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课程代码包（附源码）——知识图谱项目实战。

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简介：
本项目提供知识图谱完整项目实战代码，包含附带源代码的资源文件，具体包括：tree文件夹下的kgcar.zip和splider.zip压缩包，以及Videolink.txt文本文件。此外，我们还赠送一系列未加密的视频资源，以确保内容的真实性和有效性。如果您在使用过程中遇到任何疑问或技术难题，欢迎通过私信与我们联系，我们将竭诚为您提供支持和解决方案。

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  • 知识图谱项目实战_含源码_课程代码.rar
    优质
    本资源为《知识图谱项目实战》配套资料，包含完整源码及课程代码，适用于学习和实践知识图谱构建与应用。 知识图谱项目实战附带完整源码。文件包括：kgcar.zip，splider.zip，Videolink.txt。赠送无密码的视频资源，并保证其真实有效。如遇问题可私信解决。
     
  • 知识图谱实战项目（含源码）
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    本书提供多个知识图谱实战项目案例及完整源代码，旨在帮助读者深入理解与实际操作知识图谱构建和应用技术。适合数据科学和技术开发人员阅读实践。 知识图谱完整项目实战视频教程提供了一个从需求到实现的全面指南，覆盖整个项目的生命周期。课程特点包括：1. 完整项目：涵盖项目开发的所有阶段；2. 实战指引：强调实际操作与应用；3. 源码剖析：附带完整的程序源代码下载。
     
  • 《海贼王-ONE PIECE》知识图谱项目实战（附代码资源）：涵盖数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算及图谱可视化
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    本项目深入讲解如何构建《海贼王-ONE PIECE》的知识图谱，包括数据收集、存储管理、信息提取、计算处理和图表展示等内容，并提供实用代码资源。 本项目涵盖了数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算及知识应用五个主要部分。 在数据采集阶段，我们构建了两个知识图谱以及一个关系抽取的数据集： - 人物知识图谱：包含各个人物的信息； - 关系抽取数据集：标注出自然语言中实体及其之间的关系； - 实体关系知识图谱：《海贼王》中各个实体之间关系的知识图谱。 在知识存储方面，我们尝试使用了三元组数据库Apace Jena和原生图数据库Neo4j，并分别通过RDF结构化查询语言SPARQL及属性图查询语言Cypher，在知识图谱上进行查询操作。 对于知识抽取部分，基于之前构建的关系抽取数据集，利用deepke中提供的工具进行了关系抽取实践。我们测试了包括PCNN、GCN、BERT等模型在所构建的数据集上的效果。 在知识计算环节： - 图计算：使用Neo4j对实体关系知识图谱进行图挖掘操作，如最短路径查询、权威节点发现及社区发现； - 知识推理：利用Apache Jena对关系知识图谱进行了知识推理，并补全了一部分数据。 最后，在知识应用方面： - 智能问答系统（KBQA）基于REfO构建了一个针对《海贼王》中人物的知识库问答系统。 - 可视化图片通过D3技术，实现了实体关系的可视化展示。
     
  • 知识图谱项目全流程教学（含代码）
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    本课程全面解析知识图谱项目的开发流程，涵盖从需求分析到构建部署的所有关键环节，并提供详尽的代码实例。 知识图谱完整项目教程。水字水字水字水字水字水字水字水字水字水字水字水字水字水字水字水字水字水字_water_ 水字_water_ 水字_water_ 水字 WATER REMOVAL INSTRUCTION: The word water and its variations were removed as per the request, but there was no specific content to remove beyond that in the original text.
     
  • 知识图谱代码来源
    优质
    知识图谱代码来源介绍各类构建和应用知识图谱项目的开源代码资源，涵盖数据采集、存储技术及算法模型等方面。 关于电影的知识图谱构建及可视化完整代码
     
  • 知识图谱Demo源码，适用于项目测试
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    本项目提供一个基于Python的知识图谱演示程序源代码，旨在帮助开发者和研究人员快速上手构建与测试自己的知识图谱系统。 在实际生产项目中，需要展示后端知识数据。需求如下：点击节点可以显示与此节点相关的其他节点信息；右键点击节点可以编辑该节点的信息；将鼠标悬停在节点上可查看其详细信息。这是一个简单的实现示例，在真正的项目中会更加复杂，但其实现逻辑是一致的。如果有朋友也在进行类似的工作，可以直接下载此Demo作为参考，并通过浏览器打开以观察效果。如果遇到问题也可以直接私信我寻求帮助。
     
  • 知识图谱课程 视频全套+代码+课件
    优质
    本课程提供全面的知识图谱学习资源，包括视频教程、配套代码及详细课件，适合各层次学员深入掌握知识图谱技术。 这是一套非常全面的知识图谱课程，包括全套视频、代码及课件。具体内容涵盖从人工智能到开放知识图谱的多个方面：第一讲介绍知识图谱概览；第二讲探讨知识表示和建模；第三至第四讲分别讲解知识抽取与挖掘的一期内容及其更新版；第五讲涉及知识存储技术；第六讲讨论知识融合方法；第七课深入讲解知识推理技巧；第八课聚焦语义搜索，第九课则专门讲述知识问答系统。第十课包括IBM Watson Lite的介绍和语义搜索及知识问答的实际演示Demo展示。第十一课则是关于行业应用中的具体案例分析。
     
  • 知识图谱代码实例.rar
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    本资源为“知识图谱代码实例”，包含多种语言实现的知识表示、推理及应用示例，适合开发者学习和参考。 知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它将各种复杂的数据以图形的方式组织起来，并通过节点（实体）与边（关系）来描绘实体之间的关联。在信息化时代，这种技术的应用越来越广泛，在搜索引擎、推荐系统以及问答系统等领域发挥了重要作用。 压缩包“知识图谱代码示例.rar”中包含了一个名为“知识图谱.docx”的文档，这可能是一个关于如何构建和应用知识图谱的实例教程或代码解析文件。 知识图谱的核心组成部分包括实体（Entities）、属性（Properties）与关系（Relationships）。其中，实体是基本单元，可以代表人、地点或者事件；属性描述了这些实体的特点，例如人的年龄或地点的经纬度等信息；而关系则是连接两个实体并表明它们之间存在某种联系的方式。 构建知识图谱通常包括以下步骤： 1. 数据收集：从各种来源获取数据，这可能涉及公开数据库、网页抓取或者API接口。 2. 数据预处理：清洗和整合所获得的数据以去除噪音，并确保格式统一。 3. 实体识别与关系抽取：通过自然语言处理技术来识别文本中的实体及其之间的关联性。 4. 图谱构建：将这些实体及它们的关系构建成图结构，通常使用如Neo4j、JanusGraph或Apache Jena等工具和框架进行实现。 5. 查询与推理：利用SPARQL或者Cypher等查询语言对知识图谱执行查询操作，并通过基于图形的逻辑分析来发现隐藏的信息。 知识图谱的应用场景非常广泛： - 搜索引擎优化：借助于知识图谱，搜索引擎能够提供更加精准和丰富的搜索结果。 - 推荐系统：根据用户的兴趣及行为历史推荐更符合个人喜好的内容。 - 问答系统：如IBM的Watson等智能助手通过理解问题与知识库中的实体关系给出准确答案。 - 风险管理：在金融领域，利用知识图谱追踪复杂的关联性以预防欺诈或洗钱活动。 文档“知识图谱.docx”中可能详细解释了如何使用特定编程语言（如Python）和相关库（例如rdflib、NetworkX等）来构建及操作知识图谱，并介绍数据可视化的方法。通过学习这些内容，开发者可以更好地理解和应用这项技术以解决实际问题。
     
  • 知识图谱实例及源代码详解
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    本书深入浅出地介绍了知识图谱的概念、构建方法及其应用，并提供了丰富的实例和详细的源代码解析。 本代码适用于深度学习、机器学习专业以及知识图谱相关领域的理论与实践入门原理的学习。它适合本科生、研究生及相关技术人员使用。