这是用NEO4J平台构建一个《人工智能引论》课程的多模态知识图谱相关代码与文件。 知识图谱的经典定义是结构化的语义知识库，是用形象化的图形式来表达出物理世界中的概念以及内部关系。**其基本组成单位是“实体－关系－实体”三元组**，实体间通过关系相互连接形成知识结构网络。而它**也是基于图的数据结构，基本组成是“节点－边－节点”**，从而将知识信息连接成为一个关系网。所以知识图谱主要有**实体、关系、属性**等部分。其中实体表示的某种事物是独立于其他事物的，也是构建图谱最基本的元素；关系表示的是实体与实体之间的关系，用边连接着实体；而属性则用来阐述某一类实体的一些具体的值。这些三元组形式是知识图谱数据层最底层的形式。 图数据库是一种新型的非关系型数据库，无论是节点还是边缘，它的图表都**基于图论**。图论中的基本元素节点和边对应图数据库当中的节点与关系。图数据库的模型是包括**节点、关系以及属性**。它主要存储两类数据：节点和边。节点是实体：如人、成绩、书籍或其他具体事物。边关系：连接节点的概念、事件或事物。

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百万级数据新冠疫情知识图谱源码，代码可运行，数据集包含实体和属性非常全面，使用neo4j图数据库，导入项目数据即可运行。数据包含了感染人数、未感人人数、死亡人数、医院状况、各地点新冠疫情情况等信息，知识图谱的各结点可以点开。知识图谱图片可导出。供大家学习借鉴，互相交流。

neo4j-community-3.5.13-unix.tar.gz neo4j的windows社区版安装包，下载后复制到服务器解压后配置环境变量，具体参照博客

由于字数限制，详情请跳转：https://blog.csdn.net/m0_46573428/article/details/130071302 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。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。该系统由数据爬虫、数据管理、数据处理、知识问答、新闻热点、词条查询和图谱展示七个功能模块组成。而本系统拥有完整的数据处理和数据应用功能，能够充分且便捷地将各领域的数据移植到本系统中。 使用方式简述（配置完环境的前提下）： 1. 启动neo4j：在根目录命令行中运行 neo4j.bat console 2. 启动后端程序：在根目录命令行中运行 python fast.py 3. 启动前端程序：在Vue3目录命令行下运行：①npm install ②npm run dev

Neo4j图数据库概述 入门学习的好书籍，入门书籍，概述书籍，对于后面能深入了解图数据库打下坚实的基础

图数据库neo4j是图数据库的热门项目，这个是3.5的源码，ubuntu系统下可以正常运行

Neo4j 可视化知识图谱所需的两个软件包：java.rar 和 neo4j-community-3.5.5-windows.zip 对应博文教程：https://angxiao.blog.csdn.net/article/details/127300818

包含Neo4j-Java开发快速指南两部分，可创建自定义函数/过程等

Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。