3步上手stock-knowledge-graph快速搭建你的证券知识图谱【免费下载链接】stock-knowledge-graph利用网络上公开的数据构建一个小型的证券知识图谱/知识库项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stock-knowledge-graphstock-knowledge-graph是一个利用网络公开数据构建的证券知识图谱项目帮助用户轻松整合和可视化证券市场中的公司、人物、行业和概念之间的复杂关系。通过本指南即使是新手也能在短时间内完成证券知识图谱的搭建与使用。 准备工作环境与依赖安装在开始构建证券知识图谱前需要先准备好基础环境。这个项目基于Python开发主要依赖以下工具和库核心依赖Python 3.6、Neo4j数据库Python库通过项目根目录下的requirements.txt安装必要依赖pip install -r requirements.txt该文件包含了lxml、pandas、beautifulsoup4和tushare等数据处理和爬取工具。 第一步获取与准备数据1.1 克隆项目代码首先将项目仓库克隆到本地git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stock-knowledge-graph cd stock-knowledge-graph1.2 准备数据源项目需要两种关键数据公司董事信息位于data/stockpage.zip包含各公司高管信息的HTML文件。解压该文件unzip data/stockpage.zip -d data/股票行业与概念数据通过Tushare接口获取项目已提供stock.py脚本自动抓取并生成预处理文件。1.3 数据预处理运行数据处理脚本生成导入Neo4j所需的CSV文件python build_csv.py处理完成后在data/import/目录下会生成7个CSV文件包括实体文件executive.csv、stock.csv等和关系文件executive_stock.csv、stock_industry.csv等。 第二步导入数据到Neo4j2.1 了解知识图谱结构项目设计的证券知识图谱包含四种核心实体和三种主要关系结构如下图1证券知识图谱的实体与关系设计包含Person人物、Company公司、Industry行业和Concept概念四大实体2.2 执行导入命令项目提供了便捷的导入脚本import.sh直接运行即可将CSV数据导入Neo4jchmod x import.sh ./import.sh该脚本会创建名为stock.db的数据库并导入所有实体和关系数据。导入成功后启动Neo4j服务neo4j start 第三步探索与使用知识图谱3.1 访问Neo4j界面打开浏览器访问http://localhost:7474使用默认账号密码neo4j/neo4j登录后即可看到知识图谱的可视化界面。3.2 示例查询通过Cypher语句可以轻松查询证券数据例如查询公司高管信息图2董事会成员信息展示包含姓名、职务和持股数等关键数据点击高管姓名可查看详细背景图3高管详细信息弹窗显示年龄、教育背景和任职经历可视化公司关系网络查询某公司的关联关系MATCH p()--(:Company {code:600007}) RETURN p LIMIT 100结果将展示该公司与高管、行业和概念的关联网络图4证券知识图谱可视化效果展示公司与人物、行业、概念的复杂关系3.3 常用查询语句查询所有ST公司MATCH (n:Company:ST) RETURN n.name, n.code查询某行业所有公司MATCH (c:Company)-[:industry_of]-(i:Industry {name:电子支付}) RETURN c.name统计概念关联公司数量MATCH (c:Concept {name:锂电池})-[:concept_of]-(co:Company) RETURN count(co) 实用技巧数据更新定期运行extract.py和stock.py更新高管和股票数据性能优化对于大规模数据可修改import.sh中的--ignore-duplicate-nodes参数避免重复导入自定义查询根据需求修改result.txt中的Cypher语句保存常用查询通过以上三个步骤你已经成功搭建了一个功能完善的证券知识图谱。这个工具不仅能帮助你直观理解证券市场的复杂关系还能为投资分析、风险评估提供数据支持。开始探索这个强大的知识图谱发现隐藏在数据背后的市场规律吧【免费下载链接】stock-knowledge-graph利用网络上公开的数据构建一个小型的证券知识图谱/知识库项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stock-knowledge-graph创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考