算法知识图谱

最新推荐文章于 2025-01-22 20:38:00 发布

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#人工智能

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知识图谱（关系网络）概念及常用算法

ssyshenn的博客

11-27

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目录 1 什么是图？ 2 图能做什么？ 3 传统的图算法从应用角度可分为三类 3.1路径查找算法——Dijkstra 3.2中心度算法——PageRank 3.3 社区发现算法——LPA 4 图神经网络 5 网络表示学习和图嵌入 5.1基于矩阵分解的图嵌入 5.2基于随机游走的图嵌入 5.3基于图神经网络的图嵌入引用： 1 什么是图？图是一种常见的数据...

（6-3）基于知识图谱的推荐：知识图谱中的推荐算法

码农三叔

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下图是个人整理的基础数据结构、排序算法相关的简单图谱，方便后序自己复习；

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算法知识图,之后我们再慢慢讨论：

基于知识图谱的推荐算法-KARN的实现python源码+运行说明.zip

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知识图谱都有哪些常见算法

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知识图谱的常用算法涵盖了从数据预处理、知识表示、信息提取到推理和推荐等多个方面。这些算法在实际应用中需要根据具体需求选择合适的工具和技术，例如深度学习模型适合复杂特征提取，而图神经网络则适用于处理复杂的实体关系。此外，分布式图划分算法在大规模知识图谱中尤为重要，能够有效提高计算效率。

基于知识图谱的推荐算法-CKE的实现python源码+运行说明.zip

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知识图谱完整教程

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第一讲 知识图谱概览；第二讲知识表示和知识建模；第三讲知识抽取与挖掘I

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复旦大学知识图谱培训ppt2：基于知识图谱的搜索与推荐

大型知识图谱检索算法的优化（Optimization of Retrieval Algorithms on large-scale KGs）.zip

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在大规模标记属性图上优化算法的研究很少。在这里，我们提出了两种优化方法，并将它们与直接查询图数据库的简单方法进行了比较。我们工作的目的是确定像Neo4j这样的图形数据库的限制因素，我们描述了一个解决这些挑战的新方案。

算法图谱

awesomeQ的专栏

11-05

789

来源：极客邦王争算法课程。算法图谱如下：这里面包含10个数据结构：数组，链表，栈，队列，散列表，二叉树，堆，跳表，图，Trie树 10个算法：递归，排序，二分查找，搜索，哈希算法，贪心算法，分治算法，回溯算法，动态规划，字符串匹配算法 ...

分类算法知识图谱

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数据结构与算法之知识图谱

玲珑骰子安红豆，入骨相思知不知

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知识图谱 数据结构与算法是程序员的内功心法，为了能对数据结构和算法有一个全面的认识，献上一张知识图谱。看到这张图也不要被吓退，在学习的过程中，一定会遇到“拦路虎”，如果你想看一遍就能把所有知识都掌握，这肯定是不可能的。学习知识的过程本身就是反复迭代，不断沉淀的过程。前行路上的媛媛们，奥利给！！！✨????‍???? ...

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需要掌握的算法图谱。

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pagerank算法知识图谱

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### PageRank算法在知识图谱中的构建与应用 #### PageRank算法简介 PageRank是一种链接分析算法，最初由拉里·佩奇和谢尔盖·布林为Google搜索引擎开发。该算法用于评估网页的重要性，通过计算指向某页面的其他页面数量以及质量来决定其权重[^3]。 #### 将PageRank应用于知识图谱 当把PageRank引入到知识图谱环境中时，实体被视作节点，而它们之间存在的关联则构成了边。这种转换使得原本用于衡量网站权威性的方法同样适用于评价知识图谱内的各个概念或者对象的重要程度。例如，在生物信息学领域中，可以通过将蛋白质作为节点、蛋白质间的交互作用视为连接线建立起来的一个复杂网络结构上运行PageRank算法，从而识别出那些在网络内部扮演着核心角色的关键分子。 #### 实际案例研究考虑到实际应用场景下的需求特点，这里给出一个具体例子说明如何利用PageRank增强知识图谱的价值：假设有一个专注于医疗健康行业的知识库，其中包含了大量疾病名称、症状描述、治疗方法等相关条目。为了更好地理解不同病症之间的潜在联系，并发现可能具有重要意义但尚未引起足够重视的信息点，可以采用如下策略： - **数据准备阶段**：收集整理来自多个渠道（如医学文献数据库、临床指南文档等）有关各类疾病的资料； - **图谱搭建过程**：按照既定标准创建包含所有已知事实的关系网状结构； - **执行PageRank运算**：针对整个体系实施迭代式的评分机制，最终得出每项记录所对应的相对重要性得分； - **结果解读环节**：依据所得分数高低顺序排列各项内容，重点关注高分区域中存在的新颖见解或跨学科交叉现象。 ```python import networkx as nx from numpy import array def pagerank(graph, alpha=0.85, personalization=None, max_iter=100, tol=1e-06, nstart=None, weight='weight', dangling=None): """ Return the PageRank of the nodes in the graph. Parameters: - graph : NetworkX graph A directed graph that represents a knowledge graph. ... (other parameters omitted for brevity) Returns: dict: Dictionary keyed by node with PageRank value as value. """ # Example usage within medical KG context medical_knowledge_graph = nx.DiGraph() # Add edges and nodes based on collected data... pr_scores = pagerank(medical_knowledge_graph) sorted_pr_scores = sorted(pr_scores.items(), key=lambda item:item[1], reverse=True) print(f"Top ranked entities according to their PageRank scores:\n{sorted_pr_scores[:10]}") ``` 上述代码片段展示了如何在一个模拟的医疗知识图谱实例中实现PageRank算法的具体操作流程。此部分省略了一些细节配置选项以便更清晰地传达主要思路。