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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 使用cytoscape.js进行知识图谱可视化的项目源码
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    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。
     
  • 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
     
  • 多模态知识图谱的构建_20240325235045.pdf
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    本文探讨了多模态知识图谱的构建方法和应用，涵盖了图像、文本等多种数据类型的整合技术及其在智能系统中的作用。 多模态知识图谱构建技术的研究与应用正日益受到关注。通过整合文本、图像、音频等多种形式的数据，可以更全面地理解和表示现实世界中的复杂关系和实体，从而提升信息检索、推荐系统以及自然语言处理等领域的性能。 在这一领域内，研究人员正在探索如何有效地融合不同模态的信息，并将其映射到统一的知识图谱中。这不仅涉及到数据的采集与预处理技术，还包括跨模态特征学习算法的发展及大规模知识库构建策略的研究。 随着大数据和机器学习技术的进步，多模态知识图谱有望在智能问答、个性化推荐等场景下发挥更大的作用，并推动人工智能向更智能化的方向发展。
     
  • Vue-D3-Graph：使用Vue和D3v6实现的知识图谱动态可视化（含2D与3D视图）
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    Vue-D3-Graph是一个结合了Vue框架与D3v6库的强大工具，用于创建知识图谱的动态2D和3D可视化效果。它为数据展示提供了高度交互性和灵活性。 我发现有人盗用我的GitHub链接，并将代码上传到一个收费的VIP下载地址。为了防止这种情况继续发生，我已将代码上传至资源中。由于积分不足的原因，需要花费5个积分进行下载；但也可以免费从GitHub上获取最新的代码。
     
  • 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。
     
  • 知识图谱实战项目（含源码）
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    本书提供多个知识图谱实战项目案例及完整源代码，旨在帮助读者深入理解与实际操作知识图谱构建和应用技术。适合数据科学和技术开发人员阅读实践。 知识图谱完整项目实战视频教程提供了一个从需求到实现的全面指南，覆盖整个项目的生命周期。课程特点包括：1. 完整项目：涵盖项目开发的所有阶段；2. 实战指引：强调实际操作与应用；3. 源码剖析：附带完整的程序源代码下载。
     
  • 大学生创新项目：中医药知识图谱的构建
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    本项目致力于构建中医药知识图谱，旨在通过现代信息技术手段系统整理和深度挖掘中医药典籍中的宝贵资源，推动传统医学与现代科技的融合创新。 目前的进展如下： 1. 使用Python的scrapy框架爬取了网上公开药材网站的数据。 2. 通过pandas库对数据进行了清洗和其他初步处理，并确认了一些基本实体及它们之间的关系，可以将现有数据导入到neo4j数据库中形成基础图谱。 接下来的目标是： 1. 利用TensorFlow建立训练模型来进一步提取【来源】、【用法用量】、【主治功能】和【性味】等包含大量文字的实体信息，并尽量确保能够准确地抽取相关词语。 2. 采用远程监督或其他方法，对实体之间的关系进行更详细的抽离。
     
  • 基于 Python 的中医药知识图谱构建大创项目
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    本项目旨在利用Python技术搭建中医药知识图谱，通过数据挖掘和分析，增强中医文献资源的有效管理和智能化应用。 通过使用pandas库对数据进行清洗和其他初步处理后，可以确认基本实体及其实体关系，并将现有数据导入neo4j数据库以形成基础的图谱。 接下来的目标是： 1. 使用TensorFlow建立训练模型来进一步抽取【来源】、【用法用量】、【主治功能】和【性味】等包含大量文字信息的实体，力求准确提取其中的关键词语。 2. 采用远程监督方法（或其他方式）进行实体关系抽取。目前所使用的具体技术工具尚未确定。 该内容适用于不同技术水平的学习者，无论是初学者还是进阶学习者；也可作为毕业设计项目、课程作业或大作业的一部分，在工程实训和初期项目的立项中提供帮助。