Advertisement

数据融合的知识图谱(DataMatching)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
数据融合的知识图谱（Data Matching）旨在通过先进的算法和技术，整合来自不同来源的数据，构建全面、准确且一致的信息网络。该领域致力于解决实体对齐、属性映射等挑战，促进大数据环境下知识的高效利用与共享。 Data matching involves concepts and techniques such as record linkage, entity resolution, and duplicate detection. These methods are used to identify and consolidate related data records across different databases or datasets. Record linkage aims to connect records that refer to the same entity but may have different identifiers. Entity resolution focuses on determining whether two pieces of information refer to the same real-world entity despite variations in how they are recorded. Duplicate detection is aimed at identifying multiple records within a single dataset that represent the same entity, helping to maintain data integrity and accuracy.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 数据融合的知识图谱(DataMatching)
    优质
    数据融合的知识图谱（Data Matching）旨在通过先进的算法和技术，整合来自不同来源的数据，构建全面、准确且一致的信息网络。该领域致力于解决实体对齐、属性映射等挑战，促进大数据环境下知识的高效利用与共享。 Data matching involves concepts and techniques such as record linkage, entity resolution, and duplicate detection. These methods are used to identify and consolidate related data records across different databases or datasets. Record linkage aims to connect records that refer to the same entity but may have different identifiers. Entity resolution focuses on determining whether two pieces of information refer to the same real-world entity despite variations in how they are recorded. Duplicate detection is aimed at identifying multiple records within a single dataset that represent the same entity, helping to maintain data integrity and accuracy.
     
  • family 知识图谱数据集
    优质
    Family知识图谱数据集包含丰富的人类家庭关系信息，旨在促进家族树重建、遗传研究及智能系统中的语义理解与推理能力的发展。 家庭背景的知识图谱三元组数据包括entities.txt、facts.txt、relations.txt、test.txt、train.txt 和 valid.txt 这几个文件。
     
  • 知识图谱数据集.zip
    优质
    《知识图谱数据集》包含各类结构化和非结构化的信息资源，旨在为学术研究及应用开发提供丰富的语义数据分析素材。 知识图谱学习资料供大家一起学习使用，帮助了解最新前沿动态。
     
  • FB15K 知识图谱数据集
    优质
    FB15K知识图谱数据集是Freebase数据库的一个子集，包含约27万实体和14.9万事实三元组，广泛用于链接预测、关系抽取等任务的研究。 知识图谱FB15K数据集是一个广泛使用的基准测试集合，用于评估在大规模知识库上执行的链接预测任务的效果。这个数据集包含Freebase的一部分，并且经过精心设计以促进关系路径的学习和推理能力的研究。它包含了各种实体及其之间的复杂关系，为研究者提供了一个丰富的资源来开发和完善他们的模型和技术。
     
  • 图像融合基础知识
    优质
    《图像融合基础知识》是一本介绍如何将多源图像数据整合为单一、高质量图像的技术书籍。适合初学者了解图像融合的基本原理和应用方法。 ### 图像融合基础知识点 #### 一、图像融合概述 **定义：** 图像融合是指将来自不同来源的图像数据（通常具有不同的空间分辨率、光谱分辨率等特性）结合在一起，生成一幅新图像的过程。该过程旨在提高图像的质量，增强目标特征，改善分类精度，并实现信息互补。 **发展历程：** - **起源：** 图像融合的概念始于20世纪70年代。 - **90年代进展：** 多种遥感卫星的成功发射促进了不同空间分辨率和时间分辨率的遥感影像的融合，形成了多级分辨率的影像金字塔序列。 - **技术进步：** 从单一遥感数据源的融合逐步扩展到不同类型遥感数据之间的融合，例如陆地卫星与气象卫星数据的融合，以扩大应用范围并提高分析精度。 - **跨学科融合：** 为了更全面地理解地表现象，图像融合逐渐涉及到遥感数据与非遥感数据（如气象、水文数据等）的融合，支持更广泛的科学领域。 **目标：** - 提高空间分辨率：通过融合不同分辨率的图像来增强细节。 - 增强目标特征：突出特定地物的特征。 - 提高分类精度：改善图像分类的准确性。 - 实现信息互补：结合多源信息以提供更全面的地理信息。 #### 二、图像融合流程 **流程步骤：** 1. **预处理：** 包括几何纠正和精确配准等操作，确保图像之间的一致性。 2. **融合处理：** 使用不同的算法和技术进行图像融合。 3. **应用：** 融合后的图像用于各种目的，如环境监测、土地利用分类等。 **融合层次：** - **像素级融合：** 在像素级别直接融合图像数据。 - **特征级融合：** 对提取的特征进行融合，适用于高级别的信息处理。 - **决策级融合：** 基于图像分析的结果在决策层面进行整合，用于最终决策支持。 #### 三、遥感数据融合方法介绍 **像素级融合方法：** - **线性加权法：** 将不同图像按一定权重相加以生成新图像。 - **SFIM（Spatial Frequency Modulation Index Method）：** 使用空间频率调制指数法进行融合。 - **IHS变换：** 通过强度、色调和饱和度三个分量进行融合。 - **PCA变换：** 主成分分析法，将数据转换为新的坐标系后进行融合。 - **高通滤波法：** 应用高通滤波器保留高频细节信息。 - **小波变换融合算法：** 利用小波变换的多尺度特性进行融合。 **特征级融合方法：** - **Dempster-shafer推理法：** 基于不确定性的证据理论。 - **聚类分析法：** 通过聚类算法对图像分类。 - **贝叶斯估计法：** 应用概率统计方法。 - **熵法：** 利用信息熵评估图像的信息量。 - **带权平均法：** 给不同特征赋予不同的权重进行融合。 - **表决法：** 通过投票机制决定最终结果。 - **神经网络法：** 使用人工神经网络进行学习和融合。 **决策级融合方法：** - **贝叶斯估计法：** 同特征级融合方法。 - **专家系统：** 结合人类专家的知识与经验。 - **神经网络法：** 同特征级融合方法。 - **模糊集理论：** 应用模糊逻辑处理不确定性问题。 - **可靠性理论：** 考虑数据的可靠性和置信度进行决策制定。 - **逻辑模板法：** 通过预定义规则进行决策。 #### 四、图像融合的技术关键 - **地学规律的认识：** 深入了解研究对象的地学规律。 - **数据特点的理解：** 充分掌握每种融合数据的特点和适用范围。 - **数据相关性的考虑：** 注意不同遥感数据间的波谱特性及相关性。 - **几何配准的重要性：** 解决图像的几何畸变，确保空间配准准确。 图像融合是一项复杂但极其重要的技术。它不仅能提升单个遥感图像的质量，还能通过多源数据的有效整合，在多个领域发挥越来越关键的作用。
     
  • CNCC2019-张勇-健康医疗大数据的知识图谱融合技术及应用.pdf
    优质
    本论文探讨了在健康医疗领域中运用知识图谱融合技术的方法及其实际应用，分享了如何通过数据分析和信息整合提高医疗服务质量和效率的经验与案例。演讲者为CNCC2019的张勇先生。 健康医疗大数据是健康医疗服务的产物，并且也是进行业务优化及辅助决策的基础。这些数据分散在由不同主体管理的不同系统之中，在应用它们的时候往往需要先对数据进行整合处理。然而，由于生成数据所用的标准或规范不一，导致来自不同来源的数据之间存在一致性问题；同时因为技术水平等问题，也使得这些数据的质量参差不齐。这些问题严重影响了数据融合的效率和效果。 知识图谱作为一种灵活的数据模型，在集成所有相关数据的同时利用对齐等技术来解决存在的各种问题。本报告将从健康医疗大数据整合的数据模型、过程、工具及应用的角度介绍如何运用知识图谱进行健康医疗大数据整合。我们将健康医疗的知识图谱分为概念图谱和实例图谱，定义了各自的数据模型，并分别介绍了各自的建立过程以及两者之间的关联方式。我们提出了“医在回路”的理念，明确了医生在此过程中扮演的角色及其职责。 基于这些数据模型，我们开发了一款易于扩展、跨语言且智能的健康知识图谱构建工具HKGB。利用该平台，我们成功创建了针对心血管疾病的专门知识图谱，并最终介绍了健康医疗领域中知识图谱的应用现状和前景。
     
  • NELL-995知识图谱数据集
    优质
    NELL-995是卡内基梅隆大学开发的知识图谱数据集，包含超过百万实体和数十万关系的事实陈述，用于训练机器学习模型理解与生成知识图谱。 The dataset format is as follows: - **raw.kb**: Contains the raw KB data from the NELL system. - **kb_env_rl.txt**: Includes inverse triples of all triples in raw.kb. This file serves as the KG for reasoning purposes. - **entity2vec.bern/relation2vec.bern**: TransE embeddings used to represent RL states, which can be trained using TransX implementations by thunlpt (though specific implementation details are not provided here). The tasks directory contains specific reasoning relations and their associated files: - **tasks/${relation}/*.vec**: Trained TransH Embeddings. - **tasks/${relation}/*.vec_D**: Trained TransD Embeddings. - **tasks/${relation}/*.bern**: Trained TransR Embeddings, trained using the specified KB embeddings. - **tasks/${relation}/*.unif**: Trained TransE Embeddings. Additionally, there are directories for each relation containing: - **transX**: Triples used to train the KB embedding models. - **train.pairs** and **test.pairs**: Training and test triples in PRA format respectively. - **path_to_use.txt**: Reasoning paths discovered by the RL agent. - **path_stats.txt**: Path frequency of randomised BFS.
     
  • NLPCC 2018知识图谱数据集
    优质
    NLPCC 2018知识图谱数据集是针对中文环境设计的一系列大规模知识图谱相关任务的数据集合，涵盖实体链接、关系抽取等多个方面，旨在推动自然语言处理领域的研究进展。 在今年的NLPCC开放领域问答共享任务中，我们重点关注知识，并设立了三个子任务：（a）基于知识库的问题回答(KBQA)；（b）基于知识库的问题生成(KBQG)；以及（c）基于知识库的问题理解(KBQU)。KBQA的任务是根据给定的知识库来解答自然语言问题，而KBQG则是依据已有的知识三元组生成相应的自然语言问题。最后的子任务KBQU旨在将自然语言问题转换为对应的逻辑形式表达。前两个子任务使用中文进行，最后一个子任务则使用英文。
     
  • 知识图谱2.0的数据构建.pdf
    优质
    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。
     
  • 数据结构知识点图谱.zip
    优质
    《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。