毕业设计：Vue3+FastApi+Python+Neo4j实现主题知识图谱网页应用——前言

已于 2023-06-09 13:49:49 修改
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分类专栏： 知识图谱 文章标签： fastapi python vue.js 爬虫 深度学习
于 2023-04-10 22:28:33 首次发布
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版权

一、项目介绍

资源链接：https://download.youkuaiyun.com/download/m0_46573428/87796553

前言：毕业设计：Vue3+FastApi+Python+Neo4j实现主题知识图谱网页应用——前言_人工智能技术小白修炼手册的博客-优快云博客

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数据处理——数据标注：毕业设计：Vue3+FastApi+Python+Neo4j实现主题知识图谱网页应用——数据处理：数据标注_人工智能技术小白修炼手册的博客-优快云博客

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数据处理——实体融合：毕业设计：Vue3+FastApi+Python+Neo4j实现主题知识图谱网页应用——数据处理：实体融合_人工智能技术小白修炼手册的博客-优快云博客

数据爬虫：毕业设计：Vue3+FastApi+Python+Neo4j实现主题知识图谱网页应用——前后端：数据爬虫_人工智能技术小白修炼手册的博客-优快云博客

知识问答：毕业设计：Vue3+FastApi+Python+Neo4j实现主题知识图谱网页应用——前后端：知识问答_人工智能技术小白修炼手册的博客-优快云博客

词条检索：https://blog.youkuaiyun.com/m0_46573428/article/details/130799362

新闻热点：毕业设计：Vue3+FastApi+Python+Neo4j实现主题知识图谱网页应用——前后端：新闻热点_人工智能技术小白修炼手册的博客-优快云博客

图谱可视化：毕业设计：Vue3+FastApi+Python+Neo4j实现主题知识图谱网页应用——前端：图谱可视化_人工智能技术小白修炼手册的博客-优快云博客

当导师给我“知识图谱”这个题目的时候我是很懵的，知识图谱是一个比较新的概念，网上相关的项目太少了，让我这个“CV工程师”无处可发挥，但事关毕业，无论如何也得磕下来。查阅无数资料以及和导师讨论过后，我做出了项目原型。整个程序涉及的内容还是比较多的，也算是把我大学林林总总学过的技术做了一个结合。目前写完的程序肯定不是最完美的，但起码所有的功能都已经实现了，项目的完整度是很高的，包括页面设计、前端代码、后端代码、前后端交互、爬虫、深度学习模型、图数据库、知识图谱等。

项目中比较麻烦的一环是数据，尽管我找到的都是网上公开的数据和资料，但是相关的限制也挺多的。经过筛选，本项目的数据都是网上公开，可以爬虫，不受限制的内容。

本项目针对典型目标知识图谱模型进行开发，主要包括数据收集与处理、实体识别与关系抽取、知识融合及知识存储与可视化四大部分。在此基础上，设计目标知识图谱网页应用软件原型系统。

本次内容介绍技术栈、主要功能模块和相关环境配置。

后续内容请静待更新！

二、技术栈组成

前端技术栈

内容

后端技术栈

内容

axure

前端页面样式与交互设计

python爬虫

数据集数据爬虫

VUE3

前端页面交互

FastApi框架

前后端数据交互

Html+Css+JS

前端框架与样式

pytorch框架

三元组抽取模型

NodeJs

前端框架

Neo4j图数据库

知识图谱数据存储与管理

三、主要功能模块说明

1. 数据管理

数据上传部分包含数据集管理功能，用户可以管理已上传的数据集，例如查看数据集的基本信息、下载数据集、删除数据集等。

2. 数据处理

a. 数据标注

数据标注部分是指用户可以在已上传的数据集中对文本内容进行标注，标注的内容包括实体、属性和关系。用户可以通过该功能来提高数据集的质量和准确性。

b. 数据上传

系统会将标注好的新实体和新关系在模块中集中展示，用户可以选择性上传实体和关系到Neo4j图数据库中。

c. 实体融合

数据融合部分是指用户可以将标注后的实体与Neo4j中已有的实体进行匹配和融合。该功能可以整合新的数据和已有数据，提高数据的一致性和准确性。

3. 数据爬虫

该模块支持三个平台的内容爬取功能，输入相应链接，点击自动抓取即可。

4. 知识问答

本模块会根据用户的提问，在Neo4j中提取数据并返回给用户。

5. 新闻热点

该模块会展示三个主流军事平台的新闻热点，以便用户获得最新消息。

6. 词条检索

根据用户输入是实体，系统会自动检索数据库中最接近的实体，并展示其基本信息。

7. 图谱展示

该模块会跳转到Neo4j的可视化平台，基于知识图谱的检索方式可以通过对实体、属性和关系进行检索，可以更加准确地找到所需的信息。

四、环境配置

1.Anaconda+python

https://zhuanlan.zhihu.com/p/347990651

2. vscode

https://blog.youkuaiyun.com/Zhangguohao666/article/details/105665412/

3. 一些必装的vscode插件

https://blog.youkuaiyun.com/u011262253/article/details/113879997

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43344151/article/details/122619623

4. Java JDK 8

https://blog.youkuaiyun.com/qq_46550964/article/details/117397498

5. vue3 vite版本

https://blog.youkuaiyun.com/qq_35156196/article/details/127579116

6. nodejs

https://zhuanlan.zhihu.com/p/381877437

7. neo4j

https://blog.youkuaiyun.com/shan_3_shan/article/details/101188440

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06-06 1404
完整项目资源链接：https://download.csdn.net/download/m0_46573428/87796553 项目详细信息请看：https://blog.csdn.net/m0_46573428/article/details/130071302 在进入数据处理的模块先需要先选择数据集。 功能设计：选择数据集，进入对应的数据处理模块。
基于深度学习与Neo4j的军事装备知识图谱网页应用构建。
09-21
本项目是一个军事武器知识图谱网页应用软件原型系统。该系统由数据爬虫、数据管理、数据处理、知识问答、新闻热点、词条查询和图谱展示七个功能模块组成。系统从互联网上爬取数据，并基于百度文心ERNIE 3.0模型对数据进行实体….zip深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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博客地址：https://blog.csdn.net/tiandao451/article/details/109708427 由于发现在我的博客通过点击GitHub链接，会跳转到别人盗用的下载地址，而且还是VIP收费，所以自己把代码上传优快云资源上。 【因为缺分，所以收5个积分，免费可以到Github上下载最新的代码】
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Neo4j Vue 安装步骤 克隆或下载该库到本地 下载neo4j并安装到本地，启动neo4j服务 进入到该工程的根目录，输入命令：npm run update进行npm包的导入 使用命令：npm run dev启动该工程 默认端口是：8081 neo4j账号信息： 网址：bolt：// localhost 用户名：neo4j 密码：密码 启动服务 npm run dev并将您的Web浏览器指向http://localhost:8081 。 项目截图 目录结构 ├──index.html入口页面─────────────────────────────────────────────────────────────── dev-client.js开发服务器热重载脚本，主要实现实现开发阶段的页面自动刷新│├──dev-server.js运行本地开发服务器│├──utils.js构建相
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一张图带你了解整个xue全家桶相关。包括vue、vue-router、vuex、webpack、浏览器相关等所有vue全家桶相关知识点。
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vue+neo4j +纯前端（neovis.js / neo4j-driver） 实现 知识图谱的集成 大干货--踩坑无数！！！将经验分享给有需要的小伙伴
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