33、图学习项目与图基础概念全面解析

图学习项目与图基础概念全面解析

在当今的数据驱动时代，图学习项目正逐渐成为解决复杂问题的重要手段。从公共图数据集的利用到图的基础理论，再到实际项目中的数据处理与模型构建，每一个环节都至关重要。本文将深入探讨图学习项目的各个方面，为读者提供全面而深入的知识。

1. 公共图数据集与语义模型

公共图数据集在多个领域有着广泛的应用。这些已发布的数据集通常具有可访问的数据和汇总统计信息，但往往缺乏明确的概念或其他类型的模式。为了推导数据集的实体、关系、规则和约束，对数据进行查询是必要的步骤。

语义模型基于属性、RDF和其他数据模型，有通用数据集，也有针对特定行业和领域的数据集。这些参考资料很少使用以图为中心的术语（如节点、顶点和边），而是使用与语义和本体相关的术语（如实体、关系、链接）。与图数据集不同，语义模型提供的是数据框架，而非数据本身。

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行业	类型	问题领域	URL
金融	业务本体、语义数据模型	金融	https://github.com/edmcouncil/fibo
医疗	医疗语义模型列表	医疗	https://bioportal.bioontology.org/ontologies/