大数据概念的发展历程和应用可以追溯到数据管理的初期，早期主要是数据库和数据仓库的技术手段。随着互联网、移动设备、物联网和云计算技术的迅猛发展，数据的产生呈现指数级增长，这导致了大数据问题逐渐被人们所重视。在这一背景下，大数据概念的发展脉络可以从以下几个方面进行理解和阐述：
1. 大数据的概念和特征：
大数据指的是传统数据处理软件难以处理的大规模、高增长率和多样化的数据集。它具有体积大（Volume）、速度快（Velocity）、种类多（Variety）、价值密度低（Value）和真实性（Veracity）等特征，通常被称为5V特征。
2. 大数据的发展：
随着数据量的大幅增长，大数据的概念逐渐受到产业界和学术界的广泛关注。它的发展历程伴随着相关技术的进步，包括数据采集、存储、分析、挖掘和可视化技术的革新。
3. 应用范围：
大数据技术的应用范围广泛，涵盖政府管理、企业决策、医疗健康、金融服务、智慧城市等多个领域。它通过分析大量数据，提供洞察和预测，助力于提高决策的效率和质量。
4. 影响：
大数据对人类社会产生了深远的影响。它改变了信息获取和处理的方式，让数据成为重要的资源和资产。大数据通过分析和预测，促进了科技创新和服务模式的变革。然而，大数据的发展也带来了一系列挑战，如隐私保护、数据安全等问题。
5. 知识图谱和可视化：
知识图谱是一种图形化展现知识及其相互关系的方法。它通过图谱的形式，直观地呈现领域知识的核心结构和发展历程。可视化技术作为一种有效的数据解释手段，它结合多学科的理论与方法，通过可视化图谱形象地展示信息资源、知识领域的发展历史和前沿趋势。
6. Gephi的使用：
文章提到了使用Gephi作为可视化工具，Gephi是一款开源的复杂网络分析软件，基于JVM。Gephi的使用涵盖了探索性数据分析、链接分析、社交网络分析和生物网络分析等多个领域。
7. 数据科学：
数据科学是另一个与大数据密切相关的概念。它是一种跨学科的研究方法，结合应用数学、统计学、计算机科学和特定领域的知识，从数据中提取价值。
8. 学术研究的参考：
可视化的知识图谱为学术研究提供了一个新的参考维度，通过图形化的描述，可以直观地观察知识的结构和发展的趋势。
9. 数据可视化技术：
数据可视化技术在大数据分析中扮演了至关重要的角色。因为大量的数据需要通过直观的图形展示，才能更好地理解和利用。数据可视化通过图形和颜色等元素，将复杂的数据集合转换成视觉图像，帮助人们更容易地发现数据中的模式和异常。
通过上述的内容，我们可以看到大数据知识图谱的构建是一个涉及数据科学、可视化技术、信息管理和跨学科研究的复杂过程。通过这个过程，我们可以深入理解大数据的内涵，探索其应用的可能性，并评估其对社会的影响。
