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大规模知识图谱的表示学习

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简介：
《大规模知识图谱的表示学习》探讨了如何有效地将大规模知识图谱中的语义信息转化为低维度向量空间表达的技术与方法，旨在提升知识推理和推荐系统的性能。 清华大学的刘知远在CCF ADL第65期《知识图谱前沿》上进行了1.5小时的报告，《Representation Learning for Large-Scale Knowledge Graphs》，并展示了相关的演示文稿。

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  • 大规模知识图谱的表示学习
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    《大规模知识图谱的表示学习》探讨了如何有效地将大规模知识图谱中的语义信息转化为低维度向量空间表达的技术与方法，旨在提升知识推理和推荐系统的性能。 清华大学的刘知远在CCF ADL第65期《知识图谱前沿》上进行了1.5小时的报告，《Representation Learning for Large-Scale Knowledge Graphs》，并展示了相关的演示文稿。
     
  • 基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐方法
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    本研究提出了一种创新性的基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法，通过整合用户和物品间的复杂关系模式，显著提升了个性化推荐系统的准确性和多样性。 基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法是一种结合了知识图谱与传统协同过滤方法的技术，旨在提升个性化推荐系统的性能和准确性。通过利用知识图谱中的结构化信息来增强用户和物品之间的关系建模，该算法能够更好地捕捉到用户的潜在需求，并为他们提供更加精准、个性化的推荐结果。
     
  • 深度学习与知识图谱
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    本课程深入探讨深度学习技术及其在构建和利用大规模知识图谱中的应用。我们将探索如何通过深度学习方法增强知识表示、推理及自然语言处理能力。 深度学习知识图谱是人工智能领域的一项关键技术，它构建了一种用于表达深度学习的知识体系及其相关领域的复杂网络结构。在深度学习中，算法可以模拟人脑神经元的信息处理方式，对大量数据进行处理和分析。通过梳理和整合各种组成部分如算法、模型、原理及应用等，知识图谱形成一个有机的层次化且可搜索的知识网。 基础概念包括神经网络、激活函数以及反向传播算法。其中，神经网络是一种模拟人类大脑信息传递机制的计算模型；激活函数为引入非线性因素提供支持，使学习复杂模式成为可能；而反向传播则是训练神经元的一种关键方法，通过计算损失关于参数的梯度来优化这些参数。 常用的激活函数有ReLU、Softplus、Sigmoid和tanh等。例如ReLU将负值部分设为零并保留正值以简化网络结构；Softplus作为ReLU的平滑版本具有可微性；Sigmoid用于压缩输入至0到1之间，适用于二分类问题；而tanh则输出范围在-1到1内。 深度学习还包括多种网络架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网路（LSTM）。其中，卷积神经网络适合处理图像等具有网格结构的数据，并能有效提取空间特征；而RNN及LSTM则擅长处理序列数据，因为它们能够存储先前的信息。 深度学习的应用范围广泛，包括但不限于图像识别、语音处理、自然语言理解以及强化学习。例如，在图像领域中通过训练CNN模型可以达到人类水平的准确度；在语音方面，则可以通过转换声音为文本实现诸如语音合成和识别等功能；而在NLP（自然语言处理）上则能解决机器翻译及情感分析等问题，同时在AI竞技如AlphaGo和机器人智能控制等方面强化学习也有重要应用。 该领域的数学基础包括线性代数、概率统计以及微积分等。其中，线性代数提供了矩阵与向量操作的能力；概率统计为处理不确定性问题提供工具；而微积分为优化算法中计算损失函数的梯度提供了方法。 深度学习中的优化策略包含梯度下降及其变体如随机梯度下降（SGD）和Adam等。这些技术通过利用损失函数关于参数变化的信息来调整权重，以达到最小化目标的目的。 训练数据需要进行预处理步骤包括特征提取、增强以及归一化等操作。其中，特征提取将原始信息转化为适合深度学习模型的格式；增强则增加样本多样性提高泛化能力；而归一化则是通过标准化输入范围加速训练过程。 评估模型性能时会用到准确率、召回率、F1分数、混淆矩阵和ROC曲线等多种指标。例如：准确率为预测正确的比例，召回关注实际正例被正确识别的比例，F1分为精确度与召回的调和平均数；而混淆矩阵则详细展示分类表现，ROC曲线在不同阈值下衡量模型性能。 此外，在理论研究及应用中还有诸如压缩技术、迁移学习以及对抗网络等高级主题。其中，压缩旨在减少存储需求并降低计算成本；迁移学习利用现有知识加速新任务的学习过程；对抗网络通过生成器与判别器的相互作用产生高质量样本。 以上仅是深度学习知识图谱的一个简要概述，并未涵盖所有细节和知识点。该领域的发展正在不断推动人工智能技术向前迈进，带来许多领域的变革性进步。
     
  • 东南大学的知识图谱PPT
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    这份PPT详细介绍了东南大学在知识图谱领域的研究与应用进展，涵盖了理论框架、技术实现以及实际案例分析等内容。 在GitHub上可以搜索到东南大学的知识图谱，并且可以免费下载。
     
  • 企业级知识图谱的大规模应用综述.pdf
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    本文为企业级知识图谱的应用综述，涵盖其构建、管理和大规模部署的关键挑战及解决方案，旨在推动知识图谱在商业环境中的创新与实践。 本段落基于对知识图谱相关研究的简述，介绍其在工程应用中的关键技术，并探讨工业级知识图谱的典型应用场景与案例、代表性平台以及在其生命周期各阶段中可用的相关工具。文章分析了企业级知识图谱平台构建的需求和面临的挑战，详细阐述了该类平台的构建方法及过程。针对建设过程中遇到的问题，提出了一系列的知识图谱中台解决方案，并对知识图谱未来的发展趋势及其可能面临的挑战进行了展望。
     
  • Go知识图谱；Golang学习路径
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    本资源旨在为Go语言（Golang）的学习者提供一个系统化的知识图谱和学习路径，涵盖从基础语法到高级编程技巧的所有内容。适合各个水平阶段的学习者参考使用。 Golang的学习路线以及知识图谱提供了整体的学习方向，希望能为大家提供帮助。
     
  • 知识图谱学习资源打包
    优质
    本资料包汇集了各类优质知识图谱学习资源，包括教程、案例分析和最新研究论文等，旨在帮助初学者快速入门并深入了解知识图谱技术。 知识图谱学习资料打包包括一些技术博客的整理。文件夹内包含以下内容： - pdf 文件：《第一讲 知识图谱概览》、《第三讲 知识抽取与挖掘I》、《第二讲 知识表示和知识建模(更新)》、《第五讲 知识存储》、《第八讲 语义搜索》、《第六讲 知识融合》、《第九课：知识问答I》、《第十课 IBM watson Lite》、《第十一课：行业知识图谱应用》，以及未命名的第二讲和第四讲。 - html 文件：《知识图谱入门系列.html》 和 《知识图谱学习资料汇总.htm》 - pptx 文件：《知识图谱应用及关键技术_20170609.pptx》 - 压缩包文件夹： - 知识图谱笔记和代码 Assignment.zip - 第二讲 示例数据.zip - 第七讲 数据和代码.zip - 第四讲 DeepDive实战说明.zip - 语义搜索简化版FCS Demo说明.pdf - pdf 文件：《第七课 知识推理》、《第十课：语义搜索+知识问答Demo》（版本一）、《第十课：语义搜索和知识问答Demo》（版本二）。
     
  • 利用PyTorch进行知识图谱表示
    优质
    本简介探讨了如何使用PyTorch框架构建和训练知识图谱的表示模型，旨在提升机器学习任务中的实体间关系理解。 基于PyTorch的知识图谱表示方法实现了TransE、TransH、TransR、TransD四种算法。
     
  • KGE-HAKE: 学习层次感知知识图谱的代码...
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    KGE-HAKE是一种创新的知识图谱嵌入模型，专为学习层次化感知结构设计，旨在提高复杂关系推理和实体预测的准确性。 HAKE：层次结构感知知识图嵌入是用于链接预测的代码，旨在学习具有层次感知的知识图嵌入。作者为张占秋、蔡建宇、张永东及王杰。 在WN18RR, FB15k-237和YAGO3-10数据集上，HAKE与基线模型ModE的结果如下： 对于WN18RR： - 模式：最低收益率HITS @ 1为0.472、HITS @ 3为0.427、HITS @ 10为0.564 - HAKE：最低收益率HITS @ 1为0.496±0.001，HITS @ 3为0.452，HITS @ 10为0.582 对于FB15k-237： - 模式：最低收益率HITS @ 1为0.341、HITS @ 3为0.244、HITS @ 10为0.534 - HAKE：最低收益率HITS @ 1为0.346±0.001，HITS @ 3为0.250，HITS @ 10为0.542 对于YAGO3-10： - 模式和HAKE的详细数据未在给定信息中列出。
     
  • 关于大规模知识图谱补全技术研究的进展
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    本论文综述了近年来大规模知识图谱补全技术的研究进展，探讨了当前主要的方法和技术，并展望未来的发展趋势。 随着谷歌知识图谱、DBpedia、微软 Concept Graph 和 YAGO 等多种知识图谱的不断涌现，基于 RDF 的知识表达体系逐渐被人们所熟知。