知识图谱的构建及知识图谱可视化
知识图谱具有非结构化、可扩展性强、可解释性强、高度抽象等特点，是一种全新的知识呈现方式，是人工智能技术发展到一定阶段的产物，它打破了传统的数据库形式，将结构化信息以更为抽象的方式呈现出来，从而为人类认知世界提供了全新的视角和更大的想象空间。并通过知识图谱可视化，将数据和信息以可视化的方式呈现，更直观更易观察。
知识图谱概念
知识图谱（Knowledge Graph）是由图数据库的概念提出的，它以计算机能够处理的图数据结构为基础，以节点和边表示实体及其关系，通过存储实体和关系来描述一个知识领域，并对该领域的知识进行组织和表示。
知识图谱其实是一种语义网络，它将现实世界中的实体及其关系抽象成点、线、面等概念，用图的方式表达它们之间的关联，并描述相互关系。用图的形式来刻画真实世界中的实体和它们之间的关系，这就是知识图谱，通过知识图谱将实体及其关系以更直观、更丰富、更易理解的形式呈现出来，以实现用户对现实世界中知识的“理解”。
知识图谱可视化
知识图谱可视化是指将实体及其关系，以可视化的方式展示给用户，让使用者对知识图谱中的实体与关系有一个更好的了解、认知与探索。
在知识图谱可视化的过程中，不仅要实现知识的表示，而且要实现对数据的加工与可视化。
目前，基于知识图谱可视化技术主要包括图数据库技术、语义网技术、人工智能技术以及传统的可视化技术等。这些技术通过对信息进行存储、管理和展现，将数据以多种形式呈现给用户，使其更好地理解数据背后所蕴含的知识。
知识图谱可视化的构建
在知识图谱可视化的构建过程中，主要包括以下几个步骤：
第一步是通过对大量的知识进行采集与加工，来实现对数据的清洗，如去除文本中的重复、缺失或冗余数据。
第二步是对抽取出的实体与关系进行规范化处理，包括实体的类型划分、命名实体识别等，最终形成本体库。
第三步是使用本体库中的实体对知识图谱进行补充完善。通过实体识别等技术将实体与关系进行匹配，使其形成图谱中的知识单元。
第四步是对知识图谱进行可视化展现，包括逻辑关系展示、可视化检索、可视化分析等。
第五步是对知识图谱中的部分信息进行可视化处理，如颜色填充、文字处理等。
知识图谱可视化的应用
知识图谱可视化是指以可视化形式展示知识图谱，并以其作为可视化展现的形式，来展示知识图谱中所包含的实体、关系以及其他相关属性。知识图谱可视化能够直观地展示其中所包含的实体、关系以及其他相关属性，从而对知识图谱进行全方面的理解和掌握。
构建可视化的知识图谱，需要如图数据库这样强大的技术支持，通过图数据库可以搭建可视化的知识图谱，图数据库将数据存储为节点和边的形式，可以方便地表示和处理复杂的关系型数据。
悦数原生分布式图数据库可以快速搭建知识图谱，并完成可视化处理，满足大型企业的毫秒级数据相应需求。因为相比较其他普通的图数据库及关系型数据库，悦数图数据库是分布式架构，能够处理更大规模，超万亿级的数据集，并保持毫秒级的相应速度，这就是悦数原生分布式图数据库上市以来始终受到各行业好评的原因。
目前，知识图谱可视化主要应用于数据分析、数据挖掘、语义搜索等领域。以医疗领域为例，主要包括医学文献检索、医学知识库构建和医学数据分析三个方面。
