3.知识图谱相关学习资料汇总，提供系统化的知识图谱学习路径。一份详细的指南，补全你知识的漏洞

已于 2023-03-13 13:10:51 修改
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分类专栏： NLP知识图谱相关技术业务落地方案 文章标签： 知识图谱 知识融合 知识抽取 知识推理 知识图谱案例分析
于 2023-02-23 15:44:24 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_39620217/article/details/129182741
本文提供了一份详尽的知识图谱学习资料，涵盖整体概念架构、知识应用、知识建模、知识获取、知识融合、知识计算等方面。包括经典综述论文、知识图谱数据集、开源工具、代表性人物、视频课程等内容，旨在帮助读者系统性地学习和掌握知识图谱。此外，还列举了教育、金融、医疗等领域的知识图谱案例，以及各类评测竞赛，是深入理解知识图谱的宝贵资源。

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知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等
丨汀、的博客
04-18 2618
知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等NLP知识图谱相关技术业务落地方案和码源，本专栏会持续更新包含知识图谱（知识融合等）、NLP业务落地方案以及码源。同时我也会整理总结出有价值的资料省去你大把时间，快速获取有价值信息进行科研or业务落地。
知识图谱专栏【详细版本】：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等
丨汀、的博客
04-18 746
知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等NLP知识图谱相关技术业务落地方案和码源，本专栏会持续更新包含知识图谱（知识融合、知识推理等）、NLP业务落地方案以及码源。同时我也会整理总结出有价值的资料省去你大把时间，快速获取有价值信息进行科研or业务落地。
知识图谱可视化
findhappy117的博客
09-15 1万+
代码地址如下：http://www.demodashi.com/demo/13181.html 人物关系知识图谱 一、背景 将结构化数据通过关系预处理程序处理为图数据库可以查询的数据，示例是将其中一部分（人物关系数据）可视化表示。 二、用到的技术 技术点：图数据库Neo4j，d3.js，java，css，spring boot 开发工具：IDEA专业版（可找学生账号...
知识图谱可视化与交互技术
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分享一些感兴趣的技术方面
07-07 900
知识图谱可视化面临数据规模、复杂关系表达、语义层次、交互体验和多维数据整合等挑战。常用方法包括节点-链接图、矩阵视图、层次视图和混合视图，通过形状、颜色、大小等视觉编码策略呈现图谱信息。这些技术旨在将抽象知识网络转化为直观图形，帮助用户探索和分析大规模复杂数据，支持知识发现和决策制定。
知识图谱之可视化(一）
xinxindiandeng9789的博客
03-26 6614
使用ECharts实现水利知识图谱检索结果的可视化
知识图谱可视化展示
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Yener
07-27 3万+
知识图谱是将复杂的信息通过计算处理成能够结构化表示的知识，所表示的知识可以通过图形绘制而展现出来，为人们的学习提供有价值的参考，为信息的检索提供便利。本文将利用思知知识图谱API接口对知识图谱进行可视化展示。（API请求说明见：https://www.ownthink.com/）   环境准备 Python3安装requests库：pip3 install requests 数据获取方...
知识图谱可视化——Neo4j (windows)
最小公倍数的博客
12-20 3万+
目录 1、安装JDK环境； 2、安装neo4j； 3、快速使用neo4j自带示例； 4、导入自己的三元组（csv文件） (一) 安装JDK环境 【notes】neo4j-4.*版本需要SDK11以及以上版本 因为上课需要，我在wins安装了JDK1.8，不想重新去改JDK版本，网上推荐可以安装neo4j-3.5.5版本。 jdk1.8和neo4j-3.5.5下载链接： https://pan.baidu.com/s/1gzTSirwOn4aqhvkabbELzg 提取码： 228q
《程序员创业指南：一人公司实现财富自由之路》从字节跳动架构师到“一人公司”创始人：AI大模型个人生产力工具创业实战指南3
AI天才研究院
09-21 795
在这个数字化时代，越来越多的程序员开始思考如何利用自己的技术能力实现财富自由。随着人工智能技术的飞速发展，尤其是 AI 大模型的出现，个人开发者也有了更多的机会去创造有价值的产品。本文将以一位前字节跳动架构师的亲身经历为例，分享他是如何利用 AI 大模型打造个人生产力工具，最终实现 “一人公司” 创业梦想的。个人生产力工具的核心是利用AI大模型提供智能化的辅助功能。常见的AI大模型如GPT-3、BERT等，它们通过海量文本数据的训练，可以生成与人类难以区分的自然语言文本。
提示工程高级协议框架深度分析
形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。
06-18 559
摘要： 大型语言模型（LLM）的潜力释放依赖于高级提示工程，其核心是通过结构化协议优化输入提示，以解决LLM的幻觉、偏见和复杂任务处理等挑战。本文提出高级提示协议框架，包括代理式提示、自校正、伦理对齐等模块，旨在系统化引导LLM的推理路径和注意力机制。以代理式提示为例，通过角色定义、任务分解、工具调用等子组件，LLM可模拟自主代理行为，显著提升复杂任务（如自动化内容创作、代码调试）的解决能力。该框架通过精细化控制LLM的涌现能力，实现高效、可靠的多模态交互，为AI应用提供更安全、鲁棒的解决方案。
知识图谱之可视化(三)
xinxindiandeng9789的博客
04-03 5310
点击知识图谱中的节点，将节点的数据作为关键字进行搜索
d3.js实现知识图谱可视化
11-14
js实现知识图谱可视化，可移植性强，效果良好，我是用在了Django框架下，对于知识图谱查询结果的输出，也可以用在spring框架下。
基于知识图谱的可视化技术研究.pdf
07-08
基于知识图谱的可视化技术研究.pdf
知识图谱之可视化(四)
xinxindiandeng9789的博客
04-04 2314
点击图谱上的节点，查询节点上的数据内容，并对当前图谱进行扩展
知识图谱可视化之Echarts-静态图谱与Django构建动态图谱
带鱼工作室的博客
10-15 1万+
1 本文介绍 本文主要介绍知识图谱可视化的构建方法，使用Echarts工具进行构建，在之前的文章：知识图谱可视化之cytoscape.js构建知识图谱（django框架将数据由后台传到前台进行图谱构建）中介绍过使用Cytoscape.js工具进行静态图谱与Django动态图谱的构建方法，感兴趣的小伙伴可以自行查看。本文主要使用Echarts库进行构建，想要了解不同构建知识图谱可视化的同学可以参看本文与上面提到的文章。 2 Echarts Echarts工具库是使用js代码进行各种工具图的构建，图形样式
Pytorch框架--知识图谱可视化展示
weixin_44790306的博客
01-09 5969
文章目录摘要一. 摘要 一.
知识图谱的可视化与分析：提升用户体验与洞察力
AI天才研究院
03-02 195
1. 背景介绍 1.1 知识图谱的概念与价值 知识图谱（Knowledge Graph）是一种以图结构表示知识的方法，它可以将复杂的实体关系以图的形式直观地展现出来。知识图谱的核心价值在于它可以帮助我们更好地理解和挖掘数据中的关联信息，从而为用户提供更智能、更个性化的服务。
人工智能-知识图谱-可视化-实践-探索-美团技术团队
Java程序员的知识博客
01-20 4047
知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能的重要分支，它是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。举个例子，“孙悟空的师傅是唐僧”就是一条知识。在这条知识里，有“孙悟空”和“唐僧”两个实体，“师傅”是描述这两个实体之间的关系，上述内容在知识图谱中就组成了一个SPO三元组（Subject-Predicate-Object）。所以，对于现实世界中实体之间的关联关系，用知识图谱进行描述的话，就显得非常合适。
【知识图谱】07图谱可视化(使用neo4j)
shankezh的博客
04-06 1万+
neo4j的安装配置参考: https://blog.csdn.net/u012052268/article/details/89553588
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