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基于Java和ECharts的知识图谱交互式可视化设计源码

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • Echarts在知识图谱可视化中的应用——静态图谱及Django实现的动态图谱项目源码
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    本项目利用ECharts展示了知识图谱的静态与动态视觉效果。基于Python Django框架，实现了交互式动态图谱展示功能，并公开了相关代码。适合数据可视化和技术研究者参考学习。 本项目主要介绍使用Echarts进行图谱可视化的两种方法：一是知识图谱的静态展示（通过静态html文件实现），二是利用Python的Django框架开发，并将后台业务逻辑生成的数据传送到前端js中，以动态构建图谱来满足工程的实际需求。无论是动态还是静态图谱，都已整合到项目源码中，用户可以通过不同的路由进行访问。运行项目前，请务必查看readme文件以便更好地理解项目的使用方法和相关配置要求。
     
  • 基于Java的知识图谱构建平台的源码设计
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    本项目旨在开发一个基于Java的知识图谱构建平台，并详细记录其源代码的设计思路和实现方法，以促进知识图谱技术的应用与发展。 知识图谱构建平台采用Java开发，包含407个文件：187个Vue组件文件、116个JavaScript文件、50个PNG图像文件、14个LESS样式文件、13个Markdown文档、6个JSX文件、3个JSON配置文件以及少量HTML和SVG图像文件。该平台旨在为用户提供一站式的知识图谱全生命周期管理解决方案，使用户无需深入了解技术细节即可通过专门设计的知识图谱构建流程进行操作。此系统支持以可视化方式创建图谱本体与关系实例，并允许概念图谱和实例图谱采用自上而下或自下而上的方法相结合来构建，从而确保知识图谱数据的可靠性和丰富性。
     
  • 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
     
  • Echarts在知识图谱可视化中的应用——静态图谱及利用Django创建动态图谱的项目源码
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    本项目运用ECharts进行知识图谱的可视化展示，并通过Django框架实现动态图谱的构建，提供静态图谱与基于Django的动态图谱解决方案。 本项目主要介绍使用Echarts进行图谱可视化的两种方法：1）知识图谱的静态展示（静态html文件）。2）利用Python的Django框架开发，并将后台业务逻辑生成的数据传送到前端JS中，实现动态图谱构建，满足实际工程需求。无论是动态还是静态图谱都整合在项目源码里，通过不同的路由可以访问到它们。运行项目前，请先阅读readme文件以获得更多信息。
     
  • 知识图谱的JSON导出与可视化
    优质
    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。
     
  • 使用cytoscape.js进行知识图谱可视化的项目源码
    优质
    本项目采用Cytoscape.js实现知识图谱的动态可视化展示，提供了丰富的交互功能和美观的视觉效果，适用于学术研究及数据探索。 项目主要介绍如何使用cytoscape.js：1）构建静态HTML文件进行图谱展示；2）利用Python的Django框架开发，并将后台业务逻辑生成的数据传送到前端JS中进行动态图谱展示，满足实际工程需求。无论是动态还是静态图谱，都可以在项目的源码中找到并通过不同的路由访问到。建议结合相关博客理解本项目，在运行项目前请务必阅读readme文件。
     
  • 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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    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。