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
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Topic | Description | status |
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百科通用数据 | 百科通用数据 | 已完成,部分公开 |
医疗数据 | 疾病,症状,科室,用药等 | 已完成 |
垃圾分类 | 上海垃圾分类数据 | 已完成,完全公开 |
汽车配件-车灯 | 各种型号各种年份汽车对应的各类车灯,安装方式 | 已完成 |
新冠疫情 | 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 |
保险产品 | 保险产品知识图谱,全网最全,种类超2.7w | 完成 |
产业链 | 行业,公司,产品,上下游 | 完成 |
打井 | 打井知识图谱 | 已完成 |
教育学-大学专业设置 | 教育学-大学专业设置 | 已完成 |
高考 | 学校,专业,分数线等 | 已完成 |
投资决策 | 创始人,企业,财务等 | 已完成 |
行业专家圈子 | 实验室,论文等 | 已完成 |
CXO圈子 | CXO姓名,岗位,公司等 | 已完成 |
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
1.首先你要自行安装 neo4j 下载地址:https://neo4j.com/download/
bin/neo4j-admin import --id-type=STRING --multiline-fields=true \
--nodes "import/entity10.csv" \
--relationships "import/relationship10.csv" \
tips:
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
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
例如:链接:https://pan.baidu.com/s/1kMynr6lu13wyqTag7xUlpQ
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
https://www.bilibili.com/video/BV1BM4y117q8/
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
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 |
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
- 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
2.数据地址:链接: https://pan.baidu.com/s/1ItgHr_YmT1iNsWbdZ4FF8g 密码: fh86 闲鱼搜索鱼塘:知识图谱
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)
LOAD CSV FROM 'file:///peoper.csv' AS line merge (:CXO { 姓名: line[0], 公司: line[1], 岗位:line[2]})
LOAD CSV FROM 'file:///peoper.csv' AS line merge (:company { title: line[1]})
LOAD CSV FROM 'file:///peoper.csv' AS line match (from:CXO {姓名:line[0]}),(to:company {title:line[1]}) merge (from)-[r:belong]->(to);