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最新推荐文章于 2025-04-07 22:17:11 发布
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教师资格证考试高中生物学理论知识知识点汇总参考.docx
02-10
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农业领域知识图谱的构建.zip
03-15
包括数据爬取(百度百科)、数据分类、利用结构化数据生成三元组、非结构化数据的分句(LTP)，分词(jieba)，命名实体识别(LTP)、基于依存句法分析(主谓关系等)的关系抽取和利用neo4j生成可视化知识图谱 知识图谱是一种...
知识图谱推理
weixin_73575833的博客
11-27 1451
知识图谱（Knowledge Graph, KG）是用图结构表示知识的模型，包含实体（节点）和关系（边）。知识图谱推理是利用已有知识和规则，在知识图谱中发现隐含信息或推导新事实的过程。推理是知识图谱的重要功能，使其从静态数据结构转变为可解释和动态扩展的知识系统。知识图谱推理是连接静态知识与动态智能的关键技术，通过多种方法（如规则推理、统计推理、深度学习等）在多领域实现了知识补全、问答、推荐等智能任务，但仍面临语义理解、可解释性等挑战。利用人工定义的规则（规则逻辑）和已有的知识，通过逻辑推导生成新知识。
知识图谱初见
积小流成江河
05-24 4524
一、概念知识图谱是一种数据结构，把世界上的知识组织成实体与实体之间的关系。1.1 关系规则（Schema）知识图谱首先要定义一个系统的关系规则，关系规则定义了不同类别实体之间可以处在的关系。如父子关系1.2 关系（Relationship）依据定义的关系规则，知识图谱就可以实例化描述世界上千万的父子关系。类似的也可以定义夫妻关系、雇佣关系、位置关系等二、知识图谱的优点知识图谱作为更高阶的结构化数据...
知识图谱构建过程
wwlsm_zql的博客
01-19 1362
知识图谱构建技术体系 知识获取：从不同来源、不同结构的数据中进行知识的提取，形成结构化的知识，当前知识的获取主要针对文本数据进行 实体抽取 众包：百度百科、维基百科，存储机器可读的、具有一定结构的数据 爬虫：通过定义网页中的实体、属性、关系的 pattern，实现对网页数据的获取，例如 Google、Baidu 的搜索引擎 机器学习：将数据变成考研理解的知识，例如通过文本分类、主题模型等...
知识图谱入门
微澜同学
06-27 3785
本文转自刘知远新浪博客2.1  什么是知识图谱在互联网时代，搜索引擎是人们在线获取信息和知识的重要工具。当用户输入一个查询词，搜索引擎会返回它认为与这个关键词最相关的网页。从诞生之日起，搜索引擎就是这样的模式。直到2012年5月，搜索引擎巨头谷歌在它的搜索页面中首次引入“知识图谱”：用户除了得到搜索网页链接外，还将看到与查询词有关的更加智能化的答案。如图2.1所示，当用户输入“Marie Curi...
GraphRAG与知识图谱
moneywenxue的博客
04-07 2096
Graph RAG 思想： 对用户输入的query提取实体，然后构造子图形成上下文，最后送入大模型完成生成知识图谱（Knowledge Graph）是一种以结构化形式描述现实世界实体及其关系的技术，通过将数据组织为“节点-边-节点”的三元组（如“北京-是-中国首都”），构建出语义关联的网络。实体（Entities）‌：表示具体或抽象的事物，如“李白”“北京”。‌关系（Relationships）‌：连接实体的边，定义交互方式，如“出生于”“首都”。‌。
机器学习知识点全面总结
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04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
知识获取概述
weixin_43961909的博客
05-23 1671
属性主要是针对实体而言的，以实现对实体的完整描述，由于可以把实体的属性看作实体与属性值之间的一种名词性关系，所以属性抽取任务就可以转化为关系抽取任务，例如，采用SVM方法将人物属性抽取问题转化为人物的关系抽取，提出的基于规则与启发式的抽取方法能够从Wikipedia和WordNet半结构化网页中自动抽取出属性和属性值，其抽取的准确率可达95%，并因此得到了著名的本体知识库YOGO，还有直接从非结构化文本中挖掘出实体属性名称和属性值之间的位置关系模式的属性抽取的方法。
知识图谱_知识图谱 | 知识图谱做用户画像
weixin_28801659的博客
01-06 1388
导读：最近一直在思考怎么用知识图谱做推荐，但是目前能知道的内容都是基于路径的推荐和基于图特征的推荐，所以能不能换一个角度，探究一下用知识图谱怎么做用户画像，因为画像也是推荐系统重要的一部分。现在的知识图谱+推荐怎么做的传统的用户画像怎么做现在的知识图谱+推荐怎么做的？基于路径：可以理解成基于图谱的多路径召回，或者多路径推荐，然后根据路径的转移概率进行排序从而达到推荐的效果，基于路径比较适合简单的推...
知识图谱——知识抽取（1）
流晨的博客
07-21 5927
文章目录知识抽取任务定义概念目的数据源子任务面向非结构化数据的知识抽取实体抽取关系抽取事件抽取 本文主要是归纳整理了王昊奋《知识图谱：方法、实践与应用》这本书里有关知识抽取的非结构化数据抽取的部分。 知识抽取任务定义 概念 知识抽取的概念最早是20世界70年代后期出现在自然语言处理领域的，它是指自动化地从文本中发现和抽取相关信息，并将多个文本碎片中的信息进行合并，将非结构化数据转换为结构化数据。 具体是什么意思呢，我们看一个例子。 这是一段关于苹果公司的介绍文字，它是属于非结构化数据，通过知识抽取，我
知识图谱的存储与查询
anqi3776的博客
06-25 1128
知识图谱的存储与查询基于关系型数据库的知识图谱存储基于原生图数据库的知识图谱存储原生图数据库实现原理浅析 基于关系型数据库的知识图谱存储 基于原生图数据库的知识图谱存储 原生图数据库实现原理浅析 知识图谱存储方式的选择需要综合考虑性能、动态扩展、实施成本等多方面综合因素。 Ø区分原生图存储和非原生图存储:原生图存储在复杂关联查询和图计算方 面有性能优势，非原生图存储兼容已有工具集通常学习和协调成本会低。 Ø区分RDF图存储和属性图存储:RDF存储一般支持推理，属性图存
公共基础知识知识大纲.pdf
08-09
公共基础知识知识大纲，适合考公事业单位
知识图谱-金融知识图谱.zip
03-15
知识图谱是一种结构化的知识表达形式，它以图形的方式组织和存储了大量实体（如人、地点、事件等）及其相互关系。在知识图谱中，实体作为节点，实体之间的各种语义关联则通过边进行连接，形成了一个庞大的数据网络。...
CRMEB知识付费系统v1.4.4源码+知识付费系统+系统+知识付费
08-18
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基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
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五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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