毕业设计：Vue3+FastApi+Python+Neo4j实现主题知识图谱网页应用——前言

一、项目介绍

当导师给我“知识图谱”这个题目的时候我是很懵的，知识图谱是一个比较新的概念，网上相关的项目太少了，让我这个“CV工程师”无处可发挥，但事关毕业，无论如何也得磕下来。查阅无数资料以及和导师讨论过后，我做出了项目原型。整个程序涉及的内容还是比较多的，也算是把我大学林林总总学过的技术做了一个结合。目前写完的程序肯定不是最完美的，但起码所有的功能都已经实现了，项目的完整度是很高的，包括页面设计、前端代码、后端代码、前后端交互、爬虫、深度学习模型、图数据库、知识图谱等。

项目中比较麻烦的一环是数据，尽管我找到的都是网上公开的数据和资料，但是相关的限制也挺多的。经过筛选，本项目的数据都是网上公开，可以爬虫，不受限制的内容。

本项目针对典型目标知识图谱模型进行开发，主要包括数据收集与处理、实体识别与关系抽取、知识融合及知识存储与可视化四大部分。在此基础上，设计目标知识图谱网页应用软件原型系统。

本次内容介绍技术栈、主要功能模块和相关环境配置。

后续内容请静待更新！

二、技术栈组成

前端技术栈	内容	后端技术栈	内容
axure	前端页面样式与交互设计	python爬虫	数据集数据爬虫
VUE3	前端页面交互	FastApi框架	前后端数据交互
Html+Css+JS	前端框架与样式	pytorch框架	三元组抽取模型
NodeJs	前端框架	Neo4j图数据库	知识图谱数据存储与管理

三、主要功能模块说明

1. 数据管理

数据上传部分包含数据集管理功能，用户可以管理已上传的数据集，例如查看数据集的基本信息、下载数据集、删除数据集等。

2. 数据处理

a. 数据标注

数据标注部分是指用户可以在已上传的数据集中对文本内容进行标注，标注的内容包括实体、属性和关系。用户可以通过该功能来提高数据集的质量和准确性。

b. 数据上传

系统会将标注好的新实体和新关系在模块中集中展示，用户可以选择性上传实体和关系到Neo4j图数据库中。

c. 实体融合

数据融合部分是指用户可以将标注后的实体与Neo4j中已有的实体进行匹配和融合。该功能可以整合新的数据和已有数据，提高数据的一致性和准确性。

3. 数据爬虫

该模块支持三个平台的内容爬取功能，输入相应链接，点击自动抓取即可。

4. 知识问答

本模块会根据用户的提问，在Neo4j中提取数据并返回给用户。

5. 新闻热点

该模块会展示三个主流军事平台的新闻热点，以便用户获得最新消息。

6. 词条检索

根据用户输入是实体，系统会自动检索数据库中最接近的实体，并展示其基本信息。

7. 图谱展示

该模块会跳转到Neo4j的可视化平台，基于知识图谱的检索方式可以通过对实体、属性和关系进行检索，可以更加准确地找到所需的信息。

四、环境配置

1.Anaconda+python

https://zhuanlan.zhihu.com/p/347990651

2. vscode

https://blog.csdn.net/Zhangguohao666/article/details/105665412/

3. 一些必装的vscode插件

https://blog.csdn.net/u011262253/article/details/113879997

https://blog.csdn.net/weixin_43344151/article/details/122619623

4. Java JDK 8

https://blog.csdn.net/qq_46550964/article/details/117397498

5. vue3 vite版本

https://blog.csdn.net/qq_35156196/article/details/127579116

6. nodejs

https://zhuanlan.zhihu.com/p/381877437

7. neo4j

https://blog.csdn.net/shan_3_shan/article/details/101188440

文章出处登录后可见！

已经登录？立即刷新