本文目录一览：
- 1、知识图谱用什么软件做出来的？
- 2、知识图谱平台产品哪个好？
- 3、制作知识图谱需要什么软件
- 4、科学知识图谱工具知多少
- 5、如何构建知识图谱
- 6、什么软件可以学识图
知识图谱用什么软件做出来的？
知识图谱，基于应用场景个性化定义图谱schema构建方式，结合对垂直领域的理解和知识积累，构建稿件与实体的关联关系，助力编辑提升稿件生产效率和质量。蓝凌基于知识图谱的智能知识管理平台采用轻量级图谱引擎，支持自上而下、自下而上两种建模方式，通过知识智能采集、加工、搜索、推荐、推送、问答等知识应用场景，帮助组织搭建智能知识库，减省人工繁琐操作，赋能组织提效降本，提升知识效益。国电大渡河、江苏电力都有用߅可以了解一下。
知识图谱平台产品哪个好？
Sophon KG
星环知识图谱软件（Sophon KG）是一站式知识全生命周期的管理平台，是一款集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识图谱产品。本平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储、分布式图计算以及多维度的图谱分析。
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星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，获得了多项荣誉和权威认可，发挥了重要的引领者作用。星环科技知识图谱平台曾入围Gartner 2022《Market Guide for Artificial Intelligence Startups, Greater China》，获得中国证券业协会2021年重点课题研究优秀课题，并多次入围字母点评“知识图谱平台领导者象限”。此外，曾参与编写中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》、IEEE-P2907课题《信息技术 人工智能 知识图谱技术框架》（国标计划号20192137-T-469）߅.
制作知识图谱需要什么软件
知识图谱（Knowledge Graph）又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
科学知识图谱工具知多少
科学知识图谱工具：Citespace及其升级版
Citespace及其升级版是当前国内外研究人员在自己的研究中使用比较多的科学知识图谱绘制工具。该工具是陈超美博士开发的、供广大用户免费使用的软件工具。该软件易于获取，基于一定的数据集可得到用户想知道的某个方向的知识图谱，而且该知识图谱稳定、可读性良好、信息丰富。
如何构建知识图谱
自己建吗可以下载图谱软件构建
可以参考一下这个
SPSS: 大型统计分析软件，商用软件。具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形绘制等功能。常用于多元统计分析、数据挖掘和数据可视化。
Bibexcel: 瑞典科学计量学家Persoon开发的科学计量学软件，用于科学研究免费软件。具有文献计量分析、引文分析、共引分析、耦合分析、聚类分析和数据可视化等功能。可用于分析ISI的SCI、SSCI和AHCI文献数据库。
HistCite: Eugene Garfield等人于2001年开发的科学文献引文链接分析和可视化系统，免费软件。可对ISI的SCI、SSCI和SAHCI等文献数据库的引文数据进行计量分析，生成文献、作者和期刊的引文矩阵和实时动态引文编年图。直观的反映文献之间的引用关系、主题的宗谱关系、作者历史传承关系、科学知识发展演进等。
CiteSpace: 陈超美博士开发的专门用于科学知识图谱绘制的免费软件。国内使用最多知识图谱绘制软件。可用于追踪研究领域热点和发展趋势，了解研究领域的研究前沿及演进关键路径，重要的文献、作者及机构。可用于对ISI、CSSCI和CNKI等多种文献数据库进行分析。
TDA: Thomson Data Analyzer（TDA）是Thomson集团基于VantagePoint开发文献分析工具。商用软件。具有去重、分段等数据预处理功能；可形成共现矩阵、因子矩阵等多种分析矩阵；可使用Pearson、Cosine等多种算法进行数据标准化；可进行知识图谱可视化展示。
Sci2 Tools: 印第安纳大学开发的用于研究科学结构的模块化工具可从时间、空间、主题、网络分析和可视化等多角度，分析个体、局部和整体水平的知识单元。
ColPalRed: Gradnada大学开发的共词单元文献分析软件。商用软件。结构分析，在主题网络中展现知识（词语及其关系）；战略分析，通过中心度和密度，在主题网络中为主题定位；动态分析，分析主题网络演变，鉴定主题路径和分支。
Leydesdorff: 系类软件。阿姆斯特丹大学Leydesdorff开发的这对文献计量的小程序集合。处理共词分析、耦合分析、共引分析等知识单元体系。使用“层叠图”实现可视化知识的静态布局和动态变化。
Word Smith: 词频分析软件。可将文本中单词出现频率排序和找出单词的搭配词组。
NWB Tools: 印第安纳大学开发的对大规模知识网络进行建模、分析和可视化工具. 数据预处理；构建共引、共词、耦合等多种网络；可用多种方法进行网络分析；可进行可视化展示.
Ucinet NetDraw: Ucinet是社会网络分析工具。包括网络可视化工具Net Draw。用于处理多种关系数据，可通过节点属性对节点的颜色、形状和大小等进行设置。用于社交网络分析和网络可视化。
Pajek: 来自斯洛文尼亚的分析大型网络的社会网络分析免费软件。Pajek基于图论、网络分析和可视化技术，主要用于大型网络分解，网络关系展示，科研作者合作网络图谱的绘制。
VOSviewer: 荷兰莱顿大学开发的文献可视化分析工具。使用基于VOS聚类技术技术实现知识单元可视化工具。突出特点可视化能力强，适合于大规模样本数据。四种视图浏览：标签视图、密度视图、聚类视图和分散视图。
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什么软件可以学识图
1、百度识图
百度识图是通过图像识别和图片检索的技术，给用户提供海量的图片信息。在用户上传自己需要查找的图片时，百度识图会通过识别图片，在自己的海量图库中给用户展示更多尺寸和更多高清的图片和图片的url地址供用户使用。
百度识图共有4个主要功能：
1、相同图像搜索
用户通过上传的图片进行搜索，百度识图工具会进行识别相似图片，从而提供给用户更多有水印/无水印的的图片，从而满足用户的搜索需求；
2、全网人脸搜索
这个功能是百度识图引入的一种自动人脸识别技术，用户上传图片后，识图工具会将人脸信息在图库中进行搜索对比，能成功的识别出准确的信息反馈给用户；
3、相似图像搜索
这个功能是根据百度的算法对图片进行识别，从海量的图库中提供给用户更多相似的图片；
4、图片知识图谱
知识图谱是根据用户上传的照片进行信息识别，准确的给出用户所需的信息，目前百度主攻的是美女图片及植物百科的只是方面，用户在上传图片后，百度会给出准确的百科等信息，
2、形色APP
形色是一款专注于植物识别的APP，主要是进行花卉识别，目前形色一共有4000种植物，准确率高达92%。另外还有形色地图与社交等功能应用，算是一款比较小众的APP了。
这款APP的界面也是非常简单和小清新了，还有一些文章和社交版块，能够促进用户和用户之间的交流。
3、爱植拍APP
爱植拍是一款AI智能识别植物的神器，内部包含近6万种植物词库，光中国境内植物就包含3万多种，几乎覆盖身边所有常见的花草树木。不认识植物，一拍快速识别呈现植物相关信息。
和形色一样，这款APP也有分享功能，特别适合一些植物的爱好者，也适用于宝妈给孩子进行科普。简直是植物科普神器了！
目前我知道的几款比较好用的就是上面这三个了。如果还有其他比较好的工具也欢迎在下方留言，我会抽空回复。