数据结构知识图谱构建与可视化数据采集简单过程

数据结构知识图谱构建与可视化数据采集大致分为以下几个步骤：

1. 确定知识点和关系：首先需要确定所要构建的知识点以及它们之间的关系，可以通过查找相关资料和领域专家的意见来确定。

2. 收集和整理数据：收集和整理与所要构建的知识点和关系相关的数据，这包括文本、图片、视频等多种形式的数据。

3. 数据清洗和处理：清洗和处理数据，去除重复和无用的数据，将数据转化为可用的格式，如CSV、JSON等。

4. 构建知识图谱：使用知识图谱构建工具，如Neo4j、Ontotext GraphDB等，将数据转化为知识图谱，并进行关系建模和实体抽取等操作。

5. 可视化展示：使用可视化工具，如Gephi、Cytoscape等，对知识图谱进行可视化展示，使其更加直观和易于理解。

在数据采集过程中，可以通过爬取网站、使用API接口、手动输入等方式来获取数据。同时，需要注意保护数据的隐私和版权等问题，遵守相关法律法规。