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精选知识图谱相关80篇论文集

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简介:
本合集精心挑选了与知识图谱相关的80篇高质量学术论文,涵盖构建、应用及最新研究进展等多个方面,旨在为研究人员和从业者提供全面的学习资源。 这段文字介绍了包括事件抽取、关系抽取、命名实体识别(NER)、实体消歧、知识表示、问答系统以及知识图谱等方面的论文,适合初学者学习。

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客服
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  • 80
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    本合集精心挑选了与知识图谱相关的80篇高质量学术论文,涵盖构建、应用及最新研究进展等多个方面,旨在为研究人员和从业者提供全面的学习资源。 这段文字介绍了包括事件抽取、关系抽取、命名实体识别(NER)、实体消歧、知识表示、问答系统以及知识图谱等方面的论文,适合初学者学习。
  • 80.rar
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    《精选知识图谱论文集80篇》汇集了近年来知识图谱领域的前沿研究与应用成果,内容涵盖理论探索、技术实现及行业案例分析等多方面。 这段文字涵盖了关系抽取、命名实体识别、实体消歧、事件抽取、问答系统、知识表示以及综述及报告等方面的内容。
  • 手写数字11
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    本集合精心挑选了11篇关于手写数字识别的经典与前沿论文,涵盖了多种算法和技术,旨在为研究者提供全面而深入的学习资源。 我整理了11篇关于手写数字识别的论文,这些资料对我完成毕业设计很有帮助,并且具有很高的参考价值。
  • 必读10
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    本书精选了十篇关于知识图谱领域的关键性论文,旨在帮助读者全面理解知识图谱的基本概念、技术细节及其应用案例。适合对知识图谱感兴趣的科研人员和学生阅读。 知识图谱是实现机器认知智能的关键工具。一方面,它通过建立从数据到实体、概念及关系的映射,使机器能够理解数据的本质;另一方面,利用这些实体、概念与关系来解释现实世界中的事物和现象,从而使机器能揭示其本质。
  • .zip
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    本资料包包含一系列探讨知识图谱构建、应用及其在不同领域中作用的学术论文集合。适合研究和学习知识图谱技术的相关人员参考使用。 本人自己搜集了一些知识图谱相关的论文,如果需要的话,我可以提供90篇全英文的顶级期刊论文资源。如果有需求,请联系我。这类资源比较难找,希望能得到大家的支持。
  • 个人的15云计算
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    本合集精心挑选了15篇有关云计算领域的关键论文,涵盖了技术趋势、应用实践及未来挑战等多个维度,旨在为学术研究和行业应用提供深度见解。 以下是关于云计算主题的15篇文献列表: 1. 《Above the Clouds-A Berkeley View of Cloud》 2. 《An approach to a Cloud Computing network》 3. 《Cloud Computing for e-Science with CARMEN》 4. 《Cloud Computing for Large Scale Data Intensive Batch Applications》 5. 《Cloud Computing for parallel Scientific HPC Applications》 6. 《Cloud computing—Issues, research and implementations》 7. 《Content-Centered Collaboration Spaces in the Cloud》 8. 《Facebook Meets the Virtualized Enterprise》 9. 《MapReduce Simplified Data Processing on Large Clusters》 10. 《Market-Oriented Cloud Computing》 11. 《ORGs for Scalable, Robust, Privacy-Friendly Client Cloud Computing》 12. 《Scientific Cloud Computing Early Definition and Experience》 13. 《The Eucalyptus Open-source Cloud-computing System》 14. 《The Grid, Cloud Computing and our Manycore Future》 15. 《The RESERVOIR Model and Architecture for open federated cloud computing》
  • 人工智能导笔记华(与机器学习
    优质
    本笔记整理了《人工智能导论》中关于知识图谱和机器学习的核心内容,提炼关键概念、算法原理及应用实践,适合初学者快速掌握AI基础知识。 《人工智能导论笔记总结——知识图谱与机器学习》 一、知识图谱 作为一种将复杂关系以图形形式展示的语义网络,知识图谱揭示了实体之间的联系,并且通常由多种类型的节点(代表实体)和边(表示关系)构成。基于符号表示的知识图谱强调逻辑结构,分为数据层和模式层。 1. 模式层作为知识图谱的基础架构,以本体论为理论依据定义了数据的组织模式及相互关系。 2. 数据层则包含了具体的实体及其关联信息,并根据预设的数据模型进行组织。构建过程可以采用自顶向下或自下向上两种方式:前者先设计好数据结构再填充具体实例;后者则是从现有数据中归纳出模式。 知识图谱的存储需要考虑如何高效地保存和检索其复杂的结构性信息,涉及多个步骤如知识提取、实体对齐(融合)、构建模型以及质量评估等。 二、机器学习 通过分析数据中的规律来提升预测或决策能力是机器学习的核心。掌握基本术语对于理解该领域至关重要: 1. 数据集是指所有用于训练的数据集合。 2. 每个独立记录被称为样本,描述了一个特定事件或对象的特征。 3. 特征或者属性代表了样本在某一方面的表现,共同构成一个特征向量。 4. 学习过程是通过算法利用数据构建模型的过程。 5. 训练集用于训练机器学习模型;而单个实例则称为训练样本。 6. 标签提供预期结果信息,在监督学习中特别重要。 7. 误差衡量了预测值与实际值之间的差异,对于评估模型性能至关重要。 8. 验证方法如10折交叉验证被用来检验算法的泛化能力。 三、机器学习算法 根据是否需要标签指导可以将机器学习分为以下几类: 1. 监督学习涵盖分类(例如决策树、贝叶斯网络等)和回归问题(比如线性回归)。 2. 无监督学习如聚类,适用于未标记数据,并旨在发现其内在结构。 3. 半监督学习则结合了前两者的特点,在少量标签的情况下进行训练。 整个机器学习流程包括:从收集原始资料到预处理、特征选择与构建;模型的建立(划分训练集和测试集、算法的选择及优化)以及最终评估阶段。常用的评价标准有混淆矩阵中的准确率、精确度等,而验证方法则涵盖留出法、交叉验证如K折交叉验证或自助法。 总结:该导论概述了知识图谱构建与理解的要点,并深入探讨了机器学习的基本概念及其算法和评估方式。通过深入了解这些知识点,我们可以更好地运用人工智能技术解决实际问题。
  • 性能测试优秀毕业
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    本书汇集了多篇关于性能测试领域的杰出学术论文,内容涵盖理论研究与实践应用,旨在为读者提供深入的技术见解和创新解决方案。适合软件开发人员、研究人员及高校师生阅读参考。 在毕业之际,我搜集了许多以性能测试为主题的优秀论文集,其中很多都与Jmeter相关。
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    本论文探讨了知识图谱在推荐系统中的应用,通过结合深度学习技术,旨在提高个性化推荐的准确性和效率。分析了当前研究趋势和未来发展方向。 知识图谱与推荐系统的结合已经成为研究热点。自2016年CKE论文发表以来,陆续出现了许多优秀的相关论文。我总结了这一领域的经典论文,涵盖了从2016年至2020年间将推荐系统与知识图谱相结合的研究成果。这些值得阅读的文献都已整理在此。
  • 目标别顶级期刊21
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    本合集精心挑选了在目标识别领域最具影响力的21篇顶尖期刊文章,涵盖了技术进展、算法创新及应用案例,为研究者和开发者提供宝贵的参考资料。 目标识别领域顶刊论文合集共21篇,涵盖了模式识别、多分类及雷达目标识别等多个方面。