ChanYeol666的博客

相关工作现有的方法通过仅关注实体特征或以不相交的方式考虑实体和关系的特征学习KG嵌入，相反，我们提出的图注意力模型从整体上捕获了KG中任何给定实体的n跳领域中的多跳和语义相似的关系。我们的方法1.GAT单个GAT层为：输出层：相对注意力aij是使用softmax函数计算领域中所有值的。连接K个注意力头的多头注意力过程如下：最后一层的输出嵌入是使用平均而不是连接操作来计算的，以实现多头注意力：2.关系很重要提出了一个新的嵌入方法，将关系和相邻节点特征结合到注意机制中。定义了一个注

问题和初步问题表述给定一个查询：。KG推理的任务是找到一组对象实体，使得，其中是中缺少的事实三元组。为了与大多数现有作品保持一致，本文只考虑尾部查询。基于符号的方法某些以前的方法是从KG挖掘Horn规则，并通过将这些规则作为基础来预测缺失的事实。 最近的方法AnyBURL（Meilicke et al.，2019）表现出与基于嵌入技术的最先进方法相当的性能。但是，这些方法有局限性。 例如，从不同KG提取的规则可能具有不同的质量，这使得推理者难以选择规则。 图1显示了这种差异。

​​​​​Automatic knowledge graph construction based on relational data of power terminal equipment （Su Zheng,Hao Mukai,Zhang Qiang,Chai Bo,Zhao Ting） ​​​​​​​装备保障性验证知识图谱构建方法研究 ​​​​​​​KnowIME: A System to Construct a Knowledge Graph for Intel...

1.CN-DBPediahttps://wiki.dbpedia.org/DBpedia – A Large-scale, MultilingualKnowledge Base Extracted from Wikipediahttps://pypi.org/project/pyspotlight/http://kw.fudan.edu.cn/apis/cndbpedia/python 简单操作dbpediahttp://openkg.cn/dataset/cndbpediai

Jdk11：链接：https://pan.baidu.com/s/1Lxa2k4hrMRtRfVbF9ku-zQ 提取码：9es4Windows下图数据库neo4j的安装: https://www.jianshu.com/p/dc620ca59d19Neo4j版本：4.1.3下载地址：https://neo4j.com/download-center/#communityAPOC 4.3.0-rc01 : neo4j数据库中合并相同节点Neo4j教程：1.https://www.w...

D2RQ下载链接：http://d2rq.org/点击下载d2rq-0.8.1.zip根据mysql下载JDBC driver，我使用的是mysql-connector-java-5.1.44：https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/5.1.44/mysql-connector-java-5.1.44.jar放到之前解压d2rq-0.8.1压缩包路径的d2rq-0.8.1\lib\db-drivers文件中，替换

在图1中，美国是Wikidata中科比·布莱恩特的一跳（直接）邻居。 但是在DBpedia中，它是两跳邻居。在AliNet中，通过门控机制通过在k跳内对其邻域信息进行控制的聚合来学习实体表示。 在不失一般性的前提下，以下我们展示了汇总一跳和两跳邻域信息（k = 2）的情况。 网络结构如图3所示。请注意，AliNet也可以扩展到更多的跃点。具体来说，每个AliNet层都具有多种功能，可在多个跃点内聚合邻域信息。 为了减少噪声信息，我们进一步采用了一种针对远距离邻域聚集的注意机制，以端到端的..

KnowIME: A System to Construct a Knowledge Graph for Intelligent Manufacturing Equipment构建智能制造设备知识图谱的系统系统架构显示了构建KnowIME信息系统的架构图。智能制造设备的非结构化数据（例如文本，图像）和结构化数据（例如数值数据）是从互联网，百度百科以及相关的智能制造网站获得的。数据与关系数据一起保存到Redis数据库中。从多个来源（例如数据库和Hadoop File System）

装备保障性验证知识图谱构建方法研究领域知识图谱构建在逻辑层面，知识图谱通常可以划分为数据层和模式层两个层次。数据层主要是将领域中的多源异构数据转换为三元组的形式，通过一系列三元组表达领域知识或者常识知识，比如用(实体１，关系，实体２)、(实体、属性，属性值)这样的三元 组来表达事实，从而实现对知识进行存储。模式层是在数据层的基础上构建的，领域知识图谱构建过程通常通过构建领域本体(Ontology)来规范数据层。本体规范了领域核心结构，具有较强的结构层次，有效减少冗余。由于垂直领域知识图谱

TransRHS: A Representation Learning Method for Knowledge Graphs with Relation Hierarchical StructurePPT一种具有关系层次结构的知识图谱的表示学习方法。知识表示学习是面向知识图谱中实体（或概念）和关系的表示学习。通过将实体或关系投影到低维稠密向量（嵌入表示），实现对实体和关系的语义信息的表示，高效地计算实体、关系及其之间的复杂语义关联。RHS关系层次结构（RHS）由关系之间的名为sub

Exploiting the Syntax-Model Consistency for Neural Relation Extraction1.论文中，首先使用深度学习模型中单词的表示向量来计算每个单词的另一个重要性得分（称为基于模型的重要性得分）。这些基于模型的重要性评分有望量化单词所贡献的语义信息，从而成功预测输入实体所提及的关系。之后，建议通过强制基于模型的重要性分数与语法对应项一致（即通过KL散度），将基于语法的重要性分数注入到RE的深度学习模型中。一致性实施的动机是提升重要性分数，作为

Rule-Guided Compositional Representation Learning on Knowledge Graphs1.表示学习知识图谱（KG）是将KG的实体和关系嵌入到低维连续向量空间中。2.可以使用Horn规则在语义级别上组合路径和关联关系，以提高学习路径上KG嵌入的精度，并增强表示学习的可解释性。3.DPTransE共同构建了KG的潜在特征和图形特征之间的交互，以提供精确而有区别的嵌入。4.路径增强模型：由于多跳路径可以提供KG中看似未连接的实体之间的关系，因此K

数控设备故障知识图谱的构建与应用针对某个数控设备故障案例事件来说，其各个故障影响因素与案例事件本身构成复杂的网络关系，而同属于一个故障现象的同类事件集组成了庞大的知识网络体系。 本文结合数控设备故障领域的数据特点，采用“自顶向下”与“自底向上”相结合的知识图谱构建技术、数据驱动的增量式本体建模方法和基于模式的知识映射机制来组织丰富知识库，并完成数控设备故障知识图谱的构建与应用。 数控设备故障知识图谱是指由组成故障案例的知识实体和这些知识实体之间的关联关系所构成的用以描述整类事件的知识语义网络。 数

Error detection in Knowledge Graphs: Path Ranking, Embeddings or both?错误的三元组本质上是对象s与对象o（两者均为E）之间的错误边缘，关系r∈R将它们连接在一起。 PaTyBRED：PRA启发式算法，使用路径作为特征，将路径定义为关系r1→r2→...→rn的序列。 TransE：给定三元组（s，r，o）是正确的，则主题s和关系r可以与对象o连接，且误差很小，这意味着s + r≈o。递归地最小化使用上述能量函数和负采样进行训练的成

Pattern Discovery and Anomaly Detection via Knowledge Graph知识图谱使用实体及其关系对信息进行建模。 实体提取：使用统计模型或基于语言语法的技术。 关系提取：使用将实体与关系关联的正则表达式，或基于训练数据建立分类器。 关系消除和实体解析：Openle往往会为同一组实体产生租户关系（SPO三元组）和标识噪声，有必要消除冗余三元组并解决身份，不确定性，以开发可扩展且可信的知识图。 论文中开发了一个领域特定的知识图谱，其事实由从Twitter

Electric device abnormal detection based on IoT and knowledge graph物联网（Internet of Things）或物联网（IoT）技术近年来发展迅速，预计在未来5G时代，无线网络将普及到每一台设备。 借助这些物联网传感器，可以从温度实时获取电气设备的环境数据和运行状态。 考虑到电力系统的复杂性，需要用知识图谱来综合与异常检测相关的各种因素。 电气设备物联网传感器数据异常检测是一项复杂而具有挑战性的任务，它涉及到系统内外的诸多因素。

知识图谱研究报告-电子版-20191120在大数据环境下，从互联网开放环境的大数据中获得知识，用这些知识提供智能服务互联网/行业，同时通过互联网可以获得更多的知识。这是一个迭代的相互增强过程，可以实现从互联网信息服务到智能知识服务的跃迁。 王海勋被引用量最高的论文是 2003 年在 KDD 会议上发表的“Mining concept-drifting data streams using ensemble classifiers”。这篇论文提出了一个使用加权集合分类器挖掘概念漂移数据流的一般框架，经过

把知识变成图谱一共需要花几步？89页全网最全清华知识图谱报告知识图谱是人工智能的重要分支技术，它在2012年由谷歌提出，成为建立大规模知识的杀手锏应用，在搜索、自然语言处理、智能助手、电子商务等领域发挥着重要作用。 知识图谱的分类方式很多，例如可以通过知识种类、构建方法等划分。从领域上来说，知识图谱通常分为两种：通用知识图谱、特定领域知识图谱。 智能问答系统被看作是未来信息服务的颠覆性技术之一，亦被认为是机器具备语言理解能力的主要验证手段之一。 通用知识图谱可以形象地看成一个面向通用领域的“结构化