生成图谱的过程：数据收集、处理、建模与分析方法

该思维导图概述了生成图谱的过程，包括数据收集、处理、建模和分析四个主要步骤。数据收集涉及结构化与非结构化数据的整理，包含数据库、文本、社交网络等来源。数据处理包括清洗、分类与标注，尤其是自然语言处理。数据建模阶段定义节点和边，并应用图数据库技术如Neo4j。最后，数据分析使用图算法、机器学习和统计分析方法，帮助提取有价值的信息和关系。

源码

# 生成图谱的过程
- 数据收集
  - 结构化数据
    - 数据库
      - SQL数据库
      - NoSQL数据库
    - 电子表格
      - CSV文件
      - Excel文件
  - 非结构化数据
    - 文本
      - 文献
      - 新闻
      - 论坛帖子
    - 图像
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      - 图表
  - 知识图谱
    - 文献
      - 学术论文
      - 专利
    - 网页
      - 公共网站
      - 专属数据库
    - 数据库
      - 开放数据集
      - 行业数据
  - 社交网络图谱
    - 社交媒体平台
      - Facebook
      - Twitter
      - Instagram
    - 用户互动信息
      - 好友关系
      - 评论与点赞
      - 话题标签
- 数据处理
  - 数据清洗
    - 去除重复项
      - 数据库合并
    - 填补缺失值
      - 插补法
      - 默认值处理
    - 规范化数据格式
      - 日期格式统一
      - 单位转换
    - 处理异常值
      - 离群值检测
  - 数据分类与标注
    - 自然语言处理
      - 分词
      - 词性标注
      - 实体识别
        - 词库构建
        - 模型训练
      - 语义分析
        - 情感分析
        - 主题建模
- 数据建模
  - 构建图谱模型
    - 定义节点
      - 实体
        - 人物
        - 组织
        - 地点
    - 定义边
      - 实体间的关系
        - 关联关系
        - 层级关系
  - 图数据库技术
    - Neo4j
      - 数据导入
      - Cypher查询语言
      - 数据可视化
    - 存储模型
      - 图存储
      - 文档存储
- 数据分析
  - 图算法
    - 最短路径
      - Dijkstra算法
      - A*算法
    - 聚类
      - K-means
      - Louvain算法
    - 中心性分析
      - 度中心性
      - 介数中心性
  - 机器学习技术
    - 分类
      - 决策树
      - 支持向量机
    - 回归
      - 线性回归
      - 多项式回归
    - 聚类
      - DBSCAN
      - 层次聚类
  - 统计分析
    - 描述性统计
      - 均值
      - 方差
    - 推断统计
      - 假设检验
      - 置信区间

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