@Author 谢文韬 @Date 2022/5/24 记录我的毕业设计
本设计完成了一个基于知识图谱的论文管理系统，实现了知识图谱构建、用户认证、查询图谱信息以及更新图谱信息等功能。系统使用AMiner学术社交网络数据集，设计提取规则获取实体和关系数据，从而搭建出论文信息知识图谱，利用Neo4j图数据库实现图谱存储。依靠Werkzeug依赖和SQLite数据库实现用户认证，根据输入的论文标题或作者姓名信息，在图数据库中进行查询或更新操作，采用最短路径算法查找出两实体的隐含关系。最终使用Flask框架和ECharts可视化工具，将结果以关系图和关系表的形式展示出来，为相关人员提供了一个查询管理论文数据更方便快捷的系统。
官网地址：Graph Data Platform | Graph Database Management System | Neo4j
（我使用的Neo4j community版本：4.4.4）
Flask 教程：简介 - Flask 入门教程 (helloflask.com)
（我使用的Python版本：3.7.4）
构建论文知识图谱的数据均来自于，AMiner中的[学术社交引文网络数据集](Extraction and Mining of Academic Social Networks | AMiner)。
该数据集的内容包含论文的详细信息、论文引用关系数据、作者的详细信息。其相关信息被保存在AMiner-Paper和AMiner-Author文件夹中，共包含200多万条论文信息、800多万条论文引用信息以及100多万条作者的信息。
data_process文件夹下的文件处理对应的txt文本，将提取出的实体和关系数据存为csv文件
data文件夹下的知识图谱导入指令，将csv文件以图数据的形式存入Neo4j数据库
导入结果：
登录界面
查询界面
查询隐含关系
