基于Neo4j图数据库的对虾养殖领域知识图谱研究

本文针对对虾养殖领域知识分散和资源利用率低等问题,通过研究知识图谱关键技术,设计对虾养殖领域语义类型与语义关系,采用Neo4j图数据库构建对虾养殖领域知识库,解决对虾养殖户自学能力弱、获取知识困难等问题,并建立对虾养殖领域知识图谱可视化展示平台,为养殖户提供丰富的养殖知识与技术和便捷的图谱查询服务,对促进对虾产业快速发展、推动对虾高产高收、助推乡村振兴发展等方面具有一定的研究价值和应用价值.

一种基于Neo4j图数据库的模糊查询研究与实现

在数据库中进行查询时,数据库无法对形如"高的"、"很近"这种不精确的表达进行处理,关系数据库对于这方面的研究已经提出了很多方法,但是数据量呈指数级增长,关系数据库已经无法对这样庞大的数据量进行存储和处理。Neo4j图数据库不需要在表中存储结构化的数据,而是只需要将所有的节点通过关系连接起来,以网络的形式存储,将所有的节点通过关系形成一个很大的图,这样对数据节点和关系进行增删以及查找就非常容易。针对以上不足,提出一种使用Neo4j图数据库进行模糊查询扩展的方法。该方法通过添加一种领域特定语言对Neo4j图数据库的查询语言Cypher进行扩展,主要是基于图中节点的属性,对Cypher查询语言的WHERE子句进行扩展,通过隶属函数以及α截集相关知识,对不精确的查询条件进行去模糊化,并且将它们转换成精确的结果区间,然后通过这个确定的结果区间在数据库中进行查询,得到了所需的结果。最后设计了一个可以在Neo4j图数据库进行模糊查询的系统,并验证了该系统的可行性以及有效性。

审计数据知识图谱的构建与实现——基于Neo4j图数据库

基于Neo4j图数据库的知识图谱技术能够将海量审计数据可视化,为高效存储、快速组织和精准表达审计实体及其之间的数据关联提供支持。审计工作人员通过审计数据知识图谱能够快速获取审计实体信息并挖掘审计实体之间的潜在数据关联,达到简化审计流程、提高审计效率的目的。基于此,本文重点探讨了审计数据知识图谱的构建与实现,希望能够为相关研究提供借鉴。

基于Neo4j的格萨尔王传人物关系图数据库的设计与实现

在大数据时代下,如何利用现代技术构建一个完善并适合的该数据库,而且该数据库能够对格萨尔王传中人物进行数据整理、关联、配伍规律挖掘等深入研究,也是研究格萨尔王历史必不可少的一环。文章基于目前最流行的Neo4j图数据库进行设计并实现了格萨尔王传中人物知识图谱的构建。主要研究了格萨尔王传中人物图数据库构建的详细过程,包括节点的选取、定义、关系的抽取及定义,最后通过Neo4j查询优化得到有效的分析数据,为深入研究格萨尔王提供了数据支持与指导。

基于Neo4j的药膳方图数据库设计与优化

构建完善的、适合对药膳方进行关联规则、配伍规律挖掘等深入研究的数据库是研究药膳方、推广药膳方必不可少的一环.本文在分析了Neo4j图数据库在管理药膳方以及对药膳方进行数据挖掘的优势的基础上,以《中国药膳大辞典》为数据来源,给出了采用Neo4j构建药膳方剂图数据库的详细过程,包括节点的选取、定义,关系的抽取及定义,最后通过查询优化得到了有效的分析数据,为深入研究药膳方提供了数据支持及技术指导.

基于Neo4j的用户阅读数据图数据库的应用

为了实现一维用户阅读数据的关联化与可视化,分析了图数据库在数据挖掘方面的优势,以西安航空学院2020年的202941条用户阅读数据为数据源,基于图数据模型,采用Neo4j技术,定义了7类实体、6类关系及其属性,构建了用户阅读数据图数据库。结合查询功能,讨论了Neo4j用户阅读数据图数据库在数据查询、图书推荐等方面的应用,希望为图书馆资源与服务建设等提供有效的数据支持及技术指导。

基于图数据库配电网网架图谱校核的方法研究

目前国网公司为了强化营销、运检、调控业务协同,有效支撑电力故障定位、停电范围定位、实时线损统计和业扩报装等业务,推动实施营配贯通建设工作。针对人工营配贯通工作会导致营配业务系统中电网拓扑关系数据与现场不一致的问题,根据配电网网架业务,结合现有关系型数据库存储的台账及关系数据,利用知识图谱技术构建配电网网架拓扑图和Neo4j图数据库存储配电网网架拓扑图,为配电网业务展示、大数据下设备关系查询和数据质量提升提供数据支撑,建立了高效、便捷的检索和核查方式。试验表明,研究的方法误差小,稳定性能好。

基于Neo4j的化工安全知识图谱构建研究

为促进化工行业安全稳定发展,将知识图谱技术首次应用于化工安全领域,针对化工安全事故类中的爆炸事故,通过对全国近100起化工爆炸事故的研究,对化工园区或企业爆炸的致灾因素进行综合分析,对化工事故知识进行整合,抽取出其中的实体和关系,关联成一个“语义网络”,使用Neo4j图数据库进行数据存储,并以可视化的形式呈现,为后续化工安全领域知识图谱技术的应用提供了思路。

基于图数据库和图算法的转供电方案在配电网智能操作票系统的研究和应用

在智能操作票系统的研发中,调电操作票的设计需要对配网故障或者检修的停电范围及线路转供路径进行评估,考虑到电网超大规模的实际因素,常规的关系型数据库难以支撑电网的实时划分和转供电方案的决策。为解决这个问题,通过结合Dijkstra、深/广度优先搜索等图论算法,提出了一种基于图数据库的大规模电网故障影响区域划分和转供电决策方案,实现了调电过程中的最优路径规划,并将其应用在调电操作票的设计当中,实现开票快、准的设计要求。该方案除了应用在操作票系统当中,还可以应用到其他场景中,如电网因故障或检修需要调电时,可以直接给出最优调电方案供调控员使用,能够节省电网调度的经济成本,降低电力传输过程中的电能损耗,避免人为因素导致的电力调度决策失误问题,与目前我国电力行业的“碳中和”目标相符合。为超大规模电网转供电方案的自动规划和选择提供了一种可行的参考案例。

基于MEAN架构与图数据库的企业社交网络平台设计

从社交网络发展现状和企业需求出发,设计了企业社交网络平台。对平台功能进行了划分,从平台易用性和易维护角度进行架构设计,讨论了基于MEAN架构的系统实现模式。在此基础上依据数据特点,设计了图数据库存储模型。

基于图数据库的中医药政策知识图谱的构建研究

目的:通过图数据库技术构建中医药政策知识图谱,聚焦当前中医药领域热点并探析不足,以期为相关政策体系制定提供可行性参考。方法:以147篇中医药政策文件资料为研究对象,按照“公文获取-词典编制-实体识别-关系抽取-知识存储-图谱构建”步骤,完成中医药政策知识图谱并进行分析研究。结果:我国通过发展特色化产业、建设示范区等措施促进中医药事业全面发展,推动“健康中国”发展战略的实施。结论:中医药应充分发挥在治未病、健康扶贫、医养结合等方面的特色优势,提供多形式的公共医疗服务以最终实现“人人健康”目标。

面向数据科学与大数据技术专业的知识图谱构建

知识图谱已经在知识表示和管理方面进行了创新,广泛应用于智能搜索和问答等领域,但在教育教学领域的应用相对较少。基于知识图谱和自然语言处理技术,梳理课程教学计划的主要组成要素,从人才培养方案和课程教学计划中抽取课程实体、属性和关系等信息,设计了数据科学与大数据技术专业课程体系本体模型,实现了数据科学与大数据技术专业课程体系知识图谱的构建。

基于方剂数据集的知识图谱构建研究

目的:构建基于方剂数据集的知识图谱,以系统性地展示方剂实体及其之间的关系。方法:首先建立方剂数据处理与知识图谱构建的规范化流程,获取方剂数据集,然后在4种常用命名实体识别模型中遴选最优模型进行实体抽取,最后利用Neo4j图数据库构建知识图谱。结果:最终遴选出基于Transformer的双向编码模型-双向长短期记忆网络-条件随机场(BERT-BiLSTM-CRF)模型,从数据集中抽取出症状、中西医病名、中医证候等医学实体,平均F1值达90.55%,形成了规范的方剂数据集并构建了方剂知识图谱。结论:利用本文方法抽取出的医学实体为中医药的临床实践和科学研究提供了系统性展示方剂实体及其之间关系的可靠数据基础。所建立的方剂知识图谱实现了中药方剂的知识检索,不仅有助于发现方剂数据中的潜在知识与内在关系,而且为中医药领域的信息整合和知识发现提供了坚实基础,推动中医药的现代化进程。

基于监控视频的知识图谱数据挖掘

为了解决依靠人力难以有效从海量监控视频中发现隐藏信息的难题,提出了一种基于监控视频的知识图谱构建和数据挖掘方法:先利用深度学习算法对监控视频进行行人重识别,给每一个独立的人分配唯一ID;再将非结构化的视频数据转化为结构化的三元组格式,输入Neo4j图数据库构建知识图谱;最后,基于该知识图谱利用行人共现算法、轨迹挖掘算法、社团检测算法等对监控视频进行数据挖掘。采用知识图谱对监控视频进行数据挖掘的实验结果表明,该方法在充分利用监控视频数据上有独特优势。

面向电商领域的旗袍知识图谱构建与实证研究

为挖掘旗袍服饰要素的关联关系与隐藏价值,构建一个基于电商数据的细粒度旗袍知识图谱,并开展实证研究。旗袍知识图谱采用自底向上逐层构建的方法,首先根据先验知识设计细粒度本体模型,为后续工作提供逻辑基础;然后采集并预处理原始数据,通过知识抽取、知识融合规范化数据,进行实例填充,完成数据层设计;最后将数据存储到图数据库,实现可视化。在此基础上,围绕旗袍、服饰要素以及用户人群开展深度挖掘、知识推理,借助图分析算法在社区检测、相似度和要素关联上展开实证研究。结果表明:旗袍知识图谱蕴含服饰要素之间隐藏的关系,能够挖掘内在的语义信息;旗袍服饰要素和用户人群之间存在一定的知识关联性,进而辅助设计与销售决策。

基于知识图谱的高校智慧教学平台建设与实践

针对高职院校计算机专业课程存在的内容抽象,理解难度大,导致学生在学习过程中会丢失大量学习机会及专业指引等问题,本研究设计实现了一个基于知识图谱的高校智慧教学平台。通过引入知识图谱技术,主要实现了知识图谱显示、知识路径查询、知识点关系管理、习题推荐、资源推荐、智能问答等功能,有助于学生形成系统的学科知识体系。

面向风电机组运维的知识图谱构建研究与应用

规模化风机高频运维信息愈发呈现数据高维、类间互联、规模攀升的特点,传统人工孤岛式故障检修运维模式难以适应人机料法环一体式发展进程。针对风机全环节、全要素的主动运维要求,提出知识规则、主从设备、规范条例一体融合的风电机组运维知识图谱构建方法。利用图论文本关键词提取算法(TextRank)完成对风电专业运维文本的实体识别与关系抽取,用以提高特征词的提取精度。采用Neo4j图数据库构建风电安全管理规程图谱及风电设备运维图谱,实现多元数据的互联与可视,进而实现风电运维信息的智能化查询。应用上述方法构建了629个实体、742条关系类型的风机知识图谱。数据查询试验表明:该方法的精确率及召回率等主要指标均在89%以上,较传统数据库方法平均提升了6.5%。该方法建立了运维要求可视表达和类间任务关联。运维大数据的有效查询,将有助于节省双碳战略风电运维力量,提高运维智能化水平。

基于百科数据的林业知识图谱的构建与应用

本文提出了基于百科数据的林业知识图谱构建方式。首先,通过Scrapy爬虫框架爬取Wikidata和互动百科上与林业相关的数据,构建了林业知识图谱的概念层、数据层;其次,在命名实体识别和分类的步骤中提出了构建林业实体类别分类表的方法来进行实体分类;最后,将构建好的林业知识图谱存储到Neo4j图数据库中,并搭建了一个简易的知识图谱网站,使用Django框架和ECharts实现知识图谱的网页展示。

基于标记属性图的Wikidata人物关系可视化数据分析

通过人物关系分析挖掘实体之间的联系,在数据挖掘领域具有重要的研究意义。本文提出了一种基于标记属性图模型的可视化实体关系分析框架,以人物关系分析为研究案例,对诺贝尔化学奖得主的人物关系进行了可视化的实证分析。标记属性图模型能够有效的刻画实体之间的关系,便于挖掘实体之间的内在联系。本研究探索了属性图模型在人物关系分析中的应用,为知识发现和关联关系的研究提供了不同的视角。

基于图数据库的流调数据轨迹追踪技术的建立

目的 利用重大突发公共卫生事件流调数据中的感染者活动轨迹信息,实现感染者活动轨迹的可视化。方法 基于Neo4j图数据库的深度挖掘流调数据的方法,利用2020年初天津市某远郊区重大突发公共卫生事件中感染者流调数据,使用NLP领域的文本分类和命名实体识别等相关深度学习技术,将流调数据拆解为感染者、感染类型、地点、地点类型、活动事件及活动事件类型6类实体及其实体关系,实现对感染者活动轨迹的追踪,辅助划定风险区域。结果 本研究选择任意时间段内60例感染者的聚集度,最终形成节点和关系数据7 390条数据,其中节点1 643条,关系5 747条,得出的结果与实际聚集区域基本一致。经过2022年天津市某近郊区疫情数据进一步校验,根据流调数据中感染者活动轨迹和活动范围,可生成感染者活动热力图与官方封控的区域基本吻合。结论 感染者的热力图分布可以评估疫情可能波及的范围,辅助划定风险区域,有利于进一步精准的流行病学调查和政府的精准管控。