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行业知识图谱,关系抽取,数据清洗,ncov,疫情数据,百科,医疗,保险,汽车,垃圾分类,产业链,投资,高考,行业专家圈子,CXO圈子

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chriswangweb/KGData

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KGData

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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
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

《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

image

《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

image

6.微信小程序(微信搜索:小橙机器人)

image

本图谱+NLU+DM+GPT-3

扫码体验

image

《垃圾分类》

1.使用方式同医疗数据

3.效果

image

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 image image

架构图

image

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

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

image

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

image

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: fh86 闲鱼搜索鱼塘:知识图谱

3.效果

image image

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)

3.效果

image image

CXO

CXO圈子

1.使用方式

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);

2.数据 peoper.csv

3.效果

image

联系作者

作者微信:AI-decoder

搞得不赖,赏

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