Advertisement

[知识图谱实战篇] 七.利用HTML和D3库构建关系图谱搜索功能(包含源码)。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本文的核心改进在于引入了一个强大的搜索功能,该功能允许用户浏览与搜索节点紧密相关的详细信息。此外,作者进一步扩展了知识图谱的结构,通过添加搜索节点与相关节点之间的连接边,从而增强了数据的关联性。此前,作者已经对知识图谱的理论基础进行了深入阐述,涵盖了诸如知识图谱所采用的技术、以及利用 Neo4j 构建关系图谱的方法等多个方面。然而,在这些理论知识的基础上,仍然缺乏一个系统化、全面的实例来帮助读者更好地理解。为了更透彻地掌握知识图谱构建的实践方法,并为之后构建贵州旅游知识图谱奠定坚实的基础,作者认真研习了张宏伦老师在网易云课堂“星球系列电影”课程中所分享的知识。随后,作者结合自身的理解和技术经验,对该系列专栏进行了整理和分享,内容涵盖了从数据收集、数据呈现、数据分析到最终知识图谱构建的整个流程。文章后续章节还将详细讲解中文数据的实体识别、关系抽取以及知识计算等关键技术。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • [] 第7部分:HTMLD3
    优质
    本教程为《知识图谱实战篇》第七部分,详细介绍如何结合HTML与D3技术构建互动式的关系图谱搜索工具,并提供完整源代码供读者实践参考。 本段落主要增加了一个搜索功能,通过该搜索框可以展示相关节点的内容,并且在张老师的课程基础上增加了与这些节点相关的边及节点的显示。此前作者讲解了大量关于知识图谱原理的知识,包括技术、Neo4j绘制关系图等,但缺少一个全面系统的实例来说明如何构建知识图谱。 为了更好地理解知识图谱的创建过程,并为后续制作贵州旅游知识图谱做准备,作者深入学习了张宏伦老师的课程,并结合自己的理解和经验分享了一系列文章。这些内容涵盖了从数据采集、展示到分析再到最终的知识图谱建立的过程。接下来的文章还将进一步讨论中文文本中的实体识别、关系抽取和知识计算等技术细节。 通过这样的详细讲解与实例分享,希望能够帮助读者更加深入地理解如何构建有效的知识图谱,并为实际应用提供参考和指导。
  • D3.html
    优质
    D3关系图谱是一个利用D3.js库制作的网页应用,用于展示复杂的数据关系和网络结构。该页面通过交互式的图表帮助用户更好地理解数据间的关系。 最近工作中需要制作一个股权穿透图,查阅了很多文档但都不符合需求。最终决定使用d3.js来实现这个项目,其中包括子集的收缩展开、交互以及其他功能。由于之前没有做过类似的关系图并且对d3不熟悉,在开发过程中遇到了不少困难(毕竟花了两个大夜)。我会尽量把代码解释清楚。 建议在开始前先了解一些SVG的基础知识及其运行机制,并掌握D3的基本使用方法,因为用D3不像其他图表库那样有固定的模式和限制。它提供了极高的自由度来实现各种复杂的需求。如果时间允许的话,可以分步骤地完成代码编写,在理解了其实现思路之后再进行调整就相对容易多了。
  • 优质
    知识库构建是创建和维护一个包含大量结构化信息的数据集合的过程。通过知识图谱技术,可以将这些离散的知识点链接起来,形成一张网状的信息体系,便于搜索、查询及机器学习等应用,从而更好地理解和利用数据资源。 讲解知识图谱的重要资料包括视频、课件和代码等内容,由于文件较大,已上传至百度网盘,需要3个积分即可获取。
  • PPT
    优质
    本PPT深入浅出地介绍了知识图谱的概念、结构和应用场景,并详细讲解了从数据收集到实体识别、关系抽取等环节的知识图谱构建流程及实战技巧。 知识图谱构建与实战PPT介绍了如何创建和应用知识图谱的相关技术和方法。
  • 项目(
    优质
    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。
  • 中的抽取技巧
    优质
    本课程聚焦于知识图谱构建的关键环节——关系抽取,分享实用的技术方法和实战经验,助力提升数据理解和分析能力。 关系抽取实战知识图谱构建
  • 优质
    构建知识图谱是将分散的知识信息通过技术手段连接起来形成关联网络的过程,旨在提供结构化的数据以支持智能搜索、推荐系统及自然语言处理等应用。 本段落介绍了一种基于五元组模型的网络安全知识库及推导规则。通过机器学习技术提取实体并构建本体论以获取网络安全知识库。新规则则通过计算公式以及路径排序算法进行推理得出。此外,还使用斯坦福命名实体识别器(NER)训练了一个信息抽取工具来提取有用的信息。实验结果显示,斯坦福NER提供了许多功能,并且可以利用Gazettes参数在网络安全领域中训练一个识别器以备未来研究之用。
  • 优质
    简介:构建知识图谱是指创建一个结构化的数据模型,用于表示实体、概念以及它们之间的关系。该过程涉及数据收集、信息提取和模式设计等多个步骤,旨在为智能应用提供支持,如搜索引擎优化、问答系统及推荐引擎等。 ### 知识图谱构建与深度学习应用 #### 引言与背景 随着大数据时代的到来,数据量的急剧增加促使企业急需寻找有效的方式来管理和利用这些数据。知识图谱作为一种高效的数据组织形式,能够帮助企业在复杂的数据环境中快速找到所需信息。传统上,知识图谱主要应用于学术研究领域,但随着技术的进步,特别是深度学习的发展,它开始被广泛应用于商业领域。例如,Google和百度分别推出了自己的知识图谱产品——Google Knowledge Graph和百度知识图谱,极大地提高了信息检索的效率和质量。 #### 深度学习与知识图谱 在构建知识图谱的过程中,深度学习扮演着至关重要的角色。尤其是深度置信网络(Deep Belief Networks, DBNs),这是一种非监督学习模型,可以自动地从大量未标注数据中学习到高层次的抽象特征,这对于提取领域内隐含的知识单元极其有用。通过训练深度置信网络,研究人员能够自动识别出文本中的关键实体以及它们之间的关系,从而大大减轻了手动标注的工作负担。 #### 图数据库的应用 在存储和查询知识图谱方面,图数据库(如Neo4j)成为了首选方案。图数据库是一种专门为处理具有高度连接性的数据结构设计的数据库系统。它通过节点(代表实体)、边(代表实体间的关系)和属性来表示和存储数据,非常适合用来存储知识图谱这种结构化的数据。此外,图数据库还提供了强大的查询语言Cypher,这使得用户能够在复杂的关系网络中快速准确地定位所需的信息。 #### 构建过程详解 1. **数据预处理**:首先需要对原始数据进行清洗和格式化,确保数据的质量和一致性。这一步骤对于后续的分析至关重要。 2. **深度置信网络训练**:使用深度置信网络自动识别文本中的实体和实体间的关系。这个过程中,网络会自动学习如何从大量的非结构化文本中提取有意义的模式。 3. **实体识别与关系抽取**:深度置信网络经过训练后,可以有效地识别出文本中的实体,并确定它们之间的关系。这一过程涉及到自然语言处理技术和语义分析技术。 4. **图数据库构建**:将提取出来的实体和关系导入图数据库中进行存储。图数据库的设计使得知识图谱能够以直观的方式展现出来,并且便于后续的查询和分析。 5. **知识图谱查询与应用**:利用图数据库提供的Cypher查询语言,用户可以根据需要查询知识图谱中的特定信息。例如,可以通过查询找到某个实体的相关信息,或者探究不同实体之间的联系。 #### 结论与展望 通过结合深度学习技术和图数据库,构建知识图谱已经成为一种趋势。这种方法不仅能够提高知识图谱构建的效率,还能提升数据的利用价值。未来,随着人工智能技术的不断进步,我们可以期待更多创新的方法和技术被应用到知识图谱的构建和维护中,为企业和个人提供更多有价值的信息服务。
  • Neo4jElasticsearch进行查询
    优质
    本项目结合了Neo4j与Elasticsearch技术,致力于构建高效的知识图谱搜索引擎。通过优化存储结构和查询机制,实现了快速准确的数据检索功能,为用户提供丰富的信息访问体验。 文档名为graphpoweredsearch-neo4j-elasticsearch.pdf。该文件主要讨论了Graph Powered Search在Neo4j与Elasticsearch集成中的应用,并提供了相关技术的实现细节和案例分析,旨在帮助读者理解和使用这些工具和技术进行高效的图数据搜索和处理。
  • 中式菜-领域可视化与智问答统(KBQA)
    优质
    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