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知识图谱的实现步骤与方法

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简介:
本文章介绍了构建知识图谱的基本流程和常用技术手段,包括数据采集、实体识别、关系抽取等关键环节。适合初学者了解知识图谱的入门教程。 梳理了知识图谱的实现过程及其所使用的方法,有助于从宏观层面掌握知识图谱的整体框架。

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    本文章介绍了构建知识图谱的基本流程和常用技术手段,包括数据采集、实体识别、关系抽取等关键环节。适合初学者了解知识图谱的入门教程。 梳理了知识图谱的实现过程及其所使用的方法,有助于从宏观层面掌握知识图谱的整体框架。
  • 应用
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    本课程聚焦于知识图谱的实际构建技术和广泛应用场景,深入探讨其在信息检索、智能推荐及自然语言处理等领域的应用价值。 第1章 知识图谱概述 1.1 什么是知识图谱 1.2 知识图谱的发展历史 1.3 知识图谱的价值 1.4 国内外典型的知识图谱项目 1.5 知识图谱的技术流程 1.6 知识图谱的相关技术 1.7 本章小结 第2章 知识图谱表示与建模 2.1 什么是知识表示 2.2 人工智能早期的知识表示方法 2.3 互联网时代的语义网知识表示框架 2.4 常见开放域知识图谱的知识表示方法 2.5 知识图谱的向量表示方法 2.6 开源工具实践:基于Protégé的本体知识建模 2.7 本章小结 第3章 知识存储 3.1 知识图谱数据库基本知识 3.2 常见知识图谱存储方法 3.3 知识存储关键技术 3.4 开源工具实践 第4章 知识抽取与知识挖掘 4.1 知识抽取任务及相关竞赛 4.2 面向非结构化数据的知识抽取 4.3 面向结构化数据的知识抽取 4.4 面向半结构化数据的知识抽取 4.5 知识挖掘 4.6 开源工具实践:基于DeepDi
  • KGCN推荐算.zip
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    本资料包提供了一种新颖的知识图谱推荐算法KGCN,结合了深度学习与知识表示的优势,有效提升个性化推荐系统的性能和准确性。 【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java 语言的代码,以及Python 编程和Web 开发等领域的项目。 【项目质量】: 所有提供的源码经过严格测试后上传,确保可以直接运行,并且功能正常无误。 【适用人群】: 适合想要学习新技术的小白或进阶学习者。 可用于毕业设计、课程作业及工程实训等多种场景的初期项目立项。 【附加价值】: 这些项目具有很高的参考和借鉴意义,可以作为基础进行修改复刻。对于有一定技术背景或者有研究兴趣的人来说,在现有代码基础上进一步开发新的功能是完全可行的。 【沟通交流】: 若在使用过程中遇到任何问题,请随时与博主联系,我们将尽快提供帮助。 我们鼓励下载和利用这些资源,并欢迎所有用户之间互相学习、共同进步。
  • Python中EM算
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    本文详细介绍了在Python编程语言环境中如何实现期望最大化(EM)算法的具体方法和操作步骤。 前言:上一篇文章大致介绍了EM算法的理解以及相关的公式等内容。那些数学公式看完之后很容易忘记,所以用代码来帮助记忆吧!接下来将对Python版本的EM算法进行一些分析。 引入问题(双硬币问题): 假设我们有两枚硬币A和B,并且以相同的概率随机选择一个硬币来进行抛掷实验:共进行了5次独立试验,在每次试验中,每枚选定的硬币被连续投掷十次。例如,某一次实验的结果可能是H、T、T、T、H、H、T、H、T、H(其中“H”代表正面朝上,“T”代表反面朝下)。 假设在记录这些试验数据时可能存在错误:有两种情况: - 情况a: 实习生详细地记录了每一次实验中选择的是硬币A还是B。 - 情况b: 记录员可能没有准确地区分每次投掷是使用哪枚硬币,因此无法得知具体选择了哪个。
  • 推理综述
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    本文章全面回顾和分析了知识图谱中的主要推理技术,涵盖规则推理、路径查询等,并探讨其在实际应用中的挑战与前景。 知识推理是在已有的事实和逻辑规则基础上推导出新知识的机制。通常来说,它涉及运用现有的知识来推断新的知识。 关于知识图推理: 1. **定义**:知识图推理是指在已有实体、关系及属性的基础上,通过应用特定的逻辑或算法模型,从现有数据中发现并生成新的关联和事实。 2. **方法**:包括但不限于基于规则的方法(如正向链式推理)、机器学习技术(例如深度神经网络)以及混合型策略等。这些方法旨在提高知识图谱中的信息连接性和完整性。 3. **应用领域**:广泛应用于智能问答系统、推荐引擎优化、语义搜索增强等领域,极大提升了用户与数字环境交互的质量和效率。 4. **机遇与挑战**: - 机会方面,随着大数据技术的发展以及对复杂关系理解需求的增长,知识图推理的应用前景越来越广阔。它能够帮助我们更好地理解和利用海量信息资源; - 挑战则主要体现在如何有效处理大规模数据集、解决语义鸿沟问题及提高系统鲁棒性等方面。
  • .NET Core中异编程
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    简介:本文介绍了在.NET Core环境中进行异步编程的方法和具体实施步骤,帮助开发者提高应用性能和响应速度。 在.NET Core中实现异步编程是一项关键技术,它使开发者能够编写高效的代码来避免阻塞主线程,并提升应用程序的响应性和可伸缩性。本段落将深入探讨如何利用.NET Core进行异步编程,并通过实例详细讲解其工作原理。 理解为何需要异步编程至关重要:在传统的同步编程中,如果一个任务耗时较长(如IO操作或网络请求),它会阻塞主线程直至完成,导致应用程序无法执行其他任务并影响用户体验。而使用异步编程则可以在等待这些长时间运行的操作期间继续处理其他事务,从而提高程序的并发能力。 .NET Core提供了一种基于“Task”的异步模型作为C#语言中的基础框架。通常情况下,异步方法会以`async`关键字修饰,并返回类型为`Task`或`Task`。例如: ```csharp async Task AsyncTestMethod() { await Task.Run(() => { 耗时操作 }); } ``` 在此示例中,当遇到`await Task.Run()`时,程序将立即执行耗时操作,但不会阻塞主线程;相反地,在异步任务完成前控制权会被交还给调用者。这允许应用程序在等待长时间运行的操作期间继续进行其他工作。 关键在于理解`async/await`的机制:当遇到`await`关键字时,程序会将执行流程暂时挂起,并且只有在前面的任务完成后才会继续执行后续代码(即“完成”部分)。此外,异步方法通常会在其内部使用返回类型为Task的方法来表示长时间运行的操作。 对于.NET Core中的异步IO操作(例如读写文件或网络通信),可以利用内置的异步API。这些API一般会返回一个`Task`对象,可以直接通过`await`进行调用。比如: ```csharp async Task ReadFileAsync() { using (var fileStream = new FileStream(file.txt, FileMode.Open)) { byte[] buffer = new byte[1024]; int bytesRead; while ((bytesRead = await fileStream.ReadAsync(buffer, 0, buffer.Length)) > 0) { 处理读取的数据 } } } ``` 这里,`FileStream`的异步读取方法返回一个代表异步操作完成状态的Task对象。通过使用`await`关键字可以避免阻塞主线程。 值得注意的是,“异步等待”(即执行到await时)并不会创建新的线程而是利用现有的线程资源,在UI应用中这有助于减少因频繁创建新线程导致的性能损失,同时保持界面响应性;而在服务器端应用程序中,则能显著提高并发处理能力并更有效地使用系统资源。 总之,掌握.NET Core中的异步编程技术对于编写高效、健壮的应用程序至关重要。开发者应当尽可能地利用`async``await`语法以及各种内置异步API来优化代码性能,尤其是在面对大量的IO操作或网络请求时更是如此。
  • 社交账号体对齐嵌入+人工智能++预训练模型
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    本文提出了一种结合社交账号信息和知识图谱实体的图嵌入方法,利用预训练模型增强表示学习能力,以实现更精准的知识关联。该方法在人工智能领域具有广泛应用前景。 社交网络与知识图谱之间的数据融合对于构建高质量的知识图谱以及深入分析社交网络具有重要的应用价值。其中,关键在于如何将社交账号准确地对齐到知识图谱中的实体上。 针对这一问题,本段落提出了一种基于图嵌入特征的新型方法来解决社交账号和知识图谱实体间的匹配难题。该方法的目标是在给定一个特定的社交账号时,在庞大的知识图谱中找到与其相对应的真实实体。 具体实现过程中,首先通过将社交网络中的关系子图映射到知识图谱上的相应位置,并利用先进的图嵌入技术从这些映射出来的子图中挑选出核心实体集合。随后,根据所选的核心实体构建特征向量,并使用多层感知机作为分类器来最终确定该社交账号对应的正确目标实体。 为了验证这一方法的有效性,我们选取了Twitter与Wikidata两个数据集进行实验对比测试。结果显示,在与其他基线算法的比较中,本段落提出的方法展现出了显著的优势和更高的对齐准确率。
  • CKE: 基于推荐算.zip
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    本资料为《CKE: 基于知识图谱的推荐算法实现》项目压缩包,内含利用知识图谱进行高效精准推荐的相关代码与文档。 【项目资源】:涵盖前端、后端开发、移动应用开发、操作系统技术、人工智能算法、物联网设备编程、信息化管理方案、数据库设计与优化、硬件开发工具包及示例代码,以及大数据分析等领域内的源码分享平台。具体包括STM32微控制器系列相关程序库和实例项目;ESP8266无线通信模块的应用案例;PHP语言的网站构建实践教程;QT图形界面编程技巧展示;Linux操作系统下C/C++与Python脚本开发范例;iOS移动应用设计模式解析及Swift代码实现细节介绍;Java Web技术栈实战演练等。 【项目质量】:所有源码均经过严格测试,确保可以直接运行,并且在确认功能正常后才会上传发布。旨在为用户提供高质量的技术学习素材和参考案例。 【适用人群】:适用于希望深入探索不同技术领域的新手或进阶开发者。无论是作为毕业设计课题、课程作业任务还是工程实践项目初期的原型开发阶段均可使用这些资源进行辅助研究与创新性尝试。 【附加价值】:每个项目的源代码都具有较高的学习参考价值,同时也支持直接修改和复刻以满足个人需求或者团队合作中的特定应用场景要求。对于具备一定技术背景或对某一领域有浓厚兴趣的研究者来说,则可以在此基础上进一步拓展和完善现有功能模块,开发出更多创新性的解决方案。 【沟通交流】:若在使用过程中遇到任何问题,请随时与博主联系,我们将尽快提供帮助解答疑问,并鼓励大家积极下载和应用这些资源。同时欢迎各位同学之间互相学习切磋技术心得,共同推动技术水平的进步与发展。
  • Python中使用PyTorch了几种表示
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    本研究利用Python和深度学习库PyTorch,实现并评估了几种主流的知识图谱嵌入技术,探索了这些模型在图谱数据上的表现与应用潜力。 该项目整理了知识图谱表示常用的四个数据集,并提供了数据清洗与整理的代码。使用 PyTorch 实现了四种基于平移的算法。在评估阶段,通过多进程加速将 MeanRank 和 Hits@10 的评估时间压缩到小于 1 分钟。
  • 构建战PPT
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    本PPT深入浅出地介绍了知识图谱的概念、结构和应用场景,并详细讲解了从数据收集到实体识别、关系抽取等环节的知识图谱构建流程及实战技巧。 知识图谱构建与实战PPT介绍了如何创建和应用知识图谱的相关技术和方法。