据可视化系统 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 该系统采用多元化的数据展示方式，对数据进行分析处理后展示。 ### 知识测试系统的构建 1. 航天问题库爬取； 2. 随机展示航天问题； 3. 用户回答并提交答案； 4. 服务器统计热点问题； 5. 自动判别用户答案并回复。
     
  • Neo4j Demos: 知识图谱数据存储与Py2Neo示例演示
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    本视频展示如何使用Neo4j数据库进行知识图谱的数据存储，并通过Python库py2neo提供具体操作示例。 项目使用的是py2neo4.0版本与neo4j3.5.0-alpha04版本。1.py到12.py为相关功能点的示例代码，从第6.py开始真正调用Neo4j服务端，服务器具体安装步骤见1-12.py中的综合实践内容。13.py是操作OGM对象映射的代码。
     
  • 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。
     
  • 基于知识图谱的国内大数据研究可视化分析
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    本研究利用知识图谱技术对我国大数据领域的学术成果进行深入挖掘与可视化展示，旨在揭示该领域的发展趋势、热点问题及未来方向。 大数据的应用范围日益扩大，并已成为推动社会发展的关键力量。通过对CNKI和CSSCI数据库中的相关文献进行计量研究，可以统计描述文献分布特征、研究领域以及机构与作者等外部特性；利用CiteSpace和VosViewer工具分析高被引文献之间的共现关系，揭示经管领域大数据研究的知识基础，并通过历时性高频关键词的共现关系识别该领域的热点及其演变过程。研究表明，国内关于大数据的研究成果数量庞大，但国际影响力相对有限；自2012年至2014年的爆发期以来，相关知识体系逐步巩固和发展；我国在经管领域的大数据研究中形成了以管理学、计算机科学、图书情报学、传播学和教育学为基础的知识框架；同时该领域的热点问题既受到大数据技术进步的影响，也与国家政策紧密相连。
     
  • 基于知识图谱构建的航天数据可视化平台.zip
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    本项目旨在开发一个基于知识图谱技术的航天数据可视化平台，通过直观图表和深度分析提升用户对复杂航天信息的理解与应用能力。 【项目资源】：涵盖前端开发、后端编程、移动应用开发、操作系统技术、人工智能算法、物联网设备连接与控制、信息化管理工具及数据库设计等多个领域的源代码示例。包括STM32微控制器系列，ESP8266无线模块，PHP服务器脚本语言，QT图形用户界面库，Linux系统环境下的应用程序，iOS平台上的移动应用开发框架，C++面向对象编程技术，Java跨平台软件工程方案，Python数据分析和机器学习工具包以及Web前端的HTML、CSS与JavaScript等项目源码。 【项目质量】：所有提供的代码均经过严格测试确保能够直接运行。只有在确认功能正常无误后才会上传至资源库中供他人下载使用。 【适用人群】：适用于希望深入了解各种技术领域的新手或有志于进一步提升技能水平的学习者们。这些项目可以作为毕业设计、课程作业或者企业内部的工程实训项目的参考案例，也可以用于初期的产品开发阶段寻找灵感和解决方案。 【附加价值】：每个项目都具有较高的学习借鉴意义，并且可以直接进行修改复刻以满足个人需求或业务要求。对于那些已经掌握一定基础知识并且热衷于深入研究的人来说，在现有代码的基础上继续改进和完善可以实现更多功能特性，从而加速自己的成长过程。 【沟通交流】：如果在使用过程中遇到任何问题，请随时与资源提供者联系寻求帮助和支持；同时我们也欢迎每一位下载和使用者积极反馈意见以便持续优化项目内容。鼓励大家互相学习、共同进步，在技术探索之路上携手前行。
     
  • 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。