知识图谱可视化是将互连的数据实体及其关系以图形格式表示的过程。知识图谱将信息结构化为节点（实体）和边（关系），形成一个反映真实世界连接的网络。 可视化工具将这种抽象结构转换为图表或交互式界面，从而更容易探索和分析复杂的关系。 例如，知识图谱可以对社交网络进行建模，用户作为节点，友谊作为边，可视化可以揭示紧密连接的个人集群。
开发人员通常使用专门的库或框架来创建这些可视化效果。 诸如 D3.js、Cytoscape 或 Gephi 之类的工具允许用户将节点和边映射到视觉元素中，通常应用布局（例如，力导向图）来自动排列元素以提高清晰度。 交互式功能（如缩放、过滤或突出显示路径）很常见，用于处理大型数据集。 例如，开发人员可以使用 Neo4j 的 Bloom 工具来可视化图数据库查询结果，展示电子商务系统中的产品如何与客户购买历史相关联。 可伸缩性是一个关键考虑因素，因为在没有优化的情况下渲染数千个节点可能会导致性能问题。
实际应用包括对数据模型进行故障排除、分析软件系统中的依赖关系或增强推荐引擎。 在欺诈检测系统中，可视化交易网络可能会暴露可疑模式，例如帐户之间异常密集的连接。 在医疗保健领域，知识图谱可视化可以绘制药物相互作用图，其中节点代表药物，边表示禁忌症。 开发人员通常将这些可视化效果集成到仪表板或分析平台中，使用 API 随着基础数据的变化动态更新图形。 目标是通过直观的视觉探索将抽象关系转化为可操作的见解。