数据结构和算法的知识图谱

数据结构和算法知识图谱
最新推荐文章于 2024-10-24 15:12:36 发布
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#数据结构和算法的知识图谱

博客围绕数据结构和算法的知识图谱展开，但具体内容缺失。数据结构和算法是信息技术重要领域，知识图谱有助于梳理相关知识体系。

【数据结构与算法】-知识图谱
zou_albert的博客
08-28 1114
摘取的博客：https://blog.youkuaiyun.com/YYZZHC999/article/details/89039976 摘取的链接：【数据结构和算法】数据结构 思维导图 基础算法思想： 排序算法 基础数论 枚举算法 递归算法 分治算法 回溯算法 贪心算法 动态规划 ...
【数据结构与算法】-- 1.知识图谱
十年磨一剑，沉淀……
04-05 1804
想扎实内功，想提高大脑的思考力，想提升看问题的深度，绕不开数据结构与算法，来一份数据结构和算法的知识图谱，每一个都需要一点一点的啃，学技术切忌浮躁，沉淀中。 ...
数据结构与算法之知识图谱
玲珑骰子安红豆，入骨相思知不知
05-09 931
知识图谱 数据结构与算法是程序员的内功心法，为了能对数据结构和算法有一个全面的认识，献上一张知识图谱。看到这张图也不要被吓退，在学习的过程中，一定会遇到“拦路虎”，如果你想看一遍就能把所有知识都掌握，这肯定是不可能的。学习知识的过程本身就是反复迭代，不断沉淀的过程。 前行路上的媛媛们，奥利给！！！✨????‍???? ...
Redis闲谈（1）：构建知识图谱
04-30 1202
场景：Redis面试 （图片来源于网络） 面试官 ： 我看到你的简历上说你熟练使用Redis，那么你讲一下Redis是干嘛用的？ ...
知识图谱完整教程
11-02
第一讲 知识图谱概览；第二讲 知识表示和知识建模；第三讲 知识抽取与挖掘I
数据结构相关知识的完整图谱呈现
最新发布
07-29
本篇将深入探讨数据结构的各个方面，并展现一个全面的知识图谱，以帮助读者构建起扎实的理论基础和实用的技术能力。 数据结构可以分为线性结构和非线性结构两大类。线性结构中较为常见的包括数组、链表、栈、队列、...
Python实现的知识图谱推荐算法NCFG源码及项目说明和数据集
05-23
通过分析和理解源码，学习者可以加深对知识图谱和推荐算法的理解，并能够在此基础上进行创新和扩展，开发出更为先进的推荐系统。 项目说明文档应详细阐述了该推荐系统的背景、目标、实现方法以及运行效果等关键信息...
Python实现的知识图谱推荐算法MKR源码（附项目说明与数据集）
05-07
数据集则是算法训练和测试的基础，通常会包括用户行为数据、物品属性数据、知识图谱构建所需的各种实体和关系数据等。 对于计算机相关专业的学生而言，该源码项目是一个很好的学习资源，不仅能够加深对推荐系统和...
数据结构知识图谱.zip
06-16
"数据结构知识图谱.zip"这个压缩包显然包含了关于数据结构的全面学习资源，可能是笔记、课件、习题解答等，旨在帮助学生深入理解和掌握这一领域。 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...
数据结构和算法知识地图整理中......
epiccic3的博客
05-21 958
数据结构和算法 时间复杂度 代码执行时间随数据规模增长的变化趋势 最好时间复杂度 最坏时间复杂度 平均时间复杂度 空间复杂度 数组 特点 线性表 连续的内存空间 存储类型相同的数据 操作 查找 数组支持根据下标随机访问元素，O(1) 插入 向某个位置插入元素时，需要将index全部后移一位。O(n) 优化：当不考虑顺序时，可以将插入位置的元素直接移到末尾，插入元素放在插入位置 删除 删除某个位置，将index后得元素全部前移一位.O(n) 优化：标记删除的元素，稍后全部一次移.
大型知识图谱检索算法的优化（Optimization of Retrieval Algorithms on large-scale KGs）.zip
02-14
在大规模标记属性图上优化算法的研究很少。在这里，我们提出了两种优化方法，并将它们与直接查询图数据库的简单方法进行了比较。我们工作的目的是确定像Neo4j这样的图形数据库的限制因素，我们描述了一个解决这些挑战的新方案。
数据结构知识图谱
qq_37272891的博客
11-27 1078
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/Mind_programmonkey/article/details/89396290
知识图谱-基于图数据库的知识表示常用结构以及Nebula Graph的实现
白色呆毛的博客
12-12 5791
简单的通用知识图谱 特定领域的知识图谱 可自定义本体的通用知识图谱 nebula-graph
知识图谱架构（Knowledge Graph）
热门推荐
赵英超的博客
04-07 2万+
1. 前言 从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。 知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在...
知识图谱 - TransE算法
qq_20095389的博客
08-11 1975
这里写自定义目录标题论文TransE算法概览核心思想Tips参考代码问题 论文 Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data TransE 算法概览 核心思想 实体向量 + 关系向量 = 实体向量 （h+l = t） Tips 关系向量 （l）需要归一化，避免训练时带来实体向量的尺度变化 正样本 - 即原有样本，公式中的d(h+l, t) 负样本 - 随机替换h或者l, 不同时替换，即为负样本, 公式中的d(h’+l, t’) 距离采
浅析知识图谱（Knowledge Graph）
ZKYX_AI的博客
10-24 8674
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于。
数据结构与算法知识图谱
rainchxy的博客
04-19 959
整理了一个知识图谱，数据结构与算法学习框架，大家可以根据需要选学。 学习数据结构与算法的好处，除了进大厂拿高薪，最重要的是锻炼扎实内功，培养算法思维，拥有超强学习力。透过问题看本质，思维清晰，竞争必胜，吵架能赢 ...
知识图谱(4)图算法
白景屹的博客
09-20 1410
知识图谱(4)图算法
知识图谱推理算法综述（上）：基于距离和图传播的模型
强化学习曾小健
03-25 1108
本章将对常用的图谱推理算法做一个概括的梳理。业界算法很多，一篇文章难以做到全面覆盖，因此我们这里挑选了与图谱推理强相关的算法进行讲解，部分类似的算法挑选了其典型代表进行讨论，算法能力范围尽量覆盖：
算法与数据结构知识图谱
12-28
### 关于算法和数据结构的知识图谱资源 构建算法和数据结构的知识图谱可以极大地帮助理解这些概念之间的关系及其应用。知识图谱通过节点和边来表示实体以及它们之间复杂的关系。 #### 节点定义 在算法和数据结构的知识图谱中，节点代表不同的概念或对象，例如特定的数据结构（如链表、树、图）、算法（如排序算法、查找算法），以及其他相关术语（如时间复杂度、空间复杂度）。每种类型的节点可以根据其特性拥有不同属性[^2]。 #### 边的定义 边用于描述两个节点间的关系。对于算法和数据结构而言，常见的关系包括但不限于： - **实现**：某类数据结构实现了某个接口。 - **优化**：一种算法是对另一种算法的改进版本。 - **应用场景**：某些场景下更适合使用某种特定的数据结构或算法。 #### 数据源与工具 为了创建这样的知识图谱，可以从多个公开可用的数据集入手，比如学术论文数据库中的研究成果摘要，编程竞赛平台上的题目解析等。此外，还可以利用现有的开源项目作为起点，如GitHub上的一些知名仓库。 #### 实现技术栈 采用现代的技术框架能够更高效地管理和查询大规模的知识图谱。例如，Neo4j是一个流行的图形数据库管理系统，非常适合存储这种层次化的信息模型；而像DGL(Depth Graph Library)这样的库则提供了强大的API来进行复杂的模式匹配操作[^1]。 ```python import neo4j from dgl import DGLGraph # 连接到 Neo4j 数据库实例 driver = neo4j.Driver("bolt://localhost", auth=("neo4j", "password")) def create_knowledge_graph(): g = DGLGraph() # 添加节点并设置标签 g.add_nodes(5, {'label': ['Array', 'LinkedList', 'BinaryTree', 'Heap', 'Hashmap']}) # 定义边类型及连接方式 edges = [(0, 1), (1, 2), (2, 3)] # Array -> LinkedList -> BinaryTree ... edge_types = ["extends"] * len(edges) g.add_edges(*zip(*edges)) g.edata['type'] = torch.tensor(edge_types) create_knowledge_graph() ```
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