大家好，今天給大家?guī)?lái)知識(shí)圖譜實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用1-知識(shí)圖譜的構(gòu)建與可視化應(yīng)用。知識(shí)圖譜是一種概念模型，用于表示和組織實(shí)體之間的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的語(yǔ)義查詢(xún)和推理。
一、知識(shí)圖譜的應(yīng)用領(lǐng)域
1. 搜索引擎：知識(shí)圖譜可以幫助搜索引擎更好地理解用戶(hù)的搜索查詢(xún)，提高搜索精度和準(zhǔn)確性。谷歌的知識(shí)圖譜已經(jīng)將搜索引擎從傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞匹配升級(jí)到了語(yǔ)義匹配。
2. 智能客服：通過(guò)利用知識(shí)圖譜建立一系列問(wèn)題與答案的關(guān)系，可以實(shí)現(xiàn)智能客服系統(tǒng)，幫助用戶(hù)更快捷地獲得解決方案，大幅提升用戶(hù)體驗(yàn)。
3. 語(yǔ)義分析：知識(shí)圖譜可以對(duì)文本進(jìn)行語(yǔ)義分析，提取實(shí)體、關(guān)系和事件等信息，從而支持自動(dòng)化文本理解和智能化處理。
4. 金融風(fēng)控：知識(shí)圖譜可以幫助金融機(jī)構(gòu)識(shí)別欺詐行為，了解客戶(hù)的相關(guān)信息和關(guān)系，從而降低風(fēng)險(xiǎn)和損失。
5. 醫(yī)療健康：知識(shí)圖譜可以幫助醫(yī)生更好地診斷和治療疾病，預(yù)測(cè)患者應(yīng)對(duì)特定治療的反應(yīng)，同時(shí)也能夠進(jìn)行病例推理和知識(shí)發(fā)現(xiàn)等任務(wù)。
二、知識(shí)圖譜的涉及哪些深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用
?1.實(shí)體鏈接?：實(shí)體鏈接是將文本中的實(shí)體與知識(shí)圖譜中的實(shí)體進(jìn)行鏈接的過(guò)程。其中基礎(chǔ)算法包括基于字典匹配、基于規(guī)則、基于相似性等方法。同時(shí)，也有利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的實(shí)體鏈接算法，例如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行實(shí)體鏈接。
2.實(shí)體識(shí)別：實(shí)體識(shí)別是指從文本中識(shí)別出實(shí)體名稱(chēng)，同時(shí)還可以識(shí)別出實(shí)體類(lèi)型和屬性信息。目前主流的方法包括：規(guī)則和模式匹配、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法（例如條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN））。
3.知識(shí)圖譜構(gòu)建：知識(shí)圖譜構(gòu)建算法是指將文本和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相結(jié)合構(gòu)建知識(shí)圖譜的一系列算法。其中，最常用的方法包括關(guān)系抽取、實(shí)體鏈接和實(shí)體識(shí)別等。
4.關(guān)系抽?。?/strong>關(guān)系抽取是指從自然語(yǔ)言文本中抽取實(shí)體之間的關(guān)系信息的過(guò)程，其目的是構(gòu)建知識(shí)圖譜中的關(guān)系。常見(jiàn)的方法包括基于規(guī)則和模式匹配、基于統(tǒng)計(jì)方法的方法（例如條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN））。
5.圖卷積網(wǎng)絡(luò)：圖卷積網(wǎng)絡(luò)是一種用于學(xué)習(xí)和處理圖數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)方法。它的獨(dú)特之處在于考慮到了圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)特征和邊的權(quán)重，能夠有效處理知識(shí)圖譜中的復(fù)雜關(guān)系。 以上是知識(shí)圖譜中涉及到的一些基本算法，不同算法可結(jié)合使用，進(jìn)一步提高知識(shí)圖譜的精度和效果。
6.推薦算法：基于知識(shí)圖譜下的推薦算法是基于知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)上，通過(guò)利用用戶(hù)歷史行為和知識(shí)圖譜中的實(shí)體之間的關(guān)系，從圖譜中獲取推薦信息的一種推薦算法。其主要思想是根據(jù)用戶(hù)的興趣和行為，對(duì)與用戶(hù)有關(guān)聯(lián)的實(shí)體進(jìn)行挖掘和分析，從圖譜中獲取相關(guān)的實(shí)體或信息進(jìn)行個(gè)性化推薦。
三、知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)導(dǎo)入應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
基于neo4j構(gòu)建知識(shí)圖譜，利用pyt2neo第三方庫(kù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)并可視化呈現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)系。代碼部分如下：
## 相關(guān)模塊導(dǎo)入
import pandas as pd
from py2neo import Graph
## 連接圖形庫(kù)，配置neo4j
graph = Graph("http://localhost:7474/browser/",auth = ('neo4j','neo4j'))
#csv源數(shù)據(jù)讀取
storageData = pd.read_csv('data_new.csv',encoding = 'utf-8')
# 獲取所有列標(biāo)簽
columnLst = storageData.columns.tolist()
print(len(storageData['title']))
namelist=['中文名','中文名稱(chēng)','中文學(xué)名','標(biāo)簽','描述','外文名稱(chēng)','國(guó)籍','外文名','拼音','含義','時(shí)間','定義','是否含防腐劑']
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)這里數(shù)據(jù)可以私信獲取，或者鏈接獲?。?/p>
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1Yw8z9Nlsw6kDiYExlEpo5w?pwd=a1q8?
提取碼：a1q8
數(shù)據(jù)導(dǎo)入后，我們本地通過(guò)訪問(wèn)：http://localhost:7474/browser/，就可以看到可視化的知識(shí)圖譜：
?
?知識(shí)圖譜中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入neo4j后可以用來(lái)進(jìn)行多種操作和分析，可以進(jìn)行下列應(yīng)用：
?文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-497023.html
數(shù)據(jù)查詢(xún)和檢索：通過(guò)使用Cypher語(yǔ)言，可以方便地查詢(xún)知識(shí)圖譜中的數(shù)據(jù)，包括節(jié)點(diǎn)、關(guān)系及其屬性，從而實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)檢索。
數(shù)據(jù)可視化：Neo4j支持多種數(shù)據(jù)可視化工具，可以使用這些工具來(lái)對(duì)知識(shí)圖譜中的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示，幫助用戶(hù)更好地理解知識(shí)圖譜中的信息。
知識(shí)推理：在知識(shí)圖譜中，節(jié)點(diǎn)和關(guān)系之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系可以用來(lái)進(jìn)行推理，通過(guò)使用Neo4j的算法以及自定義的規(guī)則，可以根據(jù)已有的信息自動(dòng)推理出新的知識(shí)。
等級(jí)挖掘和網(wǎng)絡(luò)分析：使用Neo4j，可以對(duì)知識(shí)圖譜中的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)和分析，包括節(jié)點(diǎn)的度、中心性、社區(qū)檢測(cè)等，從而可以洞察知識(shí)圖譜的結(jié)構(gòu)和演化。
應(yīng)用開(kāi)發(fā)：Neo4j提供了完善的API和開(kāi)發(fā)工具，可以方便地將知識(shí)圖譜中的數(shù)據(jù)應(yīng)用到各種應(yīng)用開(kāi)發(fā)場(chǎng)景中，幫助構(gòu)建智能系統(tǒng)和應(yīng)用。
更多精彩深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容可以關(guān)注“微學(xué)AI”,有問(wèn)題可以私信，合作也可以私信。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-497023.html
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到了這里，關(guān)于知識(shí)圖譜實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用1-知識(shí)圖譜的構(gòu)建與可視化應(yīng)用的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
