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复旦大学提供的知识图谱可视化代码。

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简介:
这段代码主要包含知识图谱相关的编码以及与之配套的可视化呈现功能。经过充分的验证与测试,确认其具备可运行的特性,并且能够顺利地调用复旦大学知识工场的API接口。

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客服
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  • API下
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    本项目是基于复旦大学提供的API开发的知识图谱可视化工具,利用先进的图形展示技术将复杂的数据关系以直观的方式呈现给用户。适用于学术研究和教育辅助。 该代码用于知识图谱的构建与可视化,并已通过测试可以使用。它调用了复旦大学知识工场的API。
  • 肖仰华教授()谈与认智能.pdf
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    本PDF文档记录了肖仰华教授在复旦大学关于知识图谱和认知智能领域的专题讲座。文中深入探讨了知识图谱的构建、应用及其对未来人工智能发展的推动作用,特别关注其在认知智能中的角色。该讲座为从事相关研究的技术人员及学生提供了宝贵的见解与指导。 本报告结合复旦大学相关课题组在基于知识图谱的认知智能化研究与实践,系统地介绍了知识图谱与认知智能之间的关系,并梳理了新一代知识工程技术为认知智能带来的全新机遇。此外,还详细介绍了基于知识图谱实现认知智能的关键技术,并展望了以知识图谱为代表的未来知识工程复兴之路。
  • JSON导出与
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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。
  • 中式菜-领域:构建与智能问答系统(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
  • 使用cytoscape.js进行项目源
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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。
  • 基于国内数据研究分析
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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。
  • 肖仰华在关于与认智能PDF文档,内容十分清晰
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    该文档由肖仰华教授撰写,详细介绍了复旦大学在知识图谱和认知智能领域的研究成果。内容条理分明,深入浅出地解析了相关理论和技术应用,为研究者提供了宝贵的参考资料。 复旦大学肖仰华的《知识图谱与认知智能》PDF格式非常清晰。
  • 使用D3.js进行展示
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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。
  • 如何在网页前端
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    本教程详细介绍了如何利用网页前端技术实现知识图谱的可视化展示,帮助用户更好地理解和分析复杂的数据关系。 如何在网页前端里可视化你的知识图谱 最近我费尽千辛万苦构造了一份可以用(大概)的知识图谱,并且把要利用知识图谱做的领域命名实体识别和一些推荐的功能做成Web版的demo,顺带想实现一些可视化知识图谱的功能。既然如此,为什么知识图谱只能在Neo4j里自嗨,不能来前端展示一下呢? 经过一番研究,我发现做前端图表展示的开源库D3.js和Echarts都能满足需求。我选择了Echarts,并实现了如下功能: 首先,在本地下载了Echarts相关的js文件(也可以在线引用)。在html文件中进行以下引入操作: ``` ``` 然后,给要展示的图准备一个Dom元素: