«Это первый день моего участия в ноябрьском испытании обновлений, ознакомьтесь с подробностями события:Вызов последнего обновления 2021 г."

Автор документа: ArmorHTK

Информация из открытых источников:Woohoo.open kg.cai/DataSet/202…

Он содержит информацию о 100 лучших колледжах и университетах Китая; в этой статье поисковый робот получает структурированные данные обо всех колледжах и университетах моей страны и расширяет их для формирования карты знаний о колледжах.

Введение

Построение графа знаний представляет собой сложную системную инженерию. Его методы построения и реализации не уникальны, и не существует фиксированной парадигмы.

Алгоритмически извлечение сущностей, извлечение отношений, удаление знаний и алгоритмы встраивания графа знаний не рассматриваются.

С точки зрения данных, неструктурированные данные не учитываются, и только полуструктурированные данные сканируются через Baidu Baike для получения источника данных.

Таким образом, в этой демонстрации предполагается, что данные выпускаются из Neo4j или других графических баз данных при условии хорошего качества данных, выполняется визуальное отображение на стороне Интернета и соответственно разрабатываются некоторые основные функции или последующие задачи.

Обратитесь к проекту с открытым исходным кодом openKG и внесите некоторые изменения и адаптации.

1. Сбор и очистка данных

• Национальный список общеобразовательных высших учебных заведений, полученный из государственной информации.файл получить нажмите на меня
• По состоянию на 30 июня 2020 года в стране насчитывалось 3 005 высших учебных заведений, в том числе 2 740 общеобразовательных высших учебных заведений, в том числе 1 258 учреждений бакалавриата и 1 482 учреждения высшего профессионального (специального) образования;

1.1 Очистка данных списка университетов

• Перед очисткой откройте файл excel, чтобы удалить первые две строки, а затем используйте код python для очистки

import numpy as np
import pandas as pd

# 用pandas 打开
df = pd.read_excel("全国高等学校名单.xls")
# 先把备注中所有的Nan全部替换为公办
df["备注"].fillna("公办",inplace=True)
# 删除含Nan的空行
df.dropna(axis=0,inplace=True)
# 学校表示码转换数据类型 成int64
df["学校标识码"] = df["学校标识码"].astype(np.int64)
# 保存文件
df.to_csv("School_List_2020.csv",index=False)
# 看看长啥样
print(df.shape)
df.head()

? Хорошо! Получите чистый CSV-файл, а затем перейдите к сканеру.

1.2 Краулер получает данные json

Видно, что состав Baidu Encyclopedia колледжей и университетовhttps://baike.baidu.com/item/ + "高校名称" 

Прочитайте название школы в CSV-файле, чтобы соединить URL-адрес и получить список URL-адресов.

df = pd.read_csv("School_List_2020.csv")
urls = []
for i in df["学校名称"]:
    url = "https://baike.baidu.com/item/" + str(i)
    urls.append(url)

Возьмите следующие шесть тегов ['китайское имя', 'английское название', 'аббревиатура', 'время основания', 'тип', 'компетентный отдел']

Полный код сканера:

import requests
import json
import time
from tqdm import tqdm
import numpy as np
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

# 计时
def run_time(start_time):
    current_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime())
    print(f"当前时间:{current_time}")
    print("耗时:%.3f sec" %(time.time()-start_time))

# get url 并获取网页内容
def url_open(url):
    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'}
    r = requests.get(url, headers = headers)
    return r 

# get the school list
def school_list(filename):
    schools = []
    df = pd.read_csv(filename)
    for i in df["学校名称"]:
        schools.append(i)
    return schools

if __name__ == "__main__":
    school = school_list("School_List_2020.csv")
    # print(school)
    result_data = []
    start_time = time.time()
    for index in tqdm(school):
        url = 'https://baike.baidu.com/item/' + index 
        print(url)
        data = url_open(url)
        soup = BeautifulSoup(data.content, 'html.parser', from_encoding='utf-8')
        name_data = []
        value_data = []
        name_node = soup.find_all('dt', class_='basicInfo-item name')
        # print(name_node)
        for i in range(len(name_node)):
            name_data.append(name_node[i].get_text().replace('\xa0', ''))
            # name_data.append(name_node[i].get_text())
            # print(name_data)
        value_node = soup.find_all('dd', class_='basicInfo-item value')
        for i in range(len(value_node)):
            value_data.append(value_node[i].get_text().replace('\n', ''))
            # print(type(value_node[i].get_text().replace('\n', '')))
            # print(value_node[i].get_text().replace('\n', ''))
            # print(value_data)
            # print(type(value_data))
        result = {'中文名': '无信息', '英文名': '无信息', '简称':'无信息','创办时间': '无信息', '类型': '综合', '主管部门': '无信息'}
        for i in range(len(name_data)):
            if name_data[i] == '中文名':
                result['中文名'] = value_data[i]
            if name_data[i] in ['英文名','外文名']:
                result['英文名'] = value_data[i]
            if name_data[i] == '简称':
                result['简称'] = value_data[i]
            if name_data[i] == '创办时间':
                result['创办时间'] = value_data[i]
            if name_data[i] == '类型':
                result['类型'] = value_data[i]
            if name_data[i] == '主管部门':
                result['主管部门'] = value_data[i]
        result_data.append({'中文名': result['中文名'], '英文名': result['英文名'], '简称': result['简称'], '创办时间': result['创办时间'], '类型': result['类型'], '主管部门': result['主管部门']})
        # print('reading the website...')
        # print(result_data)
    fw = open('all.json', 'w', encoding='utf-8')
    fw.write(json.dumps(result_data, ensure_ascii=False))
    fw.close()
    print('complete!')
    run_time(start_time)

• Ожидайте около 15 минут

1.3 очистка данных json

• Очистка данных JSON делится на два этапа: извлечение признаков, построение узла связи.
• Извлечение признаков: в основном это извлечение атрибутов узла в тексты txt один за другим, что удобно для последующего построения тройной формы узел-ссылка-узел.

import json 

with open('./spider/all.json', 'r', encoding='utf-8') as fr:
    str_data = fr.read()
    full_data = json.loads(str_data) # json 解码
    fw1 = open('./dataprocess/Name.txt', 'w', encoding='utf-8')    # 名称list
    fw2 = open('./dataprocess/English.txt', 'w', encoding='utf-8') # 英文名list
    fw3 = open('./dataprocess/Abbr.txt', 'w', encoding='utf-8')    # 简称list
    fw4 = open('./dataprocess/Time.txt', 'w', encoding='utf-8')    # 创办时间list
    fw5 = open('./dataprocess/Type.txt', 'w', encoding='utf-8')    # 类型list
    fw6 = open('./dataprocess/Admin.txt', 'w', encoding='utf-8')   # 主管部门list
    
    for i in range(len(full_data)):
        # 傻瓜式遍历
        for key, value in full_data[i].items():
            if key == '中文名':
                fw1.write("{'中文名': '" + value +"'}\n")
            if key == '英文名':
                fw2.write("{'英文名': '" + value +"'}\n")
            if key == '简称':
                fw3.write("{'简称': '" + value +"'}\n")
            if key == '创办时间':
                # fw4.write("{'创办时间': '" + value[0:4] +"年'}\n")
                fw4.write("{'创办时间': '" + value +"'}\n")
            if key == '类型':
                fw5.write("{'类型': '" + value +"'}\n")
            if key == '主管部门':
                fw6.write("{'主管部门': '" + value +"'}\n")

fw1.close()
fw2.close()
fw3.close()
fw4.close()
fw5.close()
fw6.close()

• построение узла связи

import json 
import csv 

nodes = []
links = []

name_list = []
english_list = []
abbr_list = []
time_list = []
type_list = []
admin_list = []
# english2_list = []
# time2_list = []
# abbr2_list = []

# central node
nodes.append({'id': '大学', 'class': 'university', 'group': 0, 'size': 22})

# type node
fr = open('./dataprocess/Type.txt', 'r', encoding='utf-8')
for line in fr.readlines():
    tmp = line.strip('\n')
    for key, value in eval(tmp).items():
        if value not in type_list:
            type_list.append(value)
            nodes.append({'id': value, 'class': 'type', 'group': 5,  'size': 18})
            links.append({'source': '大学', 'target': value, 'value': 3})
            links.append({'source': value, 'target': '大学', 'value': 3})
fr.close()

# english node
fr = open('./dataprocess/English.txt', 'r', encoding='utf-8')
for line in fr.readlines():
    tmp = line.strip('\n')
    for key, value in eval(tmp).items():
        if value not in english_list:
            english_list.append(value)
            nodes.append({'id': value, 'class': 'english', 'group': 2,  'size': 15})
fr.close()

# abbr node
fr = open('./dataprocess/Abbr.txt', 'r', encoding='utf-8')
for line in fr.readlines():
    tmp = line.strip('\n')
    for key, value in eval(tmp).items():
        if value not in abbr_list:
            abbr_list.append(value)
            nodes.append({'id': value, 'class': 'abbr', 'group': 3,  'size': 15})
fr.close()

# time node
fr = open('./dataprocess/Time.txt', 'r', encoding='utf-8')
for line in fr.readlines():
    tmp = line.strip('\n')
    for key, value in eval(tmp).items():
        if value not in time_list:
            time_list.append(value)
            nodes.append({'id': value, 'class': 'time', 'group': 4,  'size': 11})
fr.close()

# admin node
fr = open('./dataprocess/Admin.txt', 'r', encoding='utf-8')
for line in fr.readlines():
    tmp = line.strip('\n')
    for key, value in eval(tmp).items():
        if value not in admin_list:
            admin_list.append(value)
            nodes.append({'id': value, 'class': 'admin', 'group': 6,  'size': 11})
fr.close()

with open('./spider/all.json', 'r', encoding='utf-8') as fr:
    str_data = fr.read()
    full_data = json.loads(str_data)
    for i in range(len(full_data)):
        # for key, value in full_data[i].items():
        # name node
        nodes.append({'id': full_data[i]['中文名'], 'class': 'names', 'group': 1, 'size': 20})
        links.append({'source': full_data[i]['类型'], 'target': full_data[i]['中文名'], 'value': 3})
        links.append({'source': full_data[i]['中文名'], 'target': full_data[i]['类型'], 'value': 3})
        # english node
        links.append({'source': full_data[i]['中文名'], 'target': full_data[i]['英文名'], 'value': 3})
        links.append({'source': full_data[i]['英文名'], 'target': full_data[i]['中文名'], 'value': 3})
        # abbr node
        links.append({'source': full_data[i]['中文名'], 'target': full_data[i]['简称'], 'value': 3})
        links.append({'source': full_data[i]['简称'], 'target': full_data[i]['中文名'], 'value': 3})
        # time node
        links.append({'source': full_data[i]['简称'], 'target': full_data[i]['创办时间'], 'value': 3})
        links.append({'source': full_data[i]['创办时间'], 'target': full_data[i]['简称'], 'value': 3})
        # admin node
        links.append({'source': full_data[i]['简称'], 'target': full_data[i]['主管部门'], 'value': 3})
        links.append({'source': full_data[i]['主管部门'], 'target': full_data[i]['简称'], 'value': 3})

fw = open('./nodes.json', 'w', encoding='utf-8')
fw.write(json.dumps({'nodes': nodes, 'links': links}, ensure_ascii=False))
fw.close()

После серии обработок получают информацию об узле и звене.nodes.jsonДалее мы генерируем визуализацию графа через D3.js.

2. Создайте карту

Для создания карт можно использовать Echarts или D3.js. Echarts прост в использовании, но недостаточно гибок для настройки. D3.js гибок и настраиваем, но сложен в использовании. Согласно справочным материалам, сначала используйте D3.js для отображения общей карты и внесения соответствующих изменений и украшений.

• Для получения карты сроков действия см.:blog.CSDN.net/Пробуждение от боли 007…

Показать результаты

<!DOCTYPE html>
<html>

<head>
    <meta charset="UTF-8"/>
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
    <title>2020年中国普通高等学校图谱可视化</title>
    <meta name="description" content=""/>
    <meta name="keywords" content=""/>
    <meta name="author" content=""/>
    <link rel="shortcut icon" href="">
    <script src="http://cdn.bootcss.com/jquery/2.1.4/jquery.min.js"></script>
    <link href="http://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.4/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
    <script src="http://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.4/js/bootstrap.min.js"></script>
    <script src="https://cdn.staticfile.org/echarts/4.3.0/echarts.min.js"></script>
</head>

<style>
    body {
        background-color: #333333;
        padding: 30px 40px;
        text-align: center;
        font-family: OpenSans-Light, PingFang SC, Hiragino Sans GB, Microsoft Yahei, Microsoft Jhenghei, sans-serif;
    }

    .links line {
        stroke: rgb(240, 240, 240);
        stroke-opacity: 0.8;
    }

    .links line.inactive {
        /*display: none !important;*/
        stroke-opacity: 0;
    }

    .nodes circle {
        stroke: #fff;
        stroke-width: 1.5px;
    }

    .nodes circle:hover {
        cursor: pointer;
    }

    .nodes circle.inactive {
        display: none !important;
    }

    .texts text {
        display: none;
    }

    .texts text:hover {
        cursor: pointer;
    }

    .texts text.inactive {
        display: none !important;
    }

    #indicator {
        position: absolute;
        left: 45px;
        bottom: 50px;
        text-align: left;
        color: #f2f2f2;
        font-size: 20px;
    }

    #indicator > div {
        margin-bottom: 4px;
    }

    #indicator span {
        display: inline-block;
        width: 30px;
        height: 14px;
        position: relative;
        top: 2px;
        margin-right: 8px;
    }

    #mode {
        position: absolute;
        top: 60px;
        left: 45px;
    }

    #mode span {
        display: inline-block;
        border: 1px solid #fff;
        color: #fff;
        padding: 6px 10px;
        border-radius: 4px;
        font-size: 14px;
        transition: color, background-color .3s;
        -o-transition: color, background-color .3s;
        -ms-transition: color, background-color .3s;
        -moz-transition: color, background-color .3s;
        -webkit-transition: color, background-color .3s;
    }

    #mode span.active, #mode span:hover {
        background-color: #fff;
        color: #333;
        cursor: pointer;
    }

    #info {
        position: absolute;
        bottom: 40px;
        right: 30px;
        text-align: right;
        width: 270px;
    }

    #info p {
        color: #fff;
        font-size: 12px;
        margin-bottom: 5px;
        margin-top: 0px;
    }

    #info p span {
        color: #888;
        margin-right: 10px;
    }

    #search input {
        position: absolute;
        top: 100px;
        left: 45px;
        color: #000;
        border: none;
        outline: none;
        box-shadow: none;
        width: 160px;
        background-color: #FFF;
    }

    #svg2 g.row:hover {
        stroke-width: 1px;
        stroke: #fff;
    }
</style>

<body>
    <h1 style="color: #fff;font-size: 32px;text-align: left;margin-left:40px;">2020年中国普通高等学校知识图谱</h1>
    <div style="text-align: center;position: relative;">
        <svg width="1600" height="1200" style="margin-left: 0px;margin-bottom: 0px;" id="svg1"></svg>
        <div id="indicator"></div>
        <div id="mode">
            <span class="active" style="border-top-right-radius: 0;border-bottom-right-radius: 0; ">图形</span>
            <span style="border-top-left-radius: 0;border-bottom-left-radius: 0; position: relative;left: -5px;">文字</span>
        </div>
        <div id="search">
            <input type="text" class="form-control">
        </div>
    </div>
    <div style="text-align: center;position: relative;"></div>
    <div id="info">
        <h4></h4>
    </div>
    <!-- <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div> -->


</body>
<script src="https://d3js.org/d3.v4.min.js"></script>
<script>
    $(document).ready(function () {
        var svg = d3.select("#svg1"), width = svg.attr('width'), height = svg.attr('height');
        var names = ['大学', '中文名','英文名','简称','创办时间','类型','主管部门'];
        var colors = ['#bd0404','#b7d28d', '#b8f1ed', '#ca635f', '#5153ee','#836FFF', '#f0b631'];
 
        // 图注
        for (var i = 0; i < names.length; i++) {
            $('#indicator').append("<div><span style='background-color: " + colors[i] + "'></span>" + names[i] + "</div>");
        }
        // 相互作用力,定义鼠标拖拽时的效果
        var simulation = d3.forceSimulation()
            //速度衰减因子，相当于摩擦力，0是无摩擦，1是冻结
            .velocityDecay(0.6)
            // α衰变，借用粒子的放射性的概念，指力的模拟经过一定次数后会逐渐停止；
            // 数值范围也是0-1，如果设为1，经过300次迭代后，模拟就会停止；这里我们设为0，会一直进行模拟。
            .alphaDecay(0)
            //连线间的斥力
            .force("link", d3.forceLink().id(function (d) {
                return d.id;
            }))
            //斥力
            .force("charge", d3.forceManyBody())
            //中心力
            .force("center", d3.forceCenter(width / 2, height / 2));

        //导图设置
        var graph;

        d3.json("nodes.json", function (error, data) {
            if (error) throw error;
            graph = data;
            console.log(graph);

            var link = svg.append("g").attr("class", "links").selectAll("line").data(graph.links).enter().append("line").attr("stroke-width", function (d) {
                return 1;
            });

            var node = svg.append("g").attr("class", "nodes").selectAll("circle").data(graph.nodes).enter().append('circle').attr('r', function (d) {
                return d.size; 
            }).attr("fill", function (d) {
                return colors[d.group];
            }).attr("stroke", "none").attr("name", function (d) {
                return d.id;
            }).call(d3.drag().on("start", dragstarted).on("drag", dragged).on("end", dragended));

            var text =
                svg.append("g").attr("class", "texts").selectAll("text").data(graph.nodes).enter().append('text').attr("font-size", function (d) {
                    return d.size;
                }).attr("fill", function (d) {
                    return colors[d.group];
                }).attr("name", function (d) {
                    return d.id;
                }).text(function (d) {
                    return d.id;
                }).attr("text-anchor", 'middle').call(d3.drag().on("start", dragstarted).on("drag", dragged).on("end", dragended));

            var data = svg.append("g").attr("class", "datas").selectAll("text").data(graph.nodes).enter();

            node.append("title").text(function (d) {
                return d.id;
            });

            print = node.append("title").text(function (d) {
                return d.id;
            });
            print.enter().append("text").style("text-anchor", "middle").text(function (d) {
                return d.name;
            });

            simulation
                .nodes(graph.nodes)
                .on("tick", ticked);
            simulation.force("link")
                .links(graph.links);

            //tick函数的作用：由于力导向图是不断运动的，每一时刻都在发生更新，因此，必须不断更新节点和连线的位置。
            //迭代力项导图位置
            function ticked() {
                link
                    .attr("x1", function (d) {
                        return d.source.x;
                    })
                    .attr("y1", function (d) {
                        return d.source.y;
                    })
                    .attr("x2", function (d) {
                        return d.target.x;
                    })
                    .attr("y2", function (d) {
                        return d.target.y;
                    });
                node
                    .attr("cx", function (d) {
                        return d.x;
                    })
                    .attr("cy", function (d) {
                        return d.y;
                    });
                text.attr('transform', function (d) {
                    return 'translate(' + d.x + ',' + (d.y + d.size / 2) + ')';
                });
            }
        });

        //激活导图函数
        var dragging = false;

        // 起始位置
        function dragstarted(d) {
            if (!d3.event.active) simulation.alphaTarget(0.6).restart();
            d.fx = d.x;
            d.fy = d.y;
            dragging = true;
        }

        // 画图
        function dragged(d) {
            d.fx = d3.event.x;
            d.fy = d3.event.y;
        }
        // 结束位置 alphaTarget也代表衰减因子，如果设置为1迭代位置后定死位置
        function dragended(d) {
            if (!d3.event.active) simulation.alphaTarget(0);
            d.fx = null;
            d.fy = null;
            dragging = false;
        }

        // 图像/文字 按钮
        $('#mode span').click(function (event) {
            $('#mode span').removeClass('active');
            $(this).addClass('active');
            if ($(this).text() == '图形') {
                $('.texts text').hide();
                $('.nodes circle').show();
            }
            else {
                $('.texts text').show();
                $('.nodes circle').show();
            }
        });


        $('#svg1').on('mouseenter', '.nodes circle', function (event) {
            if (!dragging) {
                var name = $(this).attr('name');

                $('#info h4').css('color', $(this).attr('fill')).text(name);
                $('#info p').remove();
                console.log(info[name]);
                for (var key in info[name]) {
                    if (typeof(info[name][key]) == 'object') {
                        continue;
                    }
                    if (key == 'url' || key == 'title' || key == 'name' || key == 'edited' || key == 'created' || key == 'homeworld') {
                        continue;
                    }
                    $('#info').append('<p><span>' + key + '</span>' + info[name][key] + '</p>');
                }

                d3.select("#svg1 .nodes").selectAll('circle').attr('class', function (d) {
                    if (d.id == name) {
                        return '';
                    }

                    for (var i = 0; i < graph.links.length; i++) {
                        if (graph.links[i]['source'].id == name && graph.links[i]['target'].id == d.id) {
                            return '';
                        }
                        if (graph.links[i]['target'].id == name && graph.links[i]['source'].id == d.id) {
                            return '';
                        }
                    }

                    return 'inactive';
                });

                d3.select("#svg1 .links").selectAll('line').attr('class', function (d) {
                    if (d.source.id == name || d.target.id == name) {
                        return '';
                    } else {
                        return 'inactive';
                    }
                });
            }
        });

        $('#svg1').on('mouseleave', '.nodes circle', function (event) {
            if (!dragging) {
                d3.select('#svg1 .nodes').selectAll('circle').attr('class', '');
                d3.select('#svg1 .links').selectAll('line').attr('class', '');
            }
        });


        $('#svg1').on('mouseenter', '.texts text', function (event) {
            if (!dragging) {
                var name = $(this).attr('name');
                $('#info h4').css('color', $(this).attr('fill')).text(name);
                $('#info p').remove();
                for (var key in info[name]) {
                    if (typeof(info[name][key]) == 'object') {
                        continue;
                    }
                    if (key == 'url' || key == 'title' || key == 'name' || key == 'edited' || key == 'created' || key == 'homeworld') {
                        continue;
                    }
                    $('#info').append('<p><span>' + key + '</span>' + info[name][key] + '</p>');
                }
                d3.select('#svg1 .texts').selectAll('text').attr('class', function (d) {
                    if (d.id == name) {
                        return '';
                    }
                    for (var i = 0; i < graph.links.length; i++) {
                        if (graph.links[i]['source'].id == name && graph.links[i]['target'].id == d.id) {
                            return '';
                        }
                        if (graph.links[i]['target'].id == name && graph.links[i]['source'].id == d.id) {
                            return '';
                        }
                    }
                    return 'inactive';
                });
                d3.select("#svg1 .links").selectAll('line').attr('class', function (d) {
                    if (d.source.id == name || d.target.id == name) {
                        return '';
                    } else {
                        return 'inactive';
                    }
                });
            }
        });
        
        $('#svg1').on('mouseleave', '.texts text', function (event) {
            if (!dragging) {
                d3.select('#svg1 .texts').selectAll('text').attr('class', '');
                d3.select('#svg1 .links').selectAll('line').attr('class', '');
            }
        });

        $('#search input').keyup(function (event) {
            if ($(this).val() == '') {
                d3.select('#svg1 .texts').selectAll('text').attr('class', '');
                d3.select('#svg1 .nodes').selectAll('circle').attr('class', '');
                d3.select('#svg1 .links').selectAll('line').attr('class', '');
            }
            else {
                var name = $(this).val();
                d3.select('#svg1 .nodes').selectAll('circle').attr('class', function (d) {
                    if (d.id.toLowerCase().indexOf(name.toLowerCase()) >= 0) {
                        return '';
                    } else {
                        return 'inactive';
                    }
                });
                d3.select('#svg1 .texts').selectAll('text').attr('class', function (d) {
                    if (d.id.toLowerCase().indexOf(name.toLowerCase()) >= 0) {
                        return '';
                    } else {
                        return 'inactive';
                    }
                });
                d3.select("#svg1 .links").selectAll('line').attr('class', function (d) {
                    return 'inactive';
                });
            }
        });

        var info;

        d3.json("all.json", function (error, data) {
            info = data;
        });


    });
</script>

</html>

3. Локальное развертывание

Структура текущего каталога следующая:

   all.json
│  creatNodeLink.ipynb
│  getFeature.ipynb
│  index.html
│  nodes.json
│  School_list_2020.csv
│  Spider_school.ipynb
│  全国高等学校名单.xls
│
└─dataprocess
        Abbr.txt
        Admin.txt
        English.txt
        Name.txt
        Time.txt
        Type.txt

• Перейдите в текущий каталог index.html, введите в каталоге команду cmd, введите следующий код и быстро выберите локальный сервер.
• python3 одна строка кода для получения сервера

python -m http.server 8000

Открыть браузерhttp://localhost:8000/, проверьте свой график

Этот проект представляет собой простую визуализацию преобразования полуструктурированных данных в графы знаний.Технология немного грубая, а введение в интеллектуальный анализ данных и обработку естественного языка является новым.Пожалуйста, дайте мне больше советов~