基于知识图谱的个性化推荐研究.pdf

我国科学教育研究热点、现状与启示--基于2370篇硕博学位论文的知识图谱分析，叶剑强，毕华林，基于2000年以来我国科学教育领域的2370篇硕博学位论文的知识图谱分析结果，表明近十五年我国科学教育研究的热点主要包括：第一，基�

针对煤矿巷道支护专家系统知识内容有限、知识难以融合共享、无法从非结构化数据中挖掘相关知识等问题，构建了煤矿巷道支护领域知识图谱。首先通过设计领域概念、关系及属性对煤矿巷道支护领域知识建模;然后从煤矿巷道支护领域结构化、半结构化、非结构化数据源获取知识，并基于深度学习模型BI-LSTM-CRF进行实体识别;最后利用图数据库Neo4j存储煤矿巷道支护领域知识，形成煤矿巷道支护领域知识图谱。煤矿巷道支护领域知识图谱可进一步提升煤矿巷道支护设计和管理效率，为煤矿巷道支护智能化管理提供知识支持。

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这是用NEO4J平台构建一个《人工智能引论》课程的多模态知识图谱相关代码与文件。 知识图谱的经典定义是结构化的语义知识库，是用形象化的图形式来表达出物理世界中的概念以及内部关系。**其基本组成单位是“实体－关系－实体”三元组**，实体间通过关系相互连接形成知识结构网络。而它**也是基于图的数据结构，基本组成是“节点－边－节点”**，从而将知识信息连接成为一个关系网。所以知识图谱主要有**实体、关系、属性**等部分。其中实体表示的某种事物是独立于其他事物的，也是构建图谱最基本的元素；关系表示的是实体与实体之间的关系，用边连接着实体；而属性则用来阐述某一类实体的一些具体的值。这些三元组形式是知识图谱数据层最底层的形式。 图数据库是一种新型的非关系型数据库，无论是节点还是边缘，它的图表都**基于图论**。图论中的基本元素节点和边对应图数据库当中的节点与关系。图数据库的模型是包括**节点、关系以及属性**。它主要存储两类数据：节点和边。节点是实体：如人、成绩、书籍或其他具体事物。边关系：连接节点的概念、事件或事物。

知识图谱开题报告(4)

知识图谱构建流程，百度知识图谱的构建，知识库的搭建（NLP Techniques in Knowledge Graph）

百万级数据新冠疫情知识图谱源码，代码可运行，数据集包含实体和属性非常全面，使用neo4j图数据库，导入项目数据即可运行。数据包含了感染人数、未感人人数、死亡人数、医院状况、各地点新冠疫情情况等信息，知识图谱的各结点可以点开。知识图谱图片可导出。供大家学习借鉴，互相交流。

vue利用echarts简单实现具有中心节点的知识图谱，其中边缘节点可拖动，其大小可以根据传入的值而变化

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