行业知识图谱源码+项目说明（关系抽取，数据清洗，垃圾分类）.zip

# KGData 各个行业知识图谱分享，关系抽取，数据清洗，提供 neo4j 批量导入格式，图片不出来的看这里：https://www.jianshu.com/p/25e5e07b2464 __Menu__ | Topic | Description | status | | :--------------------------------------- | :--------------------------------------- | --------------------------------------- | | <a href="#百科数据">百科通用数据</a> | 百科通用数据 | 已完成，部分公开 | | <a href="#医疗数据">医疗数据</a> | 疾病，症状，科室，用药等 | 已完成 | | <a href="#垃圾分类">垃圾分类</a> | 上海垃圾分类数据 | 已完成，完全公开 | | <a href="#汽车配件-车灯">汽车配件-车灯</a> | 各种型号各种年份汽车对应的各类车灯，安装方式 | 已完成 | | <a href="#新冠疫情">新冠疫情</a> | 新冠疫情公开的行为轨迹，可供做知识推理【公益免费】 | V1.0完成 | | <a href="#保险产品">保险产品</a> | 保险产品知识图谱，全网最全，种类超2.7w | 完成 | | <a href="#产业链">产业链</a> | 行业，公司，产品，上下游 | 完成 | | <a href="#">打井</a> | 打井知识图谱 | 已完成 | | <a href="#">教育学-大学专业设置</a> | 教育学-大学专业设置 | 已完成 | | <a href="#">高考</a> | 学校，专业，分数线等 | 已完成 | | <a href="#">投资决策</a> | 创始人，企业，财务等 | 已完成 | | <a href="#">行业专家圈子</a> | 实验室，论文等 | 已完成 | # 《百科数据》 中文知识图谱，4000w实体，一亿关系，这是我精心整理、清洗、去重后的数据，数据格式已经处理，可用 neo4j-admin 直接导入，所有数据来源都是公开的百科或新闻数据。 由于 github文件大小限制，以下给出了部分数据，并附上了使用步骤，适合研究生交作业用，接受定制服务 ## 使用步骤 ### 1.首先你要自行安装 neo4j 下载地址：https://neo4j.com/download/ ### 2.由于本方式是覆盖导入，建议创建一个全新的知识图谱库 ### 3.解压后将两个文件放入 import 目录 ### 4.在命令行执行导入语句 ``` bin/neo4j-admin import --id-type=STRING --multiline-fields=true \ --nodes "import/entity10.csv" \ --relationships "import/relationship10.csv" \ ``` tips： #### 1.windows下请去掉命令中的换行符 #### 2.windows下如果提示路径不对，可以将文件路径替换为完整路径 导入成功显示如下： ``` IMPORT DONE in 3s 337ms. Imported: 100000 nodes 88362 relationships 288361 properties Peak memory usage: 1.03 GB ``` ### 5.启动 neo4j，查看导入的数据 `MATCH (ee:my_entity) WHERE ee.name = "文天祥" RETURN ee; ` 点击展开子节点，返回效果如下  # 《医疗数据》 ## V3.5以上版本导入方法： ### 1.stop要操作的库 ### 2.操作库 manager-》open terminal ### 3.执行命令 bin/neo4j-admin load --from=/path/to/file/2020-03-241.dump --database=graph.db --force ## 旧的导入方法： ### 1.创建一个新的图谱(注意不要启动) ### 2.下载数据 例如：链接:https://pan.baidu.com/s/1kMynr6lu13wyqTag7xUlpQ ### 3.将数据解压到 data/databases 下 ### 4.启动服务 ### 5.查看效果  ### 6.微信小程序（微信搜索：小橙机器人）  #### 本图谱+NLU+DM+GPT-3 #### 扫码体验  # 《垃圾分类》 ### 1.使用方式同医疗数据 ### 2.数据地址：https://github.com/chriswangweb/KGData/blob/master/%E5%9E%83%E5%9C%BE%E5%88%86%E7%B1%BB/graph.db.zip ### 3.效果  ### 4.落地效果 https://www.bilibili.com/video/BV1BM4y117q8/ #### 硬件列表 树莓派4B，舵机*4，PCA9685舵机驱动板*1，垃圾桶模型，摄像头，5块钱的音箱   #### 架构图  # 新冠疫情 ### 这个研究没用，以后不再更新 ### 全网首份包含患者出行轨迹的知识图谱，换了超过 10 个数据源，目前的数据源算是最好的，但是还是包含较多的脏数据，后续会整理个精准度更高的版本 ### 整理步骤如下： | Topic | Description | | :--------------------------------------- | :--------------------------------------- | | 病人基本信息 | ok | | 关联病人 | - | | 发病 | - | | 确诊 | ok | | 离鄂 | - | | 出行信息 | ok | | 活动 | ok | ### 1.使用方式同医疗数据 ### 2.数据地址：https://github.com/chriswangweb/KGData/blob/master/ncov/graph.db.zip 网络不好的可以使用网盘地址 链接:https://pan.baidu.com/s/12-fLMV4jEc7BRXj4dUKQGg 密码:b08l ### 3.效果  # 汽车配件-车灯 ## 哪个男人会不爱车 ### 1.使用方式同医疗数据 ### 2.数据地址 ### 3.效果  # 保险产品 ## 全网最全，种类超2.7w - 公司名称 - 产品名称 - 产品类别 - 设计类型 - 产品特殊属性 - 承保方式 - 保险期间类型 - 产品交费方式 - 产品条款文字编码 - 产品销售状态 - 停止销售日期 ### 1.使用方式同医疗数据 ### 2.数据地址：链接: https://pan.baidu.com/s/1ItgHr_YmT1iNsWbdZ4FF8g 密码: <font color=#fff size=2>fh86</font> 闲鱼搜索鱼塘：知识图谱 ### 3.效果   # 工业产业链 ## 工业产品分类，公司，产品，上下游（上下游数据对齐目前不足） ### 1.使用方式 ``` LOAD CSV FROM 'file:///product.csv' AS line merge (:Product { id:line[0],name: line[1]}) LOAD CSV FROM "file:///product.csv" AS line match (from:Product{name:line[1]}),(to:Product{name:line[4]}) merge (from)-[r:Parent{level:line[3]}]->(to) ``` ### 2.数据地址 https://github.com/chriswangweb/KGData/blob/master/%E4%BA%A7%E4%B8%9A%E9%93%BE/product.csv ### 3.效果   # 联系作者 #### 作者微信：AI-decoder # 搞得不赖，赏