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前端实现人员关系图谱

入职前端工作到现在差不多有一年半的时间了,和朋友偶然聊天的时候被问到,能不能用所学的前端知识做一个家族关系的族谱,可以使家族关系更加简单明了。...解决技术困难 当时阻碍我前进的就是如何实现族谱的连线以及根据数据渲染它们的对应关系,后来在逛博客的过程中,发现了antdesign的charts图表组件。...利用这个组件,如果可以进行一些改造,可能就可以实现族谱的关系图。 开始动手 首先需要安装ant-design/charts,具体安装过程请参考官方文档。...安装完成以后,就要根据数据渲染出想要的视觉效果,由于svg图相关的知识比较薄弱,所以实现的视觉可能有点丑陋,大家将就着看看,我写这篇文章的目的就是总结自己的技术探索历程,可能这篇文章下周就修改了。

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电影关系图谱

——Google辛格博士 “电影关系图”实例将电影、电影导演、演员之间的复杂网状关系作为蓝本,使用Neo4j创建三者关系的图结构,虽然实例数据规模小但五脏俱全。...单独运行也会产生关系,但是节点是Neo4j自动生成的,只有一个id,如下: 这个查询ACTED_IN类型的关系,上面的绿色和蓝色为整体运行cypher产生的,底下的全红是单独运行产生的,点击中间红点,...查看如下图: 创建演员导演关系 CREATE (Keanu)-[:ACTED_IN {roles:['Neo']}]->(TheMatrix), (Carrie)-[:ACTED_IN {roles...,后3句创建导演与电影的关系。...因为创建关系这条语句找不到节点变量Keanu、TheMatrix等。 二、检索节点 运行整体cypher图数据结构创建完成后,下面介绍检索相关操作。

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InteractiveGraph 实现酷炫关系图谱之前瞻

组织负责人之一)在 ApacheCN 中文开源组织 的机器学习群(qq 群:629470233)里问我下面这个项目(见于:安利一个惊艳的红楼梦可视化作品)研究的如何,我答曰那时安利过后仅分析了下该红楼梦关系图谱的...再是不久前爬取明星相互关系的数据(还是那句话数据质量不一定多高,仅为练手),以供 neo4j 上手操练之用,并写有详细的入门教程: 一文教你用 Neo4j 快速构建明星关系图谱,而 neo4j 是赫然写在...股票图谱 正所谓:“无巧不成书”,世上就果真有那么巧的事,没几日就看到利用 Tushare 数据实现知识图谱效果这篇新近出炉的文章(感谢作者提供完整代码和数据,下文将补上自己实践明星关系图谱的代码和数据后...至于为什么我不是按照这里的代码去处理数据,而非要自行实现,实在是因为明星相互关系的数据和上述股票和组织的数据都不太一样,具体差异后续再说。 ?...股票一例是第三种,下图是第一种也是本次明星关系图谱将要实现的模式。

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知识图谱中的关系推理

知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)(“实体”)和边(Edge)(“关系”)组成。...在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱关系的最有效的表示方式。...通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 ?...关系推理 就我的理解而言,虽然目前的知识图谱上已经有了非常多的实体对和关系事实,但是由于数据的更新迭代以及不完整性,注定了这个知识图谱的不完整,同样,他里面也隐藏着我们难以轻易发现的信息。...缺点:建模方法着眼于实体间的直接关联关系,难以引入并利用人类的先验知识实现逻辑推理 基于深度学习的关系推理 代表性工作: 单层感知机模型SLM(Single Layer Model) NTN神经张量模型

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部署明星关系图谱那些事儿(GitHub Pages)

时光飞逝,距离发布上一篇文章 InteractiveGraph 实现酷炫关系图谱之前瞻 已经过去了近两个月,嘴上说着会马上把实战“娱乐圈明星关系图谱”的代码开源到 github/DesertsX,但却一直没有行动来着...而无法体验这么酷炫的明星关系图谱该是多么遗憾的事,所以古柳想着一定要把它部署到网页上,可供大家体验把玩!说干就干。 ?...看过几篇文章后感觉各种配置比较繁琐,但应该不难,只是还需要“昂贵”的服务器和域名,一想到只是用来展示这个关系图谱,内心深处的“经济学理性人”就劝退了我。 ?...貌似故事到这就该结束了,无法看到酷炫关系图谱的人,就自个人遗憾去吧。...当然由于关系图谱里涉及1281张明星图片,导致网页加载比较慢,体验效果不太好,考虑到大家估计没耐心等完全加载,因而简单录制了个体验的视频放B站上:bilibili -超酷炫的娱乐圈明星关系图谱,28s,

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AI辅助构建知识图谱关系抽取

本次大赛旨在通过糖尿病相关的教科书、研究论文来做糖尿病文献挖掘并构建糖尿病知识图谱。参赛选手需要设计高准确率,高效的算法来挑战这一科学难题。...第一赛季课题为“基于糖尿病临床指南和研究论文的实体标注构建”,第二赛季课题为“基于糖尿病临床指南和研究论文的实体间关系构建”。...完整代码获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 关系抽取 即可获取。 类别名称和定义 疾病相关: 1、疾病名称 (Disease),如I型糖尿病。...选手从中抽取实体之间的关系。实体之间关系共十类。 ? ? 模型 构建训练样本 之前没有做 Relation Extraction 的经验,最直觉的想法是当成一个二分类问题来做。

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关系图谱在贝壳的构建和应用

关系图谱的基础建设,包括:关系图谱的基础数据建设,关系强度量化,子图抽取的方法(异质网络和同质网络) 2. 关系图谱的能力,包括:节点影响力和Graph Embedding 3. ...我们想到了关系图谱。 ? "关系图谱"在业内通常也叫"网络图谱",上图展示了贝壳关系图谱的实例。实例中,节点是:经纪人、房、客人等。关系:浏览、关注、带看等行为关系。...关系图谱与知识图谱的差异,首先看下贝壳知识图谱的示例,节点是:房、地铁站、学校等,关系是附近学校、附近地铁等静态的关系关系图谱更偏向动态的行为网络而知识图谱更多的是偏实时的静态的知识网络。 ?...贝壳关系图谱的技术架构,自下而上分为:基础图谱、子图谱图谱能力、图谱应用。 基础图谱:基础图谱定义了各种行为的关系。基于基础图谱构建了子图谱。...图谱应用:基于关系图谱的能力,进行了关系图谱应用的探索,这个部分会在后面介绍。 ▌基础建设 ? 先探讨一下基础建设部分,包括:基础图谱及子图谱。我们首先建设基础图谱,然后量化关系强度。

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【论文推荐】最新六篇知识图谱相关论文—全局关系嵌入、时序关系提取、对抗学习、远距离关系、时序知识图谱

【导读】专知内容组整理了最近六篇知识图谱(Knowledge Graph)相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看! 1....Global Relation Embedding for Relation Extraction(关系提取的全局关系嵌入) 作者:Yu Su,Honglei Liu,Semih Yavuz,Izzeddin...Improving Temporal Relation Extraction with a Globally Acquired Statistical Resource(利用全局获得的统计资源改善时序关系提取...0f06d52ab1185faaf2f85cfdc70f1c76 4.KBGAN: Adversarial Learning for Knowledge Graph Embeddings(KBGAN:基于对抗学习的知识图谱嵌入...5.CERES: Distantly Supervised Relation Extraction from the Semi-Structured Web(CERES:从半结构化的网络中提取远距离关系

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知识图谱构建-关系抽取和属性抽取

转载自:丁香园大数据 前言 医疗知识图谱构建离不开大量的三元组,而三元组的获取除了先前文章介绍的IS-A上下位抽取,另一项就是关系抽取。...使用仅仅两个entity之间的words 可以在一定程度来替代position的作用,而且实现更简单。...为了获取更多的图谱结构特征和图谱中的先验知识,近几年,大多研究集中于利用图神经网络解决远监督关系抽取任务。...联合抽取模型 联合抽取模型的设计目的是希望在进行命名实体识别的同时,让实体信息辅助关系抽取,从而实现两个任务一体化。对于实体间关系的端到端(联合)提取,现有的模型都是基于特征的系统。...目前无论是哪一种关系抽取模型,我们除了在细节结构上整合各种策略,也会将BERT,和已有医疗知识图谱的表示学习模块加入到模型中,目的就是更好的抽取医疗实体关系,构建更高质量的医疗知识图谱

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基于 Nebula Graph 构建百亿关系知识图谱实践

本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 图片 一、项目背景 微澜是一款用于查询技术、行业、企业、科研机构、学科及其关系的知识图谱应用,其中包含着百亿级的关系和数十亿级的实体,为了使这套业务能够完美运行起来...,经过调研,我们使用 Nebula Graph 作为承载我们知识图谱业务的主要数据库,随着 Nebula Graph 的产品迭代,我们最终选择使用 v2.5.1 版本的 Nebula Graph 作为最终版本...在开源图数据库领域,无疑存在着很多选择,但为了支撑如此大规模数据的知识图谱服务,Nebula Graph 对比其他的图数据库具有以下几个优点,这也是我们选择 Nebula Graph 的原因: 对于内存的占用较小...在我们的知识图谱业务中,很多场景需要向用户展示经过分页的一度关系,同时我们的数据中存在一些超级节点,但根据我们的业务场景,超级节点一定会是用户访问可能性最高的节点,所以这不能被简单归类到长尾问题上;又因为我们的用户量并不大...我们最后选择使用蚂蚁金服开源的 OceanBase 数据库来辅助我们实现业务,数据模型如下: technologydownstream technology_id downstream_id sort_value

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中文人物关系知识图谱(含码源):中文人物关系图谱构建、数据回标、基于远程监督人物关系抽取、知识问答等应用.

中文人物关系知识图谱(含码源):中文人物关系图谱构建、数据回标、基于远程监督人物关系抽取、知识问答等应用....项目介绍 知识抽取(实体关系抽取)是知识图谱构建中的核心环节,实体关系抽取作为一项基本技术在自然语言处理应用中扮演着重要作用....人物关系数据在百科等平台上都有放出,或许可以做为远程监督的先验知识库? 能否提供一个实时动态更新的人物关系图谱方法?...,查看一下效果,熟悉一下这个技术流程 走一便基于Bootstrapping的实体关系抽取,熟悉一下这个技术流程 基于构建起来的人物关系图谱,完成一个面向人物关系图谱的知识问答 5.项目架构图...1,收集人名词典 2,基于人名词典,采集搜狗人物关系图谱数据库 刘备人物关系网 图片 韩寒人物关系网 图片 3,人物关系数据库规模 项目 数量 人物 11024 关系对 35995 关系类型

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【知识图谱系列】多关系神经网络CompGCN

知识图谱是以图的形式表现客观世界中的实体及之间关系的知识库,实体可以是真实世界中的物体或抽象的概念,关系则表示了实体间的联系。...知识图谱拥有复杂的schema,实体类型和关系种类丰富,同质图模型远不能满足知识图谱的需求。...在现实中的知识图谱会存在复杂的实体和关系类型,传统的GCN算法广泛应用于同质图,而同质图算法远不能满足知识图谱需求,CompGCN便是针对于Multi-relational Graphs提出的异质图表征算法...解释一:GNN, GCN等对于建模无向、单关系的图或网络是有效的,如上公式1; 解释二:现实生活中的知识图谱大多是多关系图,需要对关系进行编码,如上公式2; 解释三:RGCN,如上公式2存在的缺陷,会随着关系的增大...CompGCN模型实现框架采用了R-GCN提出的Encoder-Decoder框架,在Encoder阶段将Entity Embedding和Realtion Embedding进行组合Aggregation

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小蛇学python(12)分析《今生今世》人物关系图谱

今天我们就来分析一下在他所写的自传中的人物关系图谱,分析一下胡兰成到底和多少女人有关系。...#synonymous_dict.txt是角色的别名 #其他两个文件是存放程序计算所得各个人物关系之间的边的权重 TEXT_PATH = 'jsjs.txt' DICT_PATH = 'person.txt...基础关系图谱 ? 恋人关系图谱 设计思想 整个程序的实现过程是这样的。 首先,我们预先准备好语料库。...(里面含有小说主人公姓名以及别名,这样做的目的降低了程序的难度,不然还要涉及到知识图谱的实体识别。...有关知识图谱的东西我最近在看,以后会写这方面博客) 然后我们将这篇将近三十万字的小说按段落分开,对每一段进行单独分析,对两个实体之间的边的权重进行计算。具体的说,它的权重是如何计算的呢?

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史上最全知识图谱建模实践(下):多元关系架构

本文档所提出的建模方案,已经在OpenSPG做了对应的能力支持实现(或开发迭代中)。使用SPG,读者也可以按本文的方法论对自己的业务问题简化抽象,实施对领域知识的建模及对已有常识图谱的复用。...例如:中国-首都->北京多元关系:多个论元共同决定的事实传统的知识图谱建模,主要解决静态事实、常识的表示,以三元组表示两个实体间的二元关系为主。但现实中的事件、规则、场景知识,是多元关系。...对于概念的等价语义表达式,在owl、rdf等框架中,一般使用一阶逻辑表达式实现。同样,我们也在知蛛平台上实现了对“分类概念的等价逻辑表达式”的实现。...,概念语义建模及事件行为的多元关系定义的综合应用,主要用于事理图谱、用户行为等场景。...由于事件间的语义关系是难以穷尽的,因此在工程实现上,并不对事件间的同主体、同时间、同地点等关系边做物理存储(同样对于标准化的语义属性值其实也并不存在物理节点),而是基于查询条件进行图采样,并实时或按需进行语义化计算确定采样结果中各事件间的语义边

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