数据是知识图谱的核心，需从网络爬虫（Scrapy、BeautifulSoup）、开源数据集（DBpedia、Wikidata）或API接口（维基百科API）获取原始数据。由于原始数据往往存在重复、噪声或缺失，需通过Pandas进行去重、格式化（如统一日期格式、文本大小写）和缺失值处理（填补或删除），确保数据的唯一性、一致性和完整性。
利用NLP工具（spaCy、HanLP）进行命名实体识别（NER）（如识别文本中的“疾病”“药物”“人物”等实体）和关系抽取（如“糖尿病→并发症→视网膜病变”）。对于中文场景，HanLP提供了医疗、法律等领域的预训练模型，提升抽取准确性；spaCy则支持自定义NER模型训练，适配特定领域需求。
知识图谱通常以图结构（节点=实体、边=关系）表示，需选择合适的图数据库存储。Neo4j是主流选择，支持高效的图查询（Cypher语言）和分析，适合中小规模知识图谱；Dgraph是分布式图数据库，适合大规模数据存储；ArangoDB则支持图、文档、键值多模型，适配复杂场景。
通过批量导入（如Neo4j的LOAD CSV命令）将清洗后的数据导入图数据库，构建初始图谱。知识图谱需持续更新，定期从数据源获取新数据（如实时新闻、新发布的学术论文），添加新节点（如新疾病、新药物）和新边（如新关联关系），确保图谱的时效性和准确性。
使用NetworkX（Python库）绘制静态图谱（如知识点的层级关系），或Neo4j Bloom（Neo4j的工具）实现交互式探索（如点击节点查看关联实体）。可视化有助于快速理解知识图谱的结构，发现隐藏的关联（如“Python→Django→Web开发”的技术栈关联）。
通过知识推理（如PyKEEN库的TransE、ComplEx算法）挖掘隐含关系（如“糖尿病患者→可能使用→胰岛素”），或结合用户画像（如用户的兴趣、行为）实现个性化推荐（如推荐与“糖尿病”相关的“血糖监测设备”或“饮食指南”）。推理与应用是知识图谱的最终目标，能提升系统的智能化水平（如医疗健康中的患者教育推荐、在线教育中的课程路径推荐）。
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