在本项目中，"大创项目：中医药知识图谱构建"是一个聚焦于信息技术与传统中医药领域结合的创新实践。知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它能够将复杂的实体、概念及其关系以图形的方式清晰地展示出来，便于理解和分析。在中医药领域，知识图谱的应用有助于整理和整合海量的中医药文献资料，提升对中医药理论和临床实践的理解。 中医药知识图谱的构建通常包括以下几个关键步骤： 1. 数据收集：这是构建知识图谱的第一步，涉及收集各种中医药相关的数据，如药材信息、药方、疾病、治疗方法、经络穴位等。数据来源可以是权威的中医药书籍、古籍、医学论文、数据库等。 2. 预处理与清洗：数据收集后，需要进行预处理，去除噪声和不一致的数据，如纠正错别字、统一命名规范等。此外，还需处理数据格式问题，确保数据适合作为知识图谱的输入。 3. 知识抽取：这个阶段主要是从原始文本中提取出关键信息，构建实体（如药材、疾病）、属性（如药性、功效）和关系（如药方中的药材组合、疾病对应的治疗方法）。这通常涉及到自然语言处理（NLP）技术，如命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）等。 4. 图谱构建：将抽取的实体和关系组织成图结构，每个节点代表一个实体，每条边代表实体间的关系。可以使用图数据库（如Neo4j、OrientDB）来存储和管理知识图谱。 5. 验证与更新：构建完成的知识图谱需要通过专家评审或者自动化的验证方法进行质量检查，并根据新的数据或研究成果定期更新。 6. 应用开发：知识图谱可以应用于多个场景，如中医药信息查询、智能推荐系统、临床决策支持等。例如，医生可以通过查询知识图谱快速了解某种疾病的中医治疗方案，患者则能获取个性化的健康建议。 在提供的压缩包“大创项目：中医药知识图谱构建”中，包含了项目源码，这可能包括用于数据预处理、知识抽取的脚本，以及图谱构建和应用开发的相关代码。通过学习和研究这些源码，可以深入理解如何将现代信息技术应用于中医药知识的管理和传播，同时也能锻炼编程技能，提高在大数据时代解决复杂问题的能力。对于参与“大创”（大学生创新创业训练计划）的学生而言，这样的项目不仅有助于提升专业技能，也有助于培养创新思维和团队协作精神。

内容概要：本文围绕程序设计与医疗领域构建知识图谱进行探讨，旨在将离散的程序设计知识和医学知识通过知识图谱的形式有机整合。具体做法是对程序设计知识和医疗数据进行分析，运用知识图谱构建技术形成结构化的网络，实现快速检索与推理。同时，介绍了利用Python语言、Streamlit前端技术和Neo4j图数据库打造一个医疗问答系统，为医生及病人提供了便捷的知识检索工具，提高了信息利用率和决策质量。 适合人群：本文适合关注知识管理、信息检索、自然语言处理、以及对程序设计和医疗知识有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①适用于程序设计教育和代码辅助开发场景，旨在提高教学质量及开发者效率；②在医疗场景中，帮助医生和患者更快速地获得准确的信息，减轻误诊漏诊现象，同时辅助教学，普及医疗常识。 其他说明：通过对自然语言处理技术和知识图谱的深度融合，本项目为解决大数据环境下信息爆炸与高效利用之间的矛盾提供了创新思路，并强调未来将继续探索优化知识图谱动态更新机制和个人化推荐机制的可能性。

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。

小型金融知识图谱构建流程 小型金融知识图谱构流程示范 小型金融知识图谱构流程示范 1 知识图谱存储方式 2 图数据库neo4j 2.1 下载 2.2 启动 2.2.1 打开 http://localhost:7474 2.2.2 初始账户和密码均为neo4j（host类型选择bolt） 2.2.3 输入旧密码并输入新密码 2.2.3 登录 3. 知识图谱数据准备 3.1 数据接口 3.2 数据获取 3.2.1 股票基本信息 3.2.2 股票持有股东信息 3.2.3 股票概念信息 3.2.4 股票公告信息 3.2.5 财经新闻信息 3.2.6 概念信息 3.2.7 沪股通和深股通成分信息 3.2.8 股票价格信息 3.2.9 tushare免费接口获取股票数据 3.3 数据预处理 3.3.1 统计股票的交易日量众数 3.3.2 计算股票对数收益 3.3.3 股票间对数收益率相关性 4 搭建金融知识图谱 4.1 连接 4.2 读取数据 4.3 填充和去重 4.4 创建实体 4.5 创建关系 5 数据可视化查询（以平安银行为例） 5.1 查看关联

知识图谱构建代码，python

一个完整的知识图谱构建方法及流程，其中详细说明了信息抽取的研究历史和所用算法，如：基于规则和统计学方法等。

基于深度学习的作物病虫害可视化知识图谱构建.pdf

针对知识图谱（KG）在知识驱动的人工智能研究中发挥的强大支撑作用，分析并总结了现有知识图谱和知识超图技术。首先，从知识图谱的定义与发展历程出发，介绍了知识图谱的分类和架构；其次，对现有的知识表示与存储方式进行了阐述；然后，基于知识图谱的构建流程，分析了各类知识图谱构建技术的研究现状。特别是针对知识图谱中的知识推理这一重要环节，分析了基于逻辑规则、嵌入表示和神经网络的三类典型的知识推理方法。此外，以异构超图引出知识超图的研究进展，并提出三层架构的知识超图，从而更好地表示和提取超关系特征，实现对超关系数据的建模及快速的知识推理。最后，总结了知识图谱和知识超图的典型应用场景并对未来的研究作出了展望。

复旦大学知识图谱培训ppt7：知识图谱构建的质量控制（Data Quality Issues in Constructing Knowledge Graph）

领域知识图谱概述，包括领域图谱简介，领域知识图谱的应用及挑战，以及领域知识图谱生命周期管理。 领域知识图谱关键技术，包括领域知识图谱生命周期中各过程的相关技术、现有可用的工具，以及各过程中的最佳实践及相关组件。 领域知识图谱应用实战，以金融证券领域应用为例，演示知识图谱从知识建模、知识抽取到领域应用的全过程。