知识图谱实战应用1-知识图谱的构建与可视化应用
改写说明
一、知识图谱的应用领域
1. 搜索引擎 ：借助知识图谱技术，搜索引擎能够更精准地解析用户的搜索意图。借助这一技术优势，在信息检索过程中实现了对复杂查询的理解与执行能力的显著提升。值得注意的是，在这一过程中，“复杂查询”的具体实现主要体现在对用户需求层次的逐步识别上。值得注意的是，在这一过程中，“复杂查询”的具体实现主要体现在对用户需求层次的逐步识别上。
2. 智能客服： 基于构建知识图谱组织成问题-答案关联结构的能力, 可以从而实现智能客服系统, 这将显著提高用户获取解决方案的便捷性, 从而进一步提升用户体验。
3. 语义分析： 通过知识图谱的方式对文本内容进行语义解析，在识别出实体、关系以及事件等内容的基础上实现对文本的自动理解以及智能处理。
4. 金融风控： 知识图谱能够帮助金融机构通过深入挖掘客户的行为模式及其关联网络来识别欺诈行为，并了解客户的多维度信息及其相互关系。
5. 医疗健康： 知识图谱能够促进医生对疾病进行准确识别与有效处理，并能评估患者对于特定疗法的效果；同时还可以实现病例分析与知识积累的作用。
二、知识图谱的涉及哪些深度学习的应用
**【段落编号
2.实体识别： 实体识别主要涉及从文本中提取实体名称并识别其实体类型及其属性信息这一过程。现有的主要技术手段包括基于规则的匹配与模式识别技术以及借助于机器学习方法实现的自动化分析机制（如条件随机场（CRF）模型和基于递归神经网络（RNN）的序列建模技术）。这些方法具体包括：基于规则的匹配与模式识别技术、如条件随机场（CRF）模型以及递归神经网络（RNN）等机器学习方法的应用
3. 知识图谱构建： 知识图谱构建算法涉及将文本与结构化数据融合以整合出一系列用于表示知识的方法。这些方法中，最常见的手段包括关系提取、实体映射以及实体识别等。
4.关系抽取： 关系抽取涉及从自然语言文本中提取实体间的关系信息的过程。其目标是构建知识图谱中的关系。主要采用的方式包括基于规则与模式匹配以及基于统计方法的技术（例如条件随机场(CRF)和递归神经网络(RNN)）。
5. Graph Convolutional Networks: Graph Convolutional Networks (GCNs) represent a powerful deep learning technique specifically designed for analyzing and modeling graph-structured data. This distinctive feature lies in its ability to comprehensively consider the graph's topological structure, node attributes, and edge weights, making it highly effective in handling intricate relational patterns within knowledge graphs. These fundamental algorithms form the basis of knowledge graph analysis, and by integrating diverse approaches, we can significantly enhance the precision and effectiveness of knowledge graph applications.
推荐系统基于知识图谱构建的模型旨在通过融合用户行为数据与知识图谱中的实体关联，在复杂网络空间中实现精准化的个性化服务提供。该方法的核心理念在于通过分析用户的兴趣偏好，在全局语义空间内提取与用户相关的潜在特征，并结合领域特定的知识信息完成个性化服务内容的生成与推导过程。
三、知识图谱的数据导入应用实战
基于Neo4j平台构建知识图谱系统，并借助pyt2neo第三方库工具实现相关数据导入后进行可视化展示以呈现数据间的关联
## 相关模块导入
import pandas as pd
from py2neo import Graph
## 连接图形库，配置neo4j
graph = Graph("http://localhost:7474/browser/",auth = ('neo4j','neo4j'))
#csv源数据读取
storageData = pd.read_csv('data_new.csv',encoding = 'utf-8')
# 获取所有列标签
columnLst = storageData.columns.tolist()
print(len(storageData['title']))
namelist=['中文名','中文名称','中文学名','标签','描述','外文名称','国籍','外文名','拼音','含义','时间','定义','是否含防腐剂']
for i,title,attribute,value in zip(range(len(storageData['title'])),storageData['title'],storageData['attribute'],storageData['value']):
try:
print(i)
value = value.replace('“', '').replace('”', '').replace("'", '').replace("‘", '').replace("’", '')
attribute = attribute.replace(' ', '').replace('、', '').replace('/', '')
matchq = "MATCH (n:entity{name:" + "'" + title + "'" + "}) RETURN n "
matchquery = graph.run(matchq).data()
if len(matchquery) == 0:
query = "CREATE (n:entity {name:" + "'" + title + "'" + "})"
graph.run(query)
if attribute in namelist:
query = "match(n:entity {name:" + "'" + title + "'" + "}) set n." + attribute + "=" + "'" + value + "'" + ""
graph.run(query)
else:
relationship = "MATCH (a:entity {name:" + "'" + title + "'" + "})-[r:"+attribute+"]->(b:entity {name:" + "'" + value + "'" + "}) RETURN a,b "
relationships = graph.run(relationship).data()
if len(relationships) == 0:
matchvalue = "MATCH (n:entity {name:" + "'" + value + "'" + "}) RETURN n "
valuequery = graph.run(matchvalue).data()
if len(valuequery) == 0:
query_v = "CREATE (n:entity {name:" + "'" + value + "'" + "})"
graph.run(query_v)
query = "MATCH (a:entity {name:" + "'" + title + "'" + "}),(b:entity {name:" + "'" + value + "'" + "}) MERGE (a)-[r:" + attribute + "]->(b)"
graph.run(query)
except Exception as e:
print(e)这里数据可以私信获取，或者链接获取：
链接：https://pan.baidu.com/s/1Yw8z9Nlsw6kDiYExlEpo5w?pwd=a1q8
提取码：a1q8
在数据导入完成后，在本地环境中通过访问
知识图谱中的数据在导入Neo4j后可用于执行多样化的操作和深入分析。可用于以下应用场景：
数据查询与检索： 借助Cypher语言，能够便捷地访问和获取知识图谱中的相关信息，并涵盖节点信息、关系结构以及属性特征。从而提供高效的数据检索功能。
数据可视化： Neo4j提供丰富的数据可视化工具包，并能够帮助用户直观地呈现与知识图谱相关的数据信息。这些工具能够让用户更直观地呈现与知识图谱相关的数据信息。
知识推理： 在知识图谱中进行知识推理时，节点与关系之间的联系可用于进行推理。借助Neo4j算法并结合自定义规则，从而能够基于现有信息自动生成新的知识。
等级挖掘和网络分析：借助Neo4j平台进行多维度的数据统计与分析工作，在具体应用中包括对节点度、中心化程度以及社群识别过程的考察。通过这些方法的应用研究，有助于理解知识图谱的发展规律。
应用开发： Neo4j支持丰富的API接口及专业的开发工具链路，在实际应用场景中能够便捷地将知识图谱中的数据整合并灵活运用至各类开发项目中，并以此为基础有效促进智能系统及相关应用场景的构建。
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