69、知识图谱与数据流处理的研究进展

于 2025-08-06 10:30:33 发布
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分类专栏： 语义网的现在与未来 文章标签： 知识图谱 众包实验 参考文献评估
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知识图谱与数据流处理的研究进展

1. 众包实验任务统计与分析

1.1 任务完成情况

任务 微任务总数 可信判断数 总判断数 可信工作者数 工作者总数 Fleiss’ k 准确率 耗时 成本
T1 1701 9671 13330 218 457 0.335 87.4% 45 h $858
T2 1178 9170 14340 322 749 0.534 80.9% 90 h $500
T3.A 345 1950
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知识图谱de构建与应用（三）：知识融合
u013250861的博客
07-16 1907
对于很多需要构建知识图谱的领域，由于从业者甚多，自然而然地会沉淀出数量众多的数据库或知识库，比如在影视子领域，百度百科、维基百科、豆瓣等都是很好的知识库，因而在构建知识图谱的过程中往往会对多个知识库的知识进行合并，以期获得最全面的知识，这个过程就称为知识融合。此外，由于被合并的各个知识库里的知识难免会存在错误，因而知识融合会对多个知识库的知识进行交叉验证，知识融合之后获得的知识相比融合前的单知识库会更准确。由于自然语言的开放性，各个领域的知识融合任务往往面临以下四个难点。（1）异构问题。..........
知识图谱de构建与应用（一）：知识图谱概述
u013250861的博客
07-16 1344
近年来，得益于大数据的发展和云服务算力的大幅提升，使得基于全网信息、结构化客观世界的海量知识成为可能；此外，大规模结构化的知识建设，能够大幅提高互联网获取信息的效率。具体到特定行业，数字化行业知识有助于实现业务决策自动化，同时能够使得业务决策做到全局优化。正是在技术进步和工业应用的双轮驱动下，知识图谱在工业界如火如荼地建设中。当下，从整个产业来看，知识图谱大致分为通用知识图谱和行业知识图谱两大类。建设知识图谱、使用知识图谱是一个系统化的工程，涉及自然语言处理、语义网、逻辑推理等学术前沿科研课题。......
知识图谱研究进展
一休哥的专栏
03-22 7270
本文首先简要回顾知识图谱的历史，探讨知识图谱研究的意义。其次，介绍知识图谱构建的关键技术，包括实体关系识别技术、知识融合技术、实体链接技术和知识推理技术等。然后，给出现有开放的知识图谱数据集的介绍。最后，给出知识图谱在情报分析中的应用案例。— 漆桂林、高桓、吴天星 东南大学计算机科学与工程学院本文节选自《情报工程》2017 年第 1 期，知识图谱专题稿件。1 知识图谱构建技术本节首先给出知识图谱的
图数据库、知识图谱、装配模型
02-17 2488
工业装配知识图谱属于行业知识图谱，具有较高的专业性，图数据库是实现知识图谱存储的方式之一。 图数据库（Graph Database）是基于图论实现的一种新型NoSQL数据库。它的数据存储结构和数据的查询方式都是以图论为基础的。图论中图的基本元素为节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。Neo4j是Java开源图数据库。
知识图谱de构建与应用（六）：知识图谱的存储、服务与质量
u013250861的博客
07-16 1075
本章首先介绍知识图谱存储的数据模型、底层数据库的选型及其区别，然后结合搜索、推荐、业务智能、智能对话等应用介绍知识图谱的服务形式，最后介绍知识图谱的算法和数据质量保障方法。知识图谱的底层数据抽象模型从分类上来讲，可以认为是图（Graph），由点、边等元素构成；但是在具体的实现细节上又有一些差异。本小节主要介绍知识图谱的底层数据模型，主要包括RDF数据模型和属性图模型，并进行对比分析。1.RDF数据模型资源描述框架（RDF）是W3C标准化组织制定并推广的且主要在语义网领域使用的一项标准化的数据模型。RDF是一
知识图谱de构建与应用（七）：大规模知识图谱预训练
u013250861的博客
07-16 1305
知识图谱虽然包含大量有价值的信息，但通常以三元组形式的结构化数据存储，机器无法直接读取和使用。表示学习能将知识图谱中的实体和关系映射到连续空间中用向量表示，并能利用向量的代数运算，很好地建模知识图谱中的结构特征。向量表示被广泛应用在知识图谱相关任务及NLP任务上，且都取得了不错的效果。针对不同的建模任务和目标，相关工作已经提出了不同的知识图谱表示学习方法。随着GPT、BERT、XLNET等预训练语言模型在多项自然语言处理领域任务上刷新了之前的最好效果，预训练受到了各界的广泛关注。httpshttps。...
达观数据联合同济大学发布新冠肺炎知识图谱数据集及智能问答系统
DatagrandRS的博客
12-07 551
详细介绍了发表于期刊《Data Intelligence》的论文成果《COKG-QA: Multi-hop Question Answering over COVID-19 Knowledge Graphs》
使用攻击知识图谱改进 ML-NIDS的泛化
hao_wujing的专栏
06-25 1008
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！尽管对基于机器学习的网络入侵检测系统 （ML-NIDS） 进行了广泛研究，但它们检测各种攻击变体的能力仍不确定。以前的研究在很大程度上依赖于同质数据集，这些数据集人为地夸大了性能分数并提供虚假的安全感。设计能够有效检测各种攻击变体的系统仍然是一项重大挑战。ML-NIDS 的进展仍然在很大程度上依赖于人类专业知识，这可能会将系统设计人员的主观判断嵌入到模型中，从而可能阻碍其在各种攻击类型中泛化的能力。为了解决这一差距，我们提出了 KnowML，这是一个知识引导的机器学习框
万字综述：行业知识图谱构建最新进展
古月哲亭
07-06 1313
万字综述：行业知识图谱构建最新进展：https://mp.weixin.qq.com/s/iVIoaZxhS1EyC2etRnBf4Q 摘要 行业知识图谱是行业认知智能化应用的基石。目前在大部分细分垂直领域中，行业知识图谱的 schema 构建依赖领域专家的重度参与，该模式人力投入成本高，建设周期长，同时在缺乏大规模有监督数据的情形下的信息抽取效果欠佳，这限制了行业知识图谱的落地且降低了图谱的接受度。 本文对与上述 schema 构建和低资源抽取困难相关的最新技术进展进行了整理和分析，其中包含我们在半自动
130000002947823457136193789891_MatrixAdd_36148_1765656512480.zip
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硅微机械陀螺的系统结构以及自激振荡驱动进行Simulink仿真.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
Trendforce - Advancements in HBM.pdf
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基于UFLDL斯坦福大学深度学习教程第一课稀疏自编码器原理与实现练习的详细中文项目名称本项目是一个遵循斯坦福大学UFLDL深度学习教程第一课教学大纲的稀疏自编码器实现与原理探究项.zip
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坐标下降求解Lasso以及稀疏学习_基于坐标下降算法高效求解Lasso回归模型并深入探讨稀疏学习理论与应用实践_该项目专注于实现和优化坐标下降算法以解决Lasso回归问题涵盖从基.zip
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GB-T 2423.56-2023 试验Fh：宽带随机振动（数字控制）和导则.rar
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标准日本语言-单词（可筛选）
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考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现）
最新发布
12-15
考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略”，基于IEEE33节点系统，利用Matlab代码实现对电力系统中电动汽车有序充电与电网调度的协同优化。文中提出双层优化模型，上层优化电网运行经济性与稳定性，下层优化用户充电成本与便利性，通过YALMIP等工具求解，兼顾系统安全约束与用户需求响应。同时，文档列举了大量相关电力系统、优化算法、新能源调度等领域的Matlab仿真资源，涵盖微电网优化、储能配置、需求响应、风光出力不确定性处理等多个方向，形成完整的科研技术支撑体系。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度、能源优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究大规模电动汽车接入对配电网的影响；②构建双层优化调度模型并实现求解；③开展需求响应、有序充电、微电网优化等课题的仿真验证与论文复现；④获取电力系统优化领域的Matlab代码资源与技术参考。; 阅读建议：建议结合提供的网盘资源下载完整代码，重点学习双层优化建模思路与Matlab实现方法，同时可拓展研究文中提及的其他优化调度案例，提升综合科研能力。
【创新无忧】基于白鲸优化算法BWO优化相关向量机RVM实现数据多输入单输出回归预测附matlab代码.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
知识图谱与图数据处理技术研究综述
知识图谱作为当前计算机科学领域中极具前沿性和交叉性的研究方向，已经成为人工智能与大数据深度融合的重要体现。从《知识图谱讲义》这一标题可以看出，该资料系统性地介绍了知识图谱的核心理论、技术体系及其在实际...
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