随着中国共产党第二十次全国代表大会召开和中国新时代高等教育逐步改革推进,各式各样的思想政治知识数据纷至沓来,如何合理地处理这些数据成为了当代思政工作者的研究热点。思政领域的研究正位于一个以构建新时代知识体系为核心和大数据分析为驱动的时期,构建思政课程的知识图谱可视化系统可以有效解决目前思想政治知识冗杂,不易成体系掌握的状况。本文研究了一种基于知识图谱的思想政治课程可视化系统,使思想政治课程知识得以整合,并以网页的形式进行可视化展示。该系统旨在帮助用户能够更加高效地学习思想政治知识,为该领域的科学研究提供新的思路方法,促进知识的创新和发现,推进思想政治类学科的前沿探索和发展。本文主要工作内容如下:（1）思政课程数据获取与预处理。该阶段是构建知识图谱的第一步,在此阶段,运用Scrapy爬虫框架与人工相结合地方式,从多个网站、思政平台、官方思政数据库中,对思想政治学科的知识点、概念、定义等信息进行抽取,并对各种数据源进行采集和整合,将其以思政知识三元组地方式抽取出来,这些数据源包含结构化、半结构化和非结构化数据。（2）思政课程知识图谱知识抽取研究。在该阶段逐步完成了思政课程知识实体抽取,对半结构化数据和非结构化数据地关系抽取,知识融合和知识存储。在实体抽取环节,首先进行思政课程命名实体识别任务,对比命名实体识别领域较为常用HMM模型、Bi LSTM模型、Bi LSTM-CRF模型,来筛选出最适合应用于思政领域思政领域命名实体识别的算法。在关系抽取环节,使用Beautiful Soup框架、LTP语言技术平台来进行半结构化数据和非结构化数据思政课程实体关系抽取。在知识融合阶段,采用双层过滤的方法实现。在知识存储阶段,使用Load CSV命令将思政知识成批地引入Neo4j图数据库。（3）搭建思政课程可视化平台。对可视化平台进行并发性、实时性、适应性需求分析,并将系统平台整体设计和系统功能的可视化界面进行展示。最后完成思政课程可视化平台的搭建,此平台具有可视化查询和内容查询的功能。根据此次研究,思政课程知识图谱可视化系统可以较为有效地将碎片化、多元化的思政课程知识,通过知识图谱技术和可视化技术,以更为成体系、更加直观的方式展示给使用者,有助于提高思政学习的效率与质量。