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使用cytoscape.js进行知识图谱可视化的项目源码

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 使用D3.js进行知识图谱的可视化展示
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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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 知识图谱实战项目（含源码）
    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。
     
  • 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。
     
  • 《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
    优质
    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。
     
  • 知识图谱Demo源码，适用于项目测试
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    本项目提供一个基于Python的知识图谱演示程序源代码，旨在帮助开发者和研究人员快速上手构建与测试自己的知识图谱系统。 在实际生产项目中，需要展示后端知识数据。需求如下：点击节点可以显示与此节点相关的其他节点信息；右键点击节点可以编辑该节点的信息；将鼠标悬停在节点上可查看其详细信息。这是一个简单的实现示例，在真正的项目中会更加复杂，但其实现逻辑是一致的。如果有朋友也在进行类似的工作，可以直接下载此Demo作为参考，并通过浏览器打开以观察效果。如果遇到问题也可以直接私信我寻求帮助。