Quant-Knowledge-Graph

一个可视化量化机器学习论文关系的知识图谱系统，帮助研究人员探索量化论文之间的联系和主题分布。

功能特点

• 论文-标签图谱：展示论文与研究主题之间的关联关系
• 标签关系图谱：展示研究主题之间的关联强度
• 交互式操作：
  • 缩放、平移和拖动节点
  • 点击节点查看详细信息
  • 搜索特定论文或标签
  • 通过小地图快速导航
• 节点导航：
  • 点击标签查看相关论文
  • 点击论文标签跳转到对应主题
  • 返回按钮快速回到之前查看的节点

安装与使用

安装依赖

npm install

启动服务器

node server.js

服务器启动后，访问 http://localhost:3000 即可使用系统。

页面说明

• 首页: http://localhost:3000/ - 系统入口页面
• 论文-标签图谱: http://localhost:3000/index.html - 展示论文和标签之间的关系
• 标签关系图谱: http://localhost:3000/tag-graph.html - 展示标签之间的关联强度

使用技巧

• 拖动模式：点击拖动按钮或按空格键切换拖动模式
• 小地图导航：点击小地图按钮或按M键显示小地图
• 搜索功能：在搜索框中输入关键词可高亮相关节点
• 节点交互：点击节点查看详细信息，点击详情中的链接可跳转到相关节点

数据格式

系统使用papers.json文件作为数据源，格式如下：

[
  {
    "id": "paper1",
    "title": "论文标题",
    "authors": ["作者1", "作者2"],
    "year": "2023",
    "abstract": "论文摘要",
    "tags": ["标签1", "标签2"]
  }
]

技术栈

• D3.js - 数据可视化
• Node.js - 后端服务器
• HTML/CSS/JavaScript - 前端界面