快速構建可視化知識圖譜的方法可以從以下幾個步驟入手：

1、數據收集與準備

明確要構建的知識圖譜所涵蓋的領域。確定范圍有助于聚焦數據收集和后續的分析處理。

從多種渠道收集相關數據，包括結構化數據(如數據庫中的表格數據)、半結構化數據(如XML、JSON格式的數據)和非結構化數據(如文本、圖像、音頻等)。

2、知識抽取與融合

運用自然語言處理技術識別文本中的實體，如人名、地名、組織機構名、疾病名等。這是構建知識圖譜的基礎，因為實體是知識的基本單元。

挖掘實體之間的關系，如因果關系、包含關系、關聯關系等。可以通過規則匹配、機器學習等方法來實現。

提取實體的屬性信息，如實體的特征、描述等。屬性可以幫助更全面地刻畫實體。

將來自不同數據源的知識進行整合，消除冗余和矛盾，形成統一的知識表示。

3、知識圖譜構建

根據知識圖譜的規模、復雜度和應用場景選擇合適的圖數據庫，如Neo4j、OrientDB等。圖數據庫能夠高效地存儲和查詢圖結構數據。將抽取到的實體定義為圖中的節點，將實體之間的關系定義為邊。為節點和邊添加相應的屬性和標簽，以豐富知識圖譜的信息。

將構建好的知識圖譜存儲到圖數據庫中，并建立合適的索引，以提高查詢效率。

4、可視化設計與實現

根據需求和技術水平選擇合適的可視化工具，如Gephi、D3.js等。這些工具提供了豐富的圖形繪制和交互功能。根據知識圖譜的特點和展示目的設計合適的布局算法，如力導向布局、環形布局等，使知識圖譜的結構清晰、易于理解。

為節點和邊設置不同的顏色、形狀、大小等樣式，以突出不同的實體和關系類型。同時，添加交互功能，如鼠標懸停顯示詳細信息、點擊節點展開相關子圖等。