知识图谱应用与构建系统产品系统

1、立项原因 企业在信息化建设中积累了海量多源异构数据，但普遍存在数据孤岛、关系挖掘困难、跨系统检索效率低、知识发现能力弱、可视化手段缺乏等问题。本项目旨在构建通用知识图谱应用子系统，以图结构统一存储和展示实体及其复杂关系，为用户提供统一的知识检索、可视化分析和智能发现能力。

2、行业场景 系统作为通用平台，适配多种业务场景：统一知识检索（跨库一站式查询）、关系网络分析（多跳关联挖掘）、热点趋势洞察（基于用户行为分析主动推送）、个性化知识服务、专题分析报告自动生成、交互式图谱探索。

1、功能模块（5大模块12个模型）

- 知识统一检索：集成检索、聚类检索、检索结果过滤
- 知识分析与展现：热点知识分析、用户关注度分析、知识可视化分析
- 知识图谱可视化：8种布局切换、实体交互操作、快照与导出
- 用户个性化服务：行为记录与关注分析、个性化推送
- 智能发现与报告：隐藏关联挖掘、专题报告自动生成
2、主要功能描述 集成检索支持跨知识库全局检索；聚类检索按元数据类型分类展示；热点分析基于全量用户行为自动识别系统热点；用户关注度分析建立用户画像；图谱可视化支持添加/搜索实体、框选、反选、逐级展开、属性查看、8种布局切换、快照保存；资源下载支持报告/数据/图片三种导出格式。

技术栈：前端React+G6+Wujie；后端SpringCloud；图库JanusGraph；搜索ES；列存储HBase；关系库达梦；AI层BERT。

架构：前端层→SpringCloud微服务层→多模态存储层（JanusGraph图查询+ES全文检索+HBase列存储+达梦业务数据）。

亮点：①Wujie微前端实现多子应用独立部署；②G6实现万级节点流畅渲染与8种布局；③多模态存储各司其职兼顾性能与成本；④BERT语义增强提升检索准确率；⑤Kafka+JanusGraph实现分钟级图谱更新。

难点及解法：①JanusGraph大规模遍历瓶颈→索引优化+遍历范围限制+缓存，3跳查询