基于Neo4j的知识产权课程图谱构建研究

为使知识产权课程顺应创新驱动环境下数字人文技术的发展,文章分析了知识产权领域内课程资源间的关系,并将本体模型、Neo4j图数据库技术与知识产权课程资源相融合,建立起知识产权课程资源知识图谱的设计流程和构建方案。实证表明,知识图谱和本体模型构建既有利于分析课程资源之间的关系,也有利于建立授课教师及教育机构间的关联。

基于Neo4j的中医妇科知识图谱构建研究

通过详细阐述中医妇科知识图谱的构建流程,包括本体层的设计、实体与关系的知识抽取、数据的知识融合,以及最终的知识存储和可视化展示,提供了一种新的视角来理解和应用中医妇科知识,为中医学的研究和临床诊疗提供参考和借鉴。在本体层设计阶段,采用自顶向下的方法,运用Protégé软件进行本体编辑和构建,确保了本体结构的科学性和系统性。在知识抽取阶段,利用Bi-LSTM-CRF模型结合人工定义规则,有效提取了中医妇科文本中的关键实体和关系。在知识融合阶段,针对中医术语的复杂性和多样性,采用人工方法进行数据的整合和对齐,增强了数据的准确性和一致性。最后,在知识存储和展示阶段,通过Neo4j图数据库实现了知识的有效存储和直观展示。

基于Neo4j的张道宗针刺治疗原发性头痛证治规律研究

目的探讨基于Neo4j的知识图谱总结张道宗针刺治疗原发性头痛的证治规律。方法收集于2020年至2022年在安徽中医药大学第二附属医院就诊的251例头痛患者临床医案,采用PHP语言、Gephi对取穴进行分析,并运用古今医案云平台进行社团分析,使用PHP 5.6程序代码将支持度≥0.08,置信度为≥0.65的证型、症状、舌象、脉象、取穴转译为Cypher语句,录入Neo4j中。结果针刺取穴多为督脉,占比26.95%,核心处方为百会、太阳、风府、印堂、哑门、头维、风池;置信度≥0.65的证型与取穴:足三里、脾俞→血虚头痛,丰隆→痰浊头痛、风湿头痛,太冲、侠溪→肝阳头痛,风门→风寒头痛,太冲、血海、阿是穴、膈俞→淤血头痛,曲池→风热头痛,肾俞→肾虚头痛;构建“证型-症状-取穴”本体及其间关系的知识图谱模型。结论张道宗针刺治疗原发性头痛以头部、督脉腧穴为主,形成了以“通督脉以和阴阳、启神机以调神志”为主要治则的选穴规律;也表明知识图谱在总结名老中医经验中具有数据整合、知识表达、智能检索等优势。

基于Neo4j的中医导引学知识图谱构建

目的:以中医导引学的特点为基础构建知识图谱,方便用户查询、学习,传播中医养生保健传统文化,提高健康素质。方法:使用BERT-CRF模型辅以人工校对,对导引功法相关文献进行命名实体识别,根据学科特征制定实体之间的关系,并使用Neo4j构建中医导引学知识图谱。结果:纳入相关文献3152篇,构建的知识图谱共包含2262个实体节点,5108条关系数据,7种实体类别属性,7种关系,并可以使用Neo4j的Cypher查询语言进行知识检索。结论:本知识图谱将中医导引学知识进行可视化展示,可用于构建导引知识检索、智能问答、功法推荐等应用程序与网络平台,开发相关人工智能应用设备,应用于计算机、自动化等学科的研究与生产创新中,同时也可用于深入数据挖掘,发现新研究方向。

基于“病机链”理念的《脾胃论》湿热成痿肺金受邪论Neo4j知识图谱构建

目的:基于Neo4j探讨“病机链”理念下《脾胃论》知识图谱的构建方法,梳理书中各个方剂的病机逻辑关系,完成《脾胃论》湿热成痿肺金受邪论小型知识图谱的构建以及可视化。方法:在《中医临床术语第2部分:证候》等规范的指导下,采用人工知识抽取对《脾胃论》湿热成痿肺金受邪论的题目、目录、方剂、中药、症状及病机进行提取、预处理及标准化,利用图数据库Neo4j构建知识图谱并进行存储。结果:基于Neo4j构建了包含115个相关实体节点和290条实体关系的《脾胃论》湿热成痿肺金受邪论小型知识图谱,实现了以“病机链”形式可视化方剂相关内容等功能。结论:研究证明了以“病机链”理念完整构建《脾胃论》Neo4j知识图谱的可行性,也为未来中医古籍的可视化提供新的思路。

一种基于Davinci和Neo4j图数据库的微博水军快速识别方法研究

研究探讨了大语言模型和图数据库技术在微博水军识别领域的应用。提出了一种基于Davinci模型的微博水军快速识别方法,并利用提示词工程识别水军账号概率及线索,同时运用Neo4j图数据库实施社群分析,绘制热点事件水军传播网络,识别水军团伙。结果表明,该方法能较好地识别微博水军账号,且速度快,结合人工研判效果明显。探讨了大语言模型在水军识别中的应用前景,研究分析了水军识别过程中基于标签数据集的模型微调、提示词构建、用户社群分析等关键技术。为相关部门提供了一种利用大语言模型工具支持分析工作的新思路,对未来水军监测工作具有一定参考价值。

基于Neo4j图数据库的我国运动干预阿尔茨海默病研究知识图谱可视化分析

目的对国内运动干预阿尔茨海默病(AD)相关研究文献进行梳理呈现,系统分析该领域理论进展和研究现状。方法以中国知网数据库中运动干预AD的核心期刊论文为研究对象,采用内容分析法对研究主题、方法、结论梳理分析,基于Neo4j图数据库完成存储和可视化,呈现国内运动干预AD研究的全貌。结果国内运动干预AD的研究中理论综述较多,占60%;实验研究约占24%。实验研究均得出运动干预AD的有效性,各研究中不同运动形式、联合疗法均被证明有效,缺乏对不同时间频次、强度运动的对照研究。文献综述多为对生物机制和疗效的理论综述,系统综述较少,仅8篇meta分析和1篇知识图谱可视化分析,缺乏对不同时间、形式、强度运动疗效的系统性比较综述。结论运动可通过多种机制来延缓AD病理变化,其剂量效应也已有体现,但对于不同人群、运动方案的调节作用研究还不透彻,对额外变量的控制还不够严格,降低了研究的可信度和可比性,且缺乏不同运动方案对AD疗效的系统性综述。

基于Neo4j的高校信息化资产盘点功能设计与实现

针对信息化资产数据准确性差和利用率低问题,文章引入Neo4j数据库构建高校信息化资产模型,通过对接云平台、堡垒机、OA等平台的接口,自动获取数据;利用资产盘点机制推动数据更新和资源降配,利用自动化工具聚合分析资产数据、生成图表报告、发起OA流程,简化了资产盘点流程,减少了工作量。该模型实现了细粒度、高精确、易操作的信息化资产盘点,既提高了教师的接受度与满意度,又保证了高校信息化资产的充分利用。

基于Neo4j的科技人才继续教育发展提质研究

随着科技日新月异,知识更新日新月异,对于科技人才而言,持续接受继续教育变得尤为重要。这不仅是维持个人竞争力的关键,更是推动行业创新、社会进步的不竭动力。通过不断学习,科技人才能够紧跟时代步伐,为未来发展贡献力量。在这一背景下,探索新的技术手段和方法来提升继续教育的质量和效果具有重要意义。Neo4j 作为一种高效的图数据库,为科技人才继续教育的发展带来了新的机遇。

基于Neo4j的中轴线艺术价值数字化知识图谱研究

目的以数字技术推动文化遗产价值阐释,以北京中轴线为例,提出了基于人工智能知识图谱的遗产价值挖掘与阐释方法。方法构建了人工智能阐释遗产艺术价值的知识图谱七步法:1)多源异构的艺术资料整理与数字转化;2)基于Protégé系统的本体系统;3)借助本体与图数据库的映射厘清逻辑关系;4)结合NLP大数据技术进行文本挖掘与抽取;5)基于Neo4j构建数字化资源;6)基于Cypher语言查询与图算法提炼艺术价值研究;7)知识图谱的可视化呈现。结论跳出了传统的中轴线宫廷艺术的范畴,提出了4个审美维度,并从4维度揭示了中轴线所承载的中华传统思想精髓。

基于Neo4j构建《海药本草》知识图谱的研究

【目的】基于Neo4j技术构建《海药本草》知识图谱,并进行知识图谱的分析与意义探讨。【方法】以《海药本草》原文为数据源,提取与中药相关的数据信息,建立Excel数据表,形成包括中药的编号、药物名、药用部位、产地、药性、药味、功效、毒性、各科主治等共13项信息,并对提取信息进行预处理以及标准化。利用图数据库Neo4j对所构建的知识图谱进行存储与分析。【结果】构建了基于Neo4j的《海药本草》知识图谱,共产生了518个实体,1046条实体关系,涉及产地、药味、功效等;实体相关的统计结果展现了唐末五代药物发展概况和外来药的分布情况。基于构建的知识图谱可实现信息查询与内容可视化。【结论】所构建的《海药本草》知识图谱可直观展现书中药物的类别、产地、药性、药味、毒性、功效主治之间的关联,可为深入开展药-药关系、药-病关系研究和中医药发展史研究奠定基础,以及为中医古籍的合理有效利用提供方法,助力于中医药现代化。

基于知识图谱和图数据库Neo4j的图书推荐系统研究

[目的/意义]在图书馆大数据技术快速发展的背景下,为了应对信息冗余和信息过载产生的问题,本文对面向读者的图书推荐系统展开深入研究。[方法/过程]分析当前图书馆信息推荐工作的现状,并就图数据库用于推荐系统的可行性进行了分析。然后本文借助Protégé软件构建了推荐模型的知识图谱结构,形成知识关联模型;并完成RDF数据到图数据库Neo4j的数据映射,对数据结构内容予以可视化呈现。最后结合实体模型提出推荐算法并进行实例分析。[结果/结论]本文拓展了图书馆推荐系统的研究范畴,所提出的建模思路、技术路线和实现方法对于业内图书推荐系统的研发和推广具有一定的借鉴和参考意义。

基于Neo4j的中小企业售后服务知识图谱研究

将人工智能(artificial intelligence,AI)技术应用到企业生产和运营已势在必行,与大型企业相比,中小企业由于自身资源条件限制,对AI技术的应用略显力不从心。部分中小企业在人员和产品售后服务中面临着一些困扰,针对这些问题,基于知识图谱的智能问答客服系统是一个比较理想的解决方案。本文从可行性和实用性角度出发,以某软件公司真实业务情况为例,构建中小企业售后服务知识图谱,为该业务领域提供一套可供参考的较为规范的知识图谱样版。

基于Neo4j的水产养殖溯源数据分析平台构建

随着水产养殖业的快速发展,食品安全及质量控制问题逐渐显现。对此,构建基于Neo4j的水产养殖溯源数据分析平台显得尤为必要。该平台可提供便捷的数据查询与分析功能,有助于实现水产养殖的全程溯源,帮助消费者了解水产品来源、生长环境、饲料使用等信息,以保证食品安全。

Neo4j在物流配送中的路线规划应用

随着物流行业的迅速发展,如何实现高效的路线规划已成为业界的关注焦点。传统的路线规划方法受限于数据处理能力和算法效率,难以满足复杂多变的物流需求。作为一种图数据库,Neo4j以其强大的关系处理能力和高效的查询性能,为物流行业的路线规划提供了全新的解决方案。本研究旨在介绍Neo4j作为图数据库的优势,并深入探讨其在物流行业路线规划中的应用。通过数据建模、路线规划算法和用户查询等步骤,Neo4j能够实现快速、准确和灵活的物流配送路线规划。最后,论文讨论了Neo4j的优势和局限性,并对未来的发展方向进行了展望。

基于Neo4j的领域本体存储方法研究

在分析民航突发事件应急管理领域本体及其存储特点的基础上,提出了一种基于Neo4j的领域本体RDF图数据存储方法,研究了领域本体RDF有向标记图结构与Neo4j图数据库存储模型的关系,结合民航突发事件应急管理领域本体的实例查询,给出了RDF图与Neo4j之间的映射关系及其实现过程。实验验证了Neo4j图数据库在满足领域本体RDF图数据查询的同时进一步提高了查询的效率,为大数据平台下的RDF图数据语义检索与推理提供了方法支撑。

基于图形数据库Neo4J的合著网络研究与实践

研究合著网络可以一定程度地了解和揭示科研合作关系网络。鉴于关系数据库处理合著网络数据存在较大的局限性,着重介绍了图形数据库和Neo4J,并以笔者参与构建的军事医学科学院机构知识库系统为例,分析了基于图形数据库Neo4J的合著网络研究与实现,总结了基于Neo4J的合著网络分析的优势。

基于Neo4j的海量石油领域本体数据存储研究

语义网技术的发展促进了石油领域中多学科本体之间的整合技术的发展。随着数据的规模的增大,传统的基于关系型数据库的数据存储和信息检索等存在较多问题。对此,提出了一个基于Neo4j数据库的领域本体构建过程,专注于改进数据存储和信息检索两个方面。首先,提出了一种基于图形数据库Neo4j的大规模本体数据存储问题的解决方案,通过设计一种基于Neo4j的存储模型配合分布式存储机制,实现存储空间的高效利用。其次,在Neo4j数据模型的基础上,设计了一种两层索引结构的检索算法。实验评估表明,提出的方法与基于关系数据库的方法相比,在数据存储方面可以节省10%以上的存储空间,在信息检索方面将检索效率提高了30多倍。

图形数据库NEO4J与关系据库的比较研究

为了更为全面地揭示图形数据库与关系数据库在内部机理与应用场景方面的不同,采用理论分析与实例验证相结合的方法,从模型成熟度、安全性、可扩展性3个方面进行分析对比,结果显示图形数据库更新非常方便,更新复杂度仅为关系数据库的1/4。由此可知,图形数据库在成熟度、安全性等方面劣于关系数据库,但在处理复杂数据关联方面远优于关系数据库,适合存储关联关系复杂、关系动态变化等社交性数据。

图形数据库Neo4j的内嵌式应用研究

图形数据库支持C/S结构与内嵌式部署2种方式,而内嵌式部署因使用简单方便而广受关注。以教育领域中论文作者合作关系图谱为例对图形数据库的嵌入式应用进行研究,提供一种快速、动态的学术合作关系存储方法。研究表明图形数据在数据库创建、查询、更新等方面表现出很高的易用性,特别特别适合处理大量复杂、动态、互连接、低结构化的数据,是一种解决社交网络、信息可视化等领域海量关联数据存储的有效方法。