本项目是一个完整的知识图谱产品原型系统，包含多个交互式原型版本，用于演示亿级科技知识图谱引擎的功能和界面设计。
cd proto-claude
python v2.py- 增强交互式原型:
kg_enhanced_prototype.html(推荐) - 完整交互式原型:
kg_interactive_prototype.html - 基础原型:
kg_prototype_v2.html - React组件:
kg_prototype_v2.jsx
- 知识建模 - 科技领域知识抽取与结构化建模
- 概念抽取：种子术语管理、候选术语生成、术语向量生成、科技领域本体管理
- 上下位关系生成：依存关系图构建、关系子图生成、关系图注意力网络、上下位关系智能判定
- 属性识别：基于规则映射和统计学习的属性抽取
- 规则建模：基于Rete算法和Leaps算法的规则建模
- 事件建模：基于依存句法分析的事件抽取与建模
- 时空建模：多源时空数据的知识融合与推理
- 文献知识建模：从知识单元到研究范式的结构化映射
- 专利知识建模：技术方案的权利要求解析与产业链关联 2. 图谱构建 - 多源异构数据中学习并建立结构化知识网络 - 实体识别与分类：识别模型管理、实体分类体系、识别结果管理 - 事件知识学习：基于LSTM-CRF的识别模型和强化学习句子选择器 - 概念实例生成：基于规则映射和统计学习的方法 - 事件关系抽取：句法信息增强实体表示和强化学习降噪模型 - 实例属性关系抽取：实体的属性提取接口和提取结果管理 - 规则学习：Embedding Learning、Axiom Induction等模块 - 新实例发现：数据标注、候选模式生成、实体学习 - 实例属性结构化：RDF模型、RDFS和OWL模型构建 - 多模态科研知识抽取体系：文本、图表、公式、图像等多模态信息处理 - 系统集成与接口服务：统一平台系统整合和API服务 3. 知识融合 - 多源异构知识进行对齐、匹配和合并，形成统一一致的知识库 - Schema匹配：跨本体实体模糊关系与逻辑关系构建 - 实例匹配：文本实例匹配、结构实例匹配、机器学习实例匹配 - 知识链接：基于词和实体联合表示的无监督概率模型 - 跨语言知识融合：本体实例匹配、查询驱动的实例匹配、跨语言属性对齐 - 数据语义链接：语义关联与消歧、实体匹配消歧、图谱融合 4. 知识计算 - 将结构化知识图谱转化为可计算的数学表示，进行推理、补全和应用 - 知识表示学习：支持表示空间、打分函数、编码模型和辅助信息 - 知识相关性计算：基于监督学习的相似度计算、快速图节点相似度计算 - 知识推理模型：信息提取、信息推理、渐进式子图扩展、关系推理 - 知识补全：大模型生成能力接口、强化学习框架集成、少样本学习 5. 图谱应用 - 围绕用户构建个人知识库展开，通过智能工具进行深度探索与分析 - 语义搜索：基于概念的语义检索和基于规则的语义检索 - 演化分析：动态主题演化图、学科交叉分析、发展推演沙盒 - 关系分析：关系评分模型构建、关系度量与排序、关系分析可视化 - 推理预测：关联规则挖掘、规则扩展、规则筛选与应用 - 决策支持：基于规则的决策支持和基于关联分析的决策模型 - 图谱可视化：图谱关系可视化、图谱统计数据可视化、关联图分析 - 知识校验：检索设置、添加关键词关系、知识模型结构智能化校验 - 知识库构建：元数据自动标注、树状文件夹管理、自动标签与分类 - 文献要点总结：高效阅读、深度理解、AI问答、智能翻译、笔记标注 - 学术海报与音频概览生成：根据精读内容，自动生成学术海报和音频概览 6. 多模态知识图谱 - 从多样化的数据源中构建包含文本、图像、音视频等信息的知识网络 - 多模态知识图谱相关数据集：数据集构建、数据集分类、数据集评估、知识点详情查看 - 数据的统一建模与表示融合：多模态完备表示、异质多模态特征融合、多模态数据集管理 - 语义理解模型：基于对抗迁移学习的知识图谱补全和基于元学习的少样本知识图谱推理 - 复杂多样的知识定位：实体定位、概念定位、关系定位 - 垂直领域多模态知识图谱：通过关联企业、行业、人物和事件信息，实现企业经营的全方位考察 7. 面向多模态知识图谱与问答能力建设 - 从解析多源异构的科研资源开始，构建融合的多模态知识图谱，并基于此图谱提供高级的检索、导航和问答服务 - 面向科研三大资源的数据解析与统一结构表达能力：针对学术文献、技术专利与科研数据库三类核心知识资源，构建专门的数据解析子系统 - 多模态融合知识图谱构建：建设统一本体指导下的多模态科研知识图谱构建平台，实现语义融合与图结构统一 - 多模态语义检索与路径导航：构建统一嵌入空间下的多模态语义检索引擎，支持从任意模态出发的科研知识图谱检索与路径发现 - 图谱增强的高质量科研问答：以知识图谱结构为基础，结合大语言模型能力，打造具备准确生成+可追溯+结构清晰的科研AI问答系统 8. 数据管理 - 数据源管理、版本控制、备份恢复 9. 系统管理 - 用户管理、权限控制、系统监控
- ✅ 响应式设计 - 支持桌面和移动设备
- ✅ 模块化导航 - 8个主要功能模块（包含首页仪表盘）
- ✅ 交互式界面 - 点击切换、表单操作
- ✅ 实时监控 - 进度条、状态更新
- ✅ 知识图谱可视化 - 仅在首页显示，节点和边的动态生成
- ✅ 全局搜索 - 支持知识内容、任务、模型搜索
- ✅ 多级菜单 - 三级功能导航
- ✅ 表单验证 - 输入验证和错误提示
- ✅ 导出功能 - 结果导出和保存
- ✅ 帮助系统 - 用户指导和说明
- ✅ 界面精简 - 移除冗余组件，突出核心功能
- ✅ 首页仪表盘 - 核心指标、任务监控、快速入口
- 前端: HTML5, CSS3, JavaScript (ES6+)
- 样式: CSS Grid, Flexbox, CSS Variables
- 组件: 原生JavaScript组件
- 可视化: 自定义图谱可视化引擎
- 后端: Python 3.7+
- 生成器: 模板引擎 (字符串格式化)
| 版本 | 文件名 | 特点 | 推荐度 |
|---|---|---|---|
| 增强版 | kg_enhanced_prototype.html |
功能完整、交互丰富、可视化 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 完整版 | kg_interactive_prototype.html |
功能最全、界面复杂 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 基础版 | kg_prototype_v2.html |
简洁明了、快速加载 | ⭐⭐⭐ |
| React版 | kg_prototype_v2.jsx |
组件化、可扩展 | ⭐⭐⭐⭐ |
- 顶部导航栏 - 7个主要功能模块
- 左侧菜单 - 三级功能导航
- 主内容区 - 功能操作面板
- 图谱可视化 - 交互式知识图谱
- 表单操作 - 数据输入和配置
- 实时监控 - 处理进度和状态
- 结果展示 - 数据表格和图表
- 导出功能 - 多格式数据导出
编辑 kg_prototype_v2.css 文件中的CSS变量：
:root {
--primary-color: #1890ff; /* 主色调 */
--secondary-color: #52c41a; /* 辅助色 */
--accent-color: #722ed1; /* 强调色 */
}在 modules 对象中添加新的模块配置：
const modules = {
'new-module': {
name: '新模块',
description: '模块描述',
subPages: {
'sub-function': {
name: '子功能',
description: '功能描述'
}
}
}
};修改 generateGraph() 函数来添加更多图谱功能：
function generateGraph() {
// 添加自定义节点和边
// 实现交互功能
// 集成外部可视化库
}运行测试脚本会检查：
- ✅ 文件完整性
- ✅ HTML语法正确性
- ✅ CSS样式有效性
- ✅ React组件语法
- ✅ 功能模块可用性
-
导航使用
- 点击顶部导航切换主要模块
- 使用左侧菜单浏览子功能
- 面包屑导航显示当前位置
-
功能操作
- 填写表单配置参数
- 点击按钮执行操作
- 查看实时监控状态
- 导出处理结果
-
图谱交互
- 点击"生成图谱"创建可视化
- 点击节点查看详细信息
- 使用"清空图谱"重置显示
- 支持图谱导出功能
直接打开HTML文件即可在浏览器中运行
将文件上传到Web服务器，确保支持UTF-8编码
- 提取CSS和JavaScript代码
- 集成到现有框架中
- 连接后端API接口
- Fork 项目
- 创建功能分支
- 提交更改
- 推送到分支
- 创建 Pull Request
MIT License - 详见 LICENSE 文件
如有问题或建议，请联系开发团队。
注意: 这是一个原型系统，主要用于演示和测试。在生产环境中使用前，请确保进行充分的安全性和性能测试。