基于知识图谱的黑灰产名词查询系统

基于知识图谱的黑灰产名词查询系统

系统简介
基于知识图谱的黑灰产名词查询系统是一个针对黑灰产领域知识图谱进行查询与展示的平台。该系统通过整合黑灰产领域的相关数据，构建了一个全面的知识图谱，并提供了用户友好的查询界面，旨在帮助用户快速了解黑灰产名词的含义、关联关系及其背后的产业链结构。

功能描述
用户登录注册与退出：系统提供标准的用户登录、注册及退出登录功能，确保用户信息的安全性与查询数据的私密性。

知识图谱查询页面：用户登录后，可以进入知识图谱查询页面。系统默认展示100个节点及其关系，用户可以根据需要输入开始节点名称、结束节点名称及关系类型进行任意组合查询。这一功能使得用户能够灵活地探索知识图谱，发现节点间的隐藏关系。

关键词查询：系统支持关键词查询功能，用户输入相关关键词后，系统可以返回该关键词的属性解释信息，以及与之相关联的上下游节点信息。这一功能有助于用户深入理解黑灰产名词的内涵与外延，以及其在整个产业链中的位置与作用。

技术描述
后端技术：系统后端采用Django框架进行开发，负责处理用户请求、与数据库交互以及返回查询结果。通过py2neo库与Neo4j图数据库进行连接，实现高效的知识图谱查询操作。

前端技术：系统前端采用HTML、CSS和JavaScript进行开发，结合ECharts图表库，实现知识图谱的可视化展示。ECharts支持丰富的图表类型和交互操作，能够直观地展示节点间的关系与属性信息。

数据存储：系统使用Neo4j图数据库作为知识图谱的存储引擎。Neo4j是一个高性能的、支持ACID事务的图形数据库，非常适合用于存储和查询复杂的图结构数据。

环境要求：系统运行环境要求Python版本3.7以上，Django版本3.2.7。同时需要安装Neo4j数据库，并配置好相应的账号密码（默认为neo4j/123456）。

安装与初始化
系统的安装与初始化过程简单明了。用户只需按照提供的安装方法进行操作，即可快速搭建起查询系统的运行环境。初始化数据方法也详细说明了如何将数据导入Neo4j数据库，为后续的查询操作做好准备。

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