【知识图谱】——实现流程讲解（完结）从数据收集到知识图谱可视化的毕设流程

小镇大家族:
这次是作为之前知识图谱系列的完结，把之前没说的知识图谱的整体流程都说了一遍，还是提醒大家别把最后一步可视化当成了知识图谱的全部，整体上来说它反而是最不重要的[奥比岛_点赞]

UI衣服根据月:
大学啥没学到叫我写论文，可以说我是零基础学知识图谱了，哈哈哈哈

小镇大家族:
为什么知识图谱的视频是我播放量最高的🔥[跪了]后面我看知识抽取，知识加工，知识推理的内容没太多人做，以后正好用深度学习结合它[FGO_怒]我也去蹭流量

【回复】大家都不是做知识工程的， 估计就是拿个可视化水一水罢了
【回复】因为真正做这个学习的人不多，大部分是大概拿来用用。
AI视频小助理:
一、知识图谱的制作流程，包括数据准备、模式构建、实体关系定义和知识抽取、知识融合、知识加工和知识更新等步骤。 00:22 - 知识图谱的制作流程分为四个步骤：数据收集、模式层构建、实体关系定义和知识抽取。 01:02 - 数据的质量决定了知识图谱的质量和工作量。 02:09 - 实体关系和属性是知识抽取的三种方式。 二、实体和属性的关系，以及实体关系和实体消息的概念，最后知识融合和知识加工的步骤。 03:02 - 实体和属性的关系是相对的，需要分清实体和属性的区别 04:15 - 知识融合是将实体消息和关系对齐，以实现实体消息标准化 05:49 - 知识加工包括评估知识的意义和可视化展示 三、如何构建知识图谱，包括知识推理、知识更新和图谱可视化等多个步骤。同时还介绍了本体建模软件的使用方法。 06:00 - 知识推理的过程，从已知信息中推断出未知信息 06:17 - 通过知识推理，确定张三和李四之间的关系为同事关系 06:49 - 构建知识图谱的步骤，包括数据处理、本体构建和可视化等多个环节 四、知识图谱的构建过程和本体的使用方法，以及知识抽取的步骤和机器学习在知识融合中的应用。 09:00 - 标准本体可以放在网站上进行互联 10:57 - 知识抽取的步骤可以根据数据进行设计 11:45 - 关键词抽取和特征提取可以用于实体抽取和知识融合 五、如何使用机器学习算法创建知识图谱，以及如何通过知识推理和网络分析对数据进行分类和可视化。 12:02 - 使用机器学习算法对原始数据进行分类 12:31 - 通过推理关联关系，推断人员参与事件的可能性 13:13 - 利用知识图谱进行社团分析和优先度排名 --本内容由AI视频小助理生成，关注解锁AI助理，由@神楽坂泉 召唤发送

bili_66539340955:
up主，你好，构建的本体在后面构建数据层是不是没啥用， 只是做个框架方便后面构建数据层

【回复】本体很重要，是用来指导你后面数据的处理，知识的选择的，没有它就相当于带着答案找过程
小镇大家族:
https://pan.baidu.com/s/1r_66a9s-Y3woRP9pt_X09Q?pwd=vj9u

SuperSisiter:
up主，本体知识库是什么东西，我最近毕设要做一个文物本体知识库，实在不理解[笑哭]

【回复】本体好像是知识图谱的一种表达方法
【回复】知识库就可以理解成储存知识图谱的数据库，我可能了解不多，个人觉得就是知识图谱[笑哭]