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知识图谱可视化(Knowledge Graph Visualization)配置部署和使用场景分析

发表于2024-11-21|更新于2024-11-21|大前端
fastapipythonVis.jsPyVis知识图谱可视化知识图谱
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  1. 1. 1. 交互式可视化
  2. 2. 2. 基于 Vis.js
  3. 3. 3. 易用性
  4. 4. 4. 与 NetworkX 集成
  5. 5. 示例代码
  6. 6. 主要用途
  • PyVis能解决什么使用场景呢？
    1. 1. 1. 社交网络分析
    2. 2. 2. 知识图谱构建与展示
    3. 3. 3. 网络拓扑分析
    4. 4. 4. 路径分析与导航
    5. 5. 5. 复杂系统的依赖关系
    6. 6. 6. 数据聚类与社区检测
    7. 7. 7. 图论算法教学与展示
    8. 8. 8. 金融和商业数据分析
    9. 9. 9. 事件或关系追踪
    10. 10. 10. 文档和资源引用关系
    11. 11. 总结：如何选择 PyVis？
  • 这个工具是开源的吗？全开源还是半开源？
    1. 1. 开源的特点：
    2. 2. MIT 许可证的优势：
    3. 3. HTML 示例代码
    4. 4. 功能说明
    5. 5. 下一步计划
    6. 6. 后端实现（接口端）
      1. 6.1. 更新 /get_graph 接口
      2. 6.2. 示例代码：app/routers/graph.py
    7. 7. 前端实现
      1. 7.1. 示例代码：
    8. 8. 关键调整说明：
    9. 9. 验证方法：
    10. 10. 整合后的流程
    11. 11. 运行结果
    12. 12. 下一步计划
    13. 13. 服务端代码
      1. 13.1. 独立存储图数据：app/models/graph_data_store.py
      2. 13.2. 路由文件：app/routers/graph.py
    14. 14. 关键改动点
    15. 15. 如何扩展
    16. 16. 前端实现
      1. 16.1. HTML 文件：
    17. 17. 功能说明：
    18. 18. 方案 1：文件持久化存储（笔者本地测试自己使用，选择这个，这个简单好配置，依赖少）
      1. 18.1. 更新后的代码
    19. 19. 方案 2：数据库持久化存储
      1. 19.1. 安装依赖
      2. 19.2. 数据模型定义
      3. 19.3. 启动时初始化数据库
    20. 20. 总结
    21. 21. 调整后的代码
    22. 22. 关键点
    23. 23. 效果
    24. 24. 调整与优化的点
    25. 25. 增强的用户体验
    26. 26. 服务端相关代码其实就是这个文件
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