基于数据资源的认知图挖掘算法，最大的亮点在于：不靠专家主观判断，靠数据说话，效果还挺靠谱的。

数据驱动的认知图挖掘方法，挖掘出的知识图谱准确率更高，不容易出偏差。整个思路是先清洗数据，再选关键节点，因果关系，流程蛮清晰的。你只需要把数据准备好，剩下的都可以交给系统。

像它用到的粗糙集算法，其实就是帮你自动筛选有用特征。以前这事得靠领域专家拍脑袋，现在它能自动选出有代表性的属性，后面构图的时候也更精简准确。

另外，系统里有一套因果关系挖掘算法，对节点间的关系挺细的，能判断出是强关联还是弱关联，甚至方向也能推理。比如：销量和广告投放之间有没有因果，就可以跑一遍。

整个系统是做成了前后端分离的结构，交互体验还不错。你把数据导进去，系统自动生成认知图，响应也快，图形也清晰，基本不用人工干预。

如果你做智能推荐或预测相关项目，这个工具能帮上不少忙。不光构图快，而且可解释性也强，拿去汇报也方便。要注意的是，原始数据一定要尽量干净，不然效果会打折扣。

哦对了，想深入了解因果图、知识表示、Granger 的朋友，可以看看这些参考资料：

如果你正好在做图谱挖掘、数据建模或教学系统，可以把它试起来，代码结构清楚，扩展性也不错。