地图，一个大型的游戏不可或缺的一部分，有的游戏内容比较丰富，相对来说，他的地图就会比较大，那么，把一整块地图和资源全部加载到游戏场景中显然是行不通的，一是浪费渲染的性能，二是全部加载出来也会造成游戏运行内存过大，达到一定阈值就会造成游戏闪退，甚至直接死机，所以，动态加载地图就成了一个大型的游戏不可缺少的一部分，就像市面上的一些3A大作，例如：GTA5、荒野大镖客、古墓丽影等等大型3A大作，玩法丰富
知识图谱概述 文章目录知识图谱概述1.知识图谱的定义2.知识图谱的发展历史3.知识图谱的分类4.知识图谱的构建流程5.知识图谱的应用领域 1.知识图谱的定义知识图谱有着较长的发展历史(经历过早期本体时代、语义网时代)，并形成了较多的流派，因而知识图谱的定义也是多种多样。但是最起码的共识定义是：知识图谱的本质是一个语义网络，它旨在描述客观世界的概念实体事件及其之间的关系，并且对它们进行语义建模；知识
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2023-08-04 15:34:12
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专栏简介 :java语法及数据结构题目来源:leetcode,牛客,剑指offer.创作目标:记录学习MySql学习历程希望在提升自己的同时,帮助他人,,与大家一起共同进步,互相成长.学历代表过去,能力代表现在,学习能力代表未来! 目录 1.图的基本概念2.图的存储结构2.1 邻接矩阵2.2 邻接表3. 图的遍历3.1 图的广度优先遍历3.2 图的深度优先遍历前言本文旨在言简意
文章目录一、图数据库1、概述2、开源数据库介绍（1）RDF4J（2）gStore3、商业数据库介绍（1）Virtuoso（2）Allgrograph（3）Stardog4、原生数据库介绍（1）Neo4J（2）OrientDB（3）Titan5、Benchmark二、知识存储的示例1、背景2、准备工作3、查询示例4、增加示例5、删除示例 本文首先对图数据进行介绍，其中主要包括开源数据库（eg：RD
知识图谱知识图谱 (Knowledge Graph)是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”，实体和关系又有其自身的“属性”。实体、关系和属性构成知识图谱的核心三要素。概述知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network)。目前知识图谱这个概念最早由Google在2012年提出，
知识图谱中的知识是通过RDF结构来进行表示的，其基本单元是事实。每个事实是一个三元组（S, P, O），在实际系统中，按照存储方式的不同，知识图谱的存储可以分为基于表结构的存储和基于图结构的存储。基于表结构的存储可以用关系型数据库，常见的关系型数据库存储系统有MySQL、Oracle、DB2、Microsoft SQL Server等；基于图结构的存储，常见的存储系统有Neo4j、OritentD
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2023-09-13 15:53:52
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1 . 定义知识图谱是由一些相互连接的实体和它们的属性构成的，是用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。用来揭示实体之间关系的语义网络信息是指外部的客观事实。举例：这里有一瓶水，它现在是7°。知识是对外部客观规律的归纳和总结。举例：水在零度的时候会结冰。三元组：实体entity,实体关系relation,实体entity2. 几个过程原始数据类型一般
1、什么是知识图谱知识图谱本质上是一种基于图模型的关联网络知识表达。知识图谱将实体抽象为顶点，将实体之间的关系抽象为边，通过结构化的形式对知识进行建模和描述，并将知识可视化。 2、知识图谱与图数据库知识图谱是图数据库关联最为紧密、场景最广泛的应用方向。知识图谱以图数据库作为存储引擎，对海量信息进行智能化处理，形成大规模的知识库并进而支撑业务应用。知识图谱根据知识形式的不同，可以分为面向语
1、知识挖掘知识挖掘是指从数据中获取实体及新的实体链接和新的关联规则等信息。主要的技术包含实体的链接与消歧、知识规则挖掘、知识图谱表示学习等。其中实体链接与消歧为知识的内容挖掘，知识规则挖掘属于结构挖掘，表示学习则是将知识图谱映射到向量空间而后进行挖掘。1）实体，链接2）规则3）图谱表示学习2、基于生成模型的 entity-mention 模型文字表述为: 我们有两个句子，其中的实体分别为 Jor
# 实现Hadoop大数据组件图谱
## 1. 流程图
```mermaid
gantt
title Hadoop大数据组件图谱实现流程
section 操作步骤
安装Hadoop: done, 2022-01-01, 2022-01-05
安装Hive: done, 2022-01-06, 2022-01-10
安装HBase: done, 2022-
随着互联网业务的发展，产生了大量的数据，数据经过分析会推动业务的发展。将数据中蕴含的知识用图的结构表示出来，就形成了知识图谱。知识图谱可以应用到智能搜索，自动文档，推荐，决策支持等领域。例如：WordNet，Freebase，Wikidata。今天和大家一起了解知识图谱构建的方法和基本原理。知识图谱概括知识图谱是一个较大的话题。从发展，特点，分类和生命周期等不同的方面都有很多需要讲的东西。知识领域
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2023-09-05 12:08:23
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概括网络，一般是世界各实体之间的自然表示得到的图（即Natural Graph）。例如社交网络、通信网络、蛋白质网络，他们的节点一般是某个特定网络中的实体（例如人、交换机、分子）。为了避免歧义，因此下面的利用Natural Graph（NG）来表示这种表征世界各实体之间联系的图结构数据。图谱，直观上一般指代知识图谱（Knowledge Graph， KG），也被成为信息图（Information
，地球人类社会底层运行原理不是你需要中台
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2023-04-09 13:26:12
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知识图谱数据挖掘
## 引言
在信息爆炸的时代，我们面对的是大量的数据和信息，如何从这些数据中提取有用的知识和信息成为了一个重要的问题。知识图谱数据挖掘作为一种重要的技术手段，可以帮助我们从知识图谱中挖掘出有价值的信息和知识。本文将介绍什么是知识图谱，知识图谱数据挖掘的基本概念和方法，并提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解和应用知识图谱数据挖掘技术。
## 知识图谱
知识图谱是一种用于表
原创
2023-09-21 00:58:40
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# Java 图谱数据生成图片
在现代软件开发中，图谱数据的可视化是一项重要的技术。通过图谱数据，我们能够直观地展示数据之间的关系，以及它们如何相互作用。本文将介绍如何使用Java生成图谱数据，并将其可视化为图片。我们将通过代码示例来实现这一目标，并使用Mermaid语法展示相关的ER图和流程图。
## 图谱数据的结构
在许多应用场景中，图谱数据通常由节点（Node）和边（Edge）组成。每
知识挖掘是指从数据中获取实体及新的实体链接和新的关联规则等信息。主要的技术包含实体的链接与消歧、知识规则挖掘、知识图谱表示学习等。其中实体链接与消歧为知识的内容挖掘，知识规则挖掘属于结构挖掘，表示学习则是将知识图谱映射到向量空间而后进行挖掘。实体消歧与链接实体链接的流程如上图所示，这张图在前一章出现过，那里对流程进行了简要说明。此处对该技术做进一步的说明。示例一: 基于生成模型的 entity-m
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2022-11-03 22:21:12
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1.什么是Sparkspark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，基于内存的计算框架2.spark的生态？spark core: Spark 的核心 实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。spark sql: 使用sql对历史数据做交互式查询，用来操作结构化数据spark Streaming: 近实时计算 对实时数据进行流式计算的组件s
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2023-11-01 18:09:44
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本文首对一些开源数据库（如RDF4J、gStore），商业数据库（如Virtuoso、AllegroGraph和Stardog），以及一些原生的图数据库（如Neo4j、OrientDB和Titan）进行了粗略的介绍；接着介绍了一个使用Apache Jena数据库的例子。图数据库介绍图数据库源起欧拉和图理论 (graph theory)，也可称为面向/基于图的数据库，对应的英文是Graph Data
为用户提供更加个性化的电影推荐服务，我们需要更好地了解用户的喜好和电影的属性。在本篇博文中，我将带您一步步构建电影喜好关系图谱，从原始数据到图谱的构建，为用户带来更优质的电影推荐体验。原始数据的准备我们首先准备原始数据，包括用户表、电影表和用户喜欢的电影表。假设我们有以下数据：用户表：用户ID用户姓名年龄性别1张三25男2李四30女3王五28男电影表：电影ID电影名称类型101泰坦尼克号爱情102
原创
2023-07-20 21:30:04
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