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构建上市公司知识图谱【源码】和数据

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简介：
本项目旨在通过创建上市公司知识图谱来深度解析企业间的关联与信息，提供源代码及详实的数据支持，助力投资者精准决策。 学习了博学谷的课程《知识图谱开发实战：搭建上市公司知识图谱》，按照教程操作了一遍，并更新了数据获取接口的相关内容。由于原接口网页结构发生变化，我调整了网页解析代码并打包处理后的7个CSV文件（编码格式为utf-8），可以直接用于构建知识图谱过程。此外，在Windows平台上提供了构建Neo4j数据库的命令（包括import.bat文件，请根据实际情况修改neo4j-admin.bat路径）。具体使用方法请参考视频教程。

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  • 构建上市公司知识图谱【源码】和数据
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    本项目旨在通过创建上市公司知识图谱来深度解析企业间的关联与信息，提供源代码及详实的数据支持，助力投资者精准决策。 学习了博学谷的课程《知识图谱开发实战：搭建上市公司知识图谱》，按照教程操作了一遍，并更新了数据获取接口的相关内容。由于原接口网页结构发生变化，我调整了网页解析代码并打包处理后的7个CSV文件（编码格式为utf-8），可以直接用于构建知识图谱过程。此外，在Windows平台上提供了构建Neo4j数据库的命令（包括import.bat文件，请根据实际情况修改neo4j-admin.bat路径）。具体使用方法请参考视频教程。
     
  • 知识图谱2.0的数据构建.pdf
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    本PDF文档深入探讨了知识图谱2.0版本中数据构建的关键技术与方法，涵盖从数据收集到知识表示的全过程。 如今国家大力倡导数字化转型，随之而来的各种数据概念也层出不穷，如数字化转型、数据中台、智慧应用等等。面对这些高举的概念，IT工程师和数据建设者可能会感到困惑甚至苦恼。为此，帆软数据应用研究院总结了一套理论，并将其整理成《数据化建设知识图谱》以帮助相关人员更好地理解和应对当前的数据环境挑战。
     
  • 构建知识图谱
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    构建知识图谱是将分散的知识信息通过技术手段连接起来形成关联网络的过程，旨在提供结构化的数据以支持智能搜索、推荐系统及自然语言处理等应用。 本段落介绍了一种基于五元组模型的网络安全知识库及推导规则。通过机器学习技术提取实体并构建本体论以获取网络安全知识库。新规则则通过计算公式以及路径排序算法进行推理得出。此外，还使用斯坦福命名实体识别器（NER）训练了一个信息抽取工具来提取有用的信息。实验结果显示，斯坦福NER提供了许多功能，并且可以利用Gazettes参数在网络安全领域中训练一个识别器以备未来研究之用。
     
  • 构建知识图谱
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    简介：构建知识图谱是指创建一个结构化的数据模型，用于表示实体、概念以及它们之间的关系。该过程涉及数据收集、信息提取和模式设计等多个步骤，旨在为智能应用提供支持，如搜索引擎优化、问答系统及推荐引擎等。 ### 知识图谱构建与深度学习应用 #### 引言与背景 随着大数据时代的到来，数据量的急剧增加促使企业急需寻找有效的方式来管理和利用这些数据。知识图谱作为一种高效的数据组织形式，能够帮助企业在复杂的数据环境中快速找到所需信息。传统上，知识图谱主要应用于学术研究领域，但随着技术的进步，特别是深度学习的发展，它开始被广泛应用于商业领域。例如，Google和百度分别推出了自己的知识图谱产品——Google Knowledge Graph和百度知识图谱，极大地提高了信息检索的效率和质量。 #### 深度学习与知识图谱 在构建知识图谱的过程中，深度学习扮演着至关重要的角色。尤其是深度置信网络（Deep Belief Networks, DBNs），这是一种非监督学习模型，可以自动地从大量未标注数据中学习到高层次的抽象特征，这对于提取领域内隐含的知识单元极其有用。通过训练深度置信网络，研究人员能够自动识别出文本中的关键实体以及它们之间的关系，从而大大减轻了手动标注的工作负担。 #### 图数据库的应用 在存储和查询知识图谱方面，图数据库（如Neo4j）成为了首选方案。图数据库是一种专门为处理具有高度连接性的数据结构设计的数据库系统。它通过节点（代表实体）、边（代表实体间的关系）和属性来表示和存储数据，非常适合用来存储知识图谱这种结构化的数据。此外，图数据库还提供了强大的查询语言Cypher，这使得用户能够在复杂的关系网络中快速准确地定位所需的信息。 #### 构建过程详解 1. **数据预处理**：首先需要对原始数据进行清洗和格式化，确保数据的质量和一致性。这一步骤对于后续的分析至关重要。 2. **深度置信网络训练**：使用深度置信网络自动识别文本中的实体和实体间的关系。这个过程中，网络会自动学习如何从大量的非结构化文本中提取有意义的模式。 3. **实体识别与关系抽取**：深度置信网络经过训练后，可以有效地识别出文本中的实体，并确定它们之间的关系。这一过程涉及到自然语言处理技术和语义分析技术。 4. **图数据库构建**：将提取出来的实体和关系导入图数据库中进行存储。图数据库的设计使得知识图谱能够以直观的方式展现出来，并且便于后续的查询和分析。 5. **知识图谱查询与应用**：利用图数据库提供的Cypher查询语言，用户可以根据需要查询知识图谱中的特定信息。例如，可以通过查询找到某个实体的相关信息，或者探究不同实体之间的联系。 #### 结论与展望 通过结合深度学习技术和图数据库，构建知识图谱已经成为一种趋势。这种方法不仅能够提高知识图谱构建的效率，还能提升数据的利用价值。未来，随着人工智能技术的不断进步，我们可以期待更多创新的方法和技术被应用到知识图谱的构建和维护中，为企业和个人提供更多有价值的信息服务。
     
  • 知识库构建（知识图谱）
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    知识库构建是创建和维护一个包含大量结构化信息的数据集合的过程。通过知识图谱技术，可以将这些离散的知识点链接起来，形成一张网状的信息体系，便于搜索、查询及机器学习等应用，从而更好地理解和利用数据资源。 讲解知识图谱的重要资料包括视频、课件和代码等内容，由于文件较大，已上传至百度网盘，需要3个积分即可获取。
     
  • 2006-2022年上市公司僵尸企业识别数据及构建过程（附原始数据和Stata代码）
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    本研究提供了一份详尽的数据集，涵盖2006至2022年间中国上市公司的僵尸企业识别情况，并详细记录了数据的采集、处理与分析全过程。附带的原始数据及Stata代码能够帮助研究人员复现结果或进行深入探索。 僵尸企业识别 持续更新版本，请关注获取最新数据。 【原创整理，严禁转载】 参考文献： [1] 黄少卿, 陈彦. 中国僵尸企业的分布特征与分类处置[J]. 中国工业经济, 2017(03): 24-43. 计算说明： 识别僵尸企业条件为扣除各类补贴后实际利润总额连续若干年之和为负，即： 其中本段落选取T=2（即连续三年）作为基准进行识别。 为了确定一家企业的实际利润，需要考虑政府补贴与信贷补贴。这里用最低应付利息与实际支付利息之间的差值来衡量信贷补贴。 在计算信贷补贴时，需分别算出每年的最低利率和最低应付利息。其中，短期贷款可以采用一年期贷款基础利率（Loan Prime Rate, 简称LPR）进行表示；然而2013年之前中国央行尚未实行集中报价机制，本段落依据每一年调息前后的时间区间以及不同期限的贷款基准利率来加权平均计算各年的平均贷款利率。这里假设样本企业的短期贷款期限满足均匀分布，则将6个月（含）和6个月至1年内（含）的贷款基准利率年化后得到短期借款所需的最低支付利息。
     
  • 基于公开数据建立小型证券知识图谱/知识库
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    本项目旨在利用公开资源构建一个专注于证券领域的精简型知识图谱，以促进对金融市场的深入理解和分析。 构建一个基于网络公开数据的小型证券知识图谱或知识库需要经过一系列关键步骤和技术： 1. **数据采集**：我们从各大股票交易所、财经新闻网站及金融数据提供商等渠道获取信息，包括实时的股票价格、交易量、公司公告和财务报表。此外还需关注行业动态与政策法规以确保全面性。 2. **数据预处理**：对收集的数据进行清洗和格式化工作，去除噪声并填充缺失值；将时间序列转换为标准日期格式，并可能需要标准化或归一化的数值数据。 3. **实体识别**：证券领域常见的实体包括股票代码、公司名称及宏观经济指标等。使用自然语言处理（NLP）中的命名实体识别技术来提取这些信息，例如利用预训练模型如BERT和LSTM进行操作。 4. **关系抽取**：涉及从证券数据中抽取出各种关联性，比如股票与公司的联系、行业分类以及业绩表现对股价的影响等。这可以通过规则匹配或深度学习方法实现，并结合上下文来确定实体间的关系类型。 5. **知识表示**：采用三元组形式（主语-谓词-宾语）如“苹果公司属于科技行业”进行信息表达，同时考虑到证券领域特有的属性需要适当编码和表示。 6. **存储与管理**：选择合适的数据库技术来保存构建的知识图谱，例如RDF三元组库或图形数据库。设计高效的数据模型以便于查询和更新知识图谱内容。 7. **知识图谱构建**：将处理后的数据整合到知识图中，并解决可能出现的数据冲突问题以确保信息的一致性和准确性。 8. **应用与服务**：完成后，该知识图可用于推荐系统、趋势预测及风险评估等任务。通过查询接口可以提供有关历史业绩对比和股票关联关系的信息支持给用户使用。 构建证券领域的知识图谱是一个复杂的工程过程，涉及多种技术和方法的应用。通过对网络公开数据的有效整合利用，我们可以创建出有价值的资源来为投资者提供更多精准全面的决策依据。
     
  • Python中的知识图谱构建代码
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    本段落介绍如何使用Python语言来实现知识图谱的构建，包括相关库的引入、数据预处理、实体与关系抽取以及图数据库的操作等步骤。 知识图谱是一种结构化的数据表示形式，用于存储、管理和理解复杂的数据集合。在Python编程环境中构建知识图谱涉及对数据处理、图形数据理解和算法实现的掌握。 项目提供的文件包括： 1. 数据文件解析： - `公司_经营范围关系.csv`：此文档可能包含企业基本信息及其业务领域的关联信息。 - `公司实体.csv`：这个文件记录了企业的基础资料，如ID和名称等，是构建知识图谱的重要部分。 - `node_attribute.csv`：该文件包含了节点的各种属性数据，例如类型、值等。 - `节点2.csv`：可能包含更多类型的节点，比如人或地点的实体信息。 - `hot.csv`：此文档可能是基于某些指标筛选出的关键节点列表。 - `边2无向.csv`和`边2有向.csv`：这些文件描述了图中的连接关系，分别代表双向和单向的关系。 2. 代码解析： - `hot.py`：可能包含了用于计算节点重要性的算法或函数。 - `kg_generator.py`：此脚本负责读取数据、构建知识图谱以及执行图形操作功能。 - `data_loader.py`：该文件处理加载与预处理数据的任务，将CSV格式的数据转换为适合图结构的形式。 3. Python中的知识图谱创建： 在Python环境中，常用库如NetworkX和PyTorch Geometric可以用于构建和管理复杂的图。通常，在完成数据读取后，会先建立节点再根据边的文件添加连接关系，并可能包含关于节点属性的信息编码等步骤。 4. 知识图谱的应用场景： 知识图谱广泛应用于多个领域，如智能问答系统、推荐引擎及企业间的关系分析等方面。通过分析这些结构化的数据模型可以揭示隐藏的数据模式和社区间的关联性。 5. 图算法的使用： 项目中可能涉及到多种图形算法的应用，例如最短路径搜索（Dijkstra或Floyd-Warshall），重要节点识别（如PageRank）以及社群检测等方法。 6. 数据可视化： 为了更好地展示知识图谱的内容并进行分析，还可以利用matplotlib、seaborn和networkx库中的绘图工具将数据以图形化方式呈现出来。
     
  • 数据结构知识点图谱.zip
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    《数据结构知识点图谱》是一份全面整理和归纳了数据结构相关概念、算法及应用场景的学习资料。通过图表形式清晰展现复杂关系，帮助学习者高效掌握知识要点。 数据结构是计算机科学中的核心概念之一，它涉及如何在内存中有效地组织和管理数据以实现高效操作。大学阶段的计算机科学教育通常要求学生掌握这一基础知识，因为它是算法设计与分析的重要基础。 《数据结构知识图谱.zip》这个压缩包内含全面的学习资源，如笔记、课件及习题解答等资料，旨在帮助学生深入理解并熟练应用相关概念和技巧。 数据结构主要分为两大类：线性结构和非线性结构。线性结构包括数组、链表、栈与队列；这些元素按照顺序排列。例如，数组是最基本的数据类型，在内存中连续存储且访问速度快；链表则支持动态增删操作，但访问速度相对较慢；栈遵循后进先出（LIFO）原则，常见于函数调用和表达式求值场景；而队列则是先进先出（FIFO），适用于任务调度与消息传递。 非线性结构涵盖树、图及哈希表等类型。例如，二叉树、平衡树（AVL树或红黑树）以及堆（优先队列），这些数据模型模拟层级关系，在文件系统和数据库索引中广泛应用；图则用于表示实体间复杂关联如社交网络与网页链接；而通过散列函数实现的哈希表能够快速定位，常被应用于字典及数据库查询。 在学习过程中，理解各类数据结构的特点至关重要。例如，栈、队列等抽象数据类型（ADT）定义及其实际应用场合如括号匹配和图搜索算法（DFS与BFS）。对于树形结构，则需掌握其遍历方法（前序、中序及后序）、特定类型的特性以及哈希表的冲突解决策略。 此外，还需熟练操作这些数据结构的基本算法：排序技术包括冒泡、选择、插入等；查找方法涵盖顺序和二分搜索。针对特殊的数据类型如树与图，则需要掌握更复杂的技术，例如平衡调整（对于二叉树而言）、生成最小成本连接子集的Kruskal或Prim算法以及解决最短路径问题的Dijkstra或Floyd-Warshall算法。 《my_resource》可能包含上述知识点的具体讲解、案例分析及编程练习等资料。通过深入学习与实践，不仅能提升自身编程技巧，还能为以后面对更复杂的软件开发和系统设计挑战打下坚实的基础。因此，《数据结构知识图谱.zip》这样的资源对提高学生在该领域的理解和应用能力至关重要。