28、三元组存储的应用与产品评估

三元组存储的应用与产品评估

1. 三元组存储的应用场景

1.1 实际应用案例

三元组存储在多个领域有重要应用:
- 有组织犯罪检测 :警察和安全组织会对有组织犯罪网络进行长达数年、耗资数百万美元的调查,这些犯罪网络存在众多联系点和关系。
- 家族树构建 :家族树包含许多诸如父母、祖父母、叔叔等亲属关系。不过,相关研究中的一些断言可能准确,也可能不准确。例如,不同来源提到的“乔治·福勒”可能是同一人,也可能不是。

1.2 社交信息存储

社交数据建模本体

可以使用本体对社交数据进行建模,其中“朋友的朋友”(FOAF)模型是一种古老但仍有用的模型。FOAF RDF 模型允许个人描述自己、兴趣、联系方式以及认识的人列表,还包含指向联系人 FOAF 描述的链接。不过,通常只有语义网计算机科学家会在自己的网站上使用 FOAF 描述自己。

家族树数据存储

大多数人在描述家族树时使用家谱数据通信(GEDCOM)文件格式,该格式专为存储此类信息设计,不利于与其他数据结合。而基于 RDF 的通用表达方式可使这些数据更易集成到三元组存储中。美国国防高级研究计划局(DARPA)资助开发的 DARPA 代理标记语言(DAML)可对家族关系进行建模,它创建了 GEDCOM 的 RDF 表达式,相关标准可在 www.daml.org/2001/01/gedcom/gedcom 查看。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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