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该资源包含知识图谱实战案例的深入剖析，并附带完整源代码和数据集。它探讨了Python与Neo4j的集成技术。

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简介：
本资源深入剖析了知识图谱的实际应用案例，并提供了完整的源代码和相关数据集，以便读者能够全面理解和掌握知识图谱技术的运用。该内容着重于Python编程语言与Neo4j数据库的集成，旨在帮助开发者构建和部署自己的知识图谱系统。通过对这些实战案例的详细分析，读者可以了解到知识图谱在不同领域的应用场景以及如何有效地利用Python和Neo4j来实现其功能。

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  • 使用Vue、Neo4j和纯前端技术（Neovis.js/Neo4j-Driver）实现知识图谱集成——大干货
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    本教程深入讲解如何利用Vue框架结合Neo4j数据库及Neovis.js或Neo4j-Driver，打造高效的知识图谱展示与交互系统。适合前端开发者进阶学习。 使用Vue结合Neo4j以及Neovis.js或neo4j-driver实现知识图谱的前端集成： 一、利用Neovis.js可以直接连接到数据库并进行绘图展示。 二、通过neo4j-driver可以从前端直接获取数据，以供进一步处理和显示。 三、可以采用vis.js或者echarts来进行图形绘制。 Neo4j是一种流行的图数据库技术。它使用节点（Node）、关系（Relationship）以及属性来存储数据，并且这些元素构成了一个复杂的网络结构。在本篇文章中，我们主要关注如何连接到neo4j数据库并将知识图谱展示于前端页面上。 Neovis.js与Neo4j的集成非常直接和直观，同时它也保持了与Neo4j的数据格式一致性。通过单一配置对象即可定义标签、属性以及节点和关系的各种样式及颜色设置。
     
  • 利用Neo4j、SpringBoot、Vue及D3.js的知识图谱创建与展示技术探讨
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    本简介探讨了运用Neo4j图形数据库、Spring Boot框架、Vue前端框架和D3.js数据可视化库来构建知识图谱的技术方法，详细解析了从数据建模到界面呈现的全过程。 知识图谱是一种结构化的数据表示方式，用于存储、管理和理解复杂的数据关系。在这个项目中，我们结合了Neo4j数据库、Spring Boot后端框架、Vue.js前端库以及d3.js数据可视化库来构建和展示知识图谱。 **Neo4j** 是一个高性能的图形数据库，特别适用于处理具有图形结构的数据。在知识图谱中，每个节点代表实体（如人、地点或事件），而边则表示这些实体之间的关系（例如“朋友”、“工作”等）。Neo4j提供Cypher查询语言来方便地进行数据查询和操作。 **Spring Boot** 是一个简化了初始搭建及开发过程的框架。在这个项目中，它作为后端服务处理前端的HTTP请求，并与Neo4j数据库交互执行增删改查等操作。通过使用Spring Data Neo4j模块，可以轻松集成Neo4j并编写相应的Repository接口来以图形化方式管理数据。 **Vue.js** 是一个轻量级的JavaScript框架用于构建用户界面。它的响应式系统使得数据模型和视图保持同步，非常适合动态的数据驱动应用开发。在这个项目中，它被用来创建前端界面、展示知识图谱以及处理用户的交互操作（如新增节点、编辑关系及导出图片）。 **d3.js** 是一个强大的数据可视化库，允许开发者直接操作DOM来构建复杂的视觉效果。在本项目的知识图谱部分，使用d3.js进行图形渲染和互动，根据接收的节点与关系信息绘制图表，并支持动态更新（如改变节点颜色、大小以及拖动等）。 具体功能实现包括： 1. **新增节点和关系**：用户可以通过前端界面输入新数据发送请求到后端服务，由Spring Boot调用Neo4j API创建新的实体及关联。 2. **编辑与删除操作**：允许用户选择并修改已有的节点或边的信息；同时支持通过后台执行相应的命令来移除特定的实体和关系。 3. **动态调整外观属性**：d3.js可以根据节点的不同特征（如类型、重要性等）自动改变其颜色及大小，以提供视觉上的区分效果。 4. **导出为图片格式**：前端可以调用浏览器截图API捕捉当前视口内的图谱画面并生成图像文件供用户下载。 5. **CSV导入与导出功能**：支持从CSV文件中读取节点和边的数据，并允许将整个知识图谱数据集转换成同样的形式以进行备份或进一步分析。 6. **添加图片及富文本信息**：每个实体可以关联额外的多媒体内容（如图像）以及丰富的文字描述，增强展示效果的同时提供更多细节。 7. **支持多类型关系定义**：允许在两个节点间建立多种不同类型的连接，这有助于更好地模拟现实世界中的复杂情况。 通过这种方式整合各种技术手段，该项目成功实现了知识图谱的有效构建和可视化，并提供了广泛的交互功能以帮助用户理解和探索复杂的关联结构。
     
  • 使用Vue和Neo4j结合纯前端技术(neovis.js/neo4j-driver)实现知识图谱集成——大干货
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    本文章详细介绍如何利用Vue框架搭配Neo4j数据库以及neovis.js与neo4j-driver等工具，构建高效的知识图谱展示系统。适合前端开发者深入学习和实践。 本段落介绍了如何使用 Vue.js 结合 Neo4j 和 Neovis.js 或 neo4j-driver 实现知识图谱的前端集成。 一、Neovis.js 可以直接连接数据库进行绘图，无需手动获取数据。 二、neo4j-driver 允许通过前端代码直接从 Neo4j 数据库中获取数据。 三、vis.js 和 echarts 也可以用于绘制图形。 Neo4j 是一种流行的图数据库技术，它以节点（node）、关系（relationship）和属性的形式存储应用程序的数据。一个图由无数的节点和关系组成。本段落主要介绍如何连接 Neo4j 数据库，并在前端页面中成功展示知识图谱。 Neovis.js 与 Neo4j 的连接非常简单明了，并且 Neovis 使用的数据格式直接对应于 Neo4j 中的数据结构，可以在一个配置对象中定义标签、属性、节点和关系的样式及颜色。
     
  • 《海贼王-ONE PIECE》知识图谱项目实战（附代码资源）：涵盖数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算及图谱可视化
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    本项目深入讲解如何构建《海贼王-ONE PIECE》的知识图谱，包括数据收集、存储管理、信息提取、计算处理和图表展示等内容，并提供实用代码资源。 本项目涵盖了数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算及知识应用五个主要部分。 在数据采集阶段，我们构建了两个知识图谱以及一个关系抽取的数据集： - 人物知识图谱：包含各个人物的信息； - 关系抽取数据集：标注出自然语言中实体及其之间的关系； - 实体关系知识图谱：《海贼王》中各个实体之间关系的知识图谱。 在知识存储方面，我们尝试使用了三元组数据库Apace Jena和原生图数据库Neo4j，并分别通过RDF结构化查询语言SPARQL及属性图查询语言Cypher，在知识图谱上进行查询操作。 对于知识抽取部分，基于之前构建的关系抽取数据集，利用deepke中提供的工具进行了关系抽取实践。我们测试了包括PCNN、GCN、BERT等模型在所构建的数据集上的效果。 在知识计算环节： - 图计算：使用Neo4j对实体关系知识图谱进行图挖掘操作，如最短路径查询、权威节点发现及社区发现； - 知识推理：利用Apache Jena对关系知识图谱进行了知识推理，并补全了一部分数据。 最后，在知识应用方面： - 智能问答系统（KBQA）基于REfO构建了一个针对《海贼王》中人物的知识库问答系统。 - 可视化图片通过D3技术，实现了实体关系的可视化展示。
     
  • 带有数据集的基于知识图谱的推荐系统项目完整代码
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    本项目提供了一个基于知识图谱的推荐系统的完整代码和相关数据集。通过整合和分析大规模用户行为与物品信息，实现了精准个性化推荐。 基于知识图谱的推荐系统项目完整代码的数据集位于data文件夹下，数据格式为txt，分为训练集、验证集以及测试集。
     
  • Python实现的知识图谱推荐算法MKR源码（附项目说明和数据集）.zip
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    本资源提供基于Python的MKR知识图谱推荐算法源代码、详细项目说明及所需数据集，适用于研究与学习推荐系统技术。 【资源说明】基于知识图谱的推荐算法MKR的Python实现源码（含项目说明+数据集） 该压缩包内包含了一个完整的基于知识图谱的推荐系统项目的代码、文档以及相关数据集，适用于研究与学习。 **运行环境** - Python == 3.7.0 - torch == 1.12.0 - pandas == 1.1.5 - numpy == 1.21.6 - sklearn == 0.0 **数据集介绍** 项目中包含以下几种类型的数据集： - music - 音乐相关数据 - book - 图书相关数据 - ml - 电影相关数据 - yelp - 商户信息 **文件说明** - ratings.txt：记录用户对项目的点击情况，1表示已点击，0则未进行过操作。 - kg.txt：知识图谱文件。第一列代表头实体（即关系的起点），第二列为尾实体（终点），第三列表示两者之间的具体关系类型。 - user-list.txt：列出所有用户的ID及其相关信息。 其余非必需文件可以忽略不计。 【备注】 1. 本资源中的项目代码已通过测试，确保在功能上无误后才进行上传，请放心下载使用！ 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、教师或者企业员工（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）使用。同时也非常适合初学者学习进阶知识。 3. 对于有一定基础的人来说，可以在此代码基础上做进一步的修改以实现更多功能，并且可以直接用于毕业设计项目、课程作业或初期立项演示。 欢迎下载并交流心得，共同进步！
     
  • YOLOv8目标追踪实战资源包 - 完整源码与数据集分享
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    本资源包提供YOLOv8目标追踪完整源码及训练所需数据集，助力开发者快速实现高效精准的目标追踪应用开发。 这一资源包含了完整的YOLOv8目标追踪项目的源码及相关数据集，旨在为学习和研究YOLOv8提供一个实际操作的案例。资源内的源码基于最新的YOLOv8模型，专注于实现高效准确的物体追踪功能，并且适用于各种现实场景。此外，还附带了用于训练和测试的数据集，这些数据集经过精心选择和预处理，以确保可以有效地用于模型的训练和验证。无论您是深度学习领域的初学者还是希望在自己的项目中实现物体追踪功能的开发者，这个资源都将是一个简单的参考。通过下载和探索这个资源，您可以方便地理解YOLOv8的工作原理，并在实际项目中应用这一先进的目标追踪技术。该源码与一篇详细介绍YOLOV8实现目标追踪任务的文章相对应，您可以通过阅读这篇文章来进一步了解相关概念和技术细节。
     
  • Neo4j与SpringBoot集成案例代码
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    本项目展示了如何将流行的图数据库Neo4j与Java后端框架Spring Boot集成，并提供了相关示例代码。通过这个例子，开发者可以学习到在实际应用中使用Neo4j的最佳实践和技巧。 SpringBoot整合neo4j的案例源码展示了如何在Spring Boot项目中集成Neo4j数据库，并提供了实现细节和技术要点。这段文字原本可能包含了一些示例链接或者具体的联系方式，但在重写后已移除了这些信息，仅保留了核心内容和描述。
     
  • Python - SRGAN图像超分辨率重建算法的完整资源（包含数据集和代码）
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    本资源提供了一个完整的SRGAN项目，用于利用Python进行图像超分辨率重建。内容包括详细的数据集及源代码。 本资源主要关注使用Python实现的SRGAN（超分辨率生成对抗网络）图像超分重建算法。SRGAN是一种深度学习技术，用于提升低分辨率图像的质量，使其接近高分辨率图像的清晰度，在图像处理、计算机视觉和多媒体应用中具有广泛的应用。 SRGAN的核心在于结合了生成对抗网络（GANs）与超分辨率（SR）技术。GANs由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责根据低分辨率图像创建高分辨率的假象，而判别器则试图区分真实高分辨率图像和生成器产生的假象。通过对抗训练，生成器逐渐改进其生成高分辨率图像的能力，直到判别器无法准确区分真伪。 在这个Python实现中，数据集是训练和评估模型的关键。通常会使用如Set5、Set14、B100、Urban100或DIV2K等标准数据集进行训练和测试。这些数据集中包含了大量高清图像以确保算法的效果。此外，还需要包括必要的数据预处理和后处理步骤，例如图像缩放、归一化以及反归一化操作。 代码实现中可能包含以下关键部分： 1. **模型定义**：生成器与判别器的网络结构设计通常基于卷积神经网络（CNNs）。 2. **损失函数**：除了传统的均方误差（MSE），SRGAN还引入了感知损失，该损失使用预训练的VGG网络来衡量图像内容和结构上的相似性。 3. **优化器**：选择合适的优化算法如Adam或SGD，并调整学习率及动量参数。 4. **训练流程**：定义迭代次数以进行交替优化并更新生成器与判别器权重。 5. **评估与可视化**：在验证集上测试模型性能，通过PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数）等指标量化结果，并利用可视化工具展示高分辨率图像。 此资源可能还包括训练脚本、测试脚本及如何加载或保存模型的说明。对于初学者来说，理解并运行这些代码有助于深入理解SRGAN的工作原理；而对于有经验的研究者而言，则提供了一个可以进一步定制和优化的基础框架。 这个Python实现的SRGAN项目不仅为深度学习与图像超分辨率提供了实践经验，也帮助用户掌握如何处理大型数据集，并了解在实际应用中使用生成对抗网络的方法。对于希望在图像处理领域进行研究或开发相关应用的人来说，这是一个非常有价值的资源。
     
  • 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。