一、知识图谱生命周期1 知识建模： 也叫本体构建，建模领域知识结构；2 知识获取与验证： 获取领域内的事实知识，估计知识可信度；3 知识融合： 也加知识集成，将碎片知识组装成知识网络；4 知识存储与查询： 采用何种方式对知识图谱进行存储、查询；5 知识推理： 发现已有知识中蕴含的隐含知识。二、知识建模1 采用什么样的方式表达知识，核心是构建一个本体（对数据的定义进行描述）对目标知识进行描述；2 构
知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。以下内容涵盖了基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。引言随着互联网的发展，网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了挑战。知识图谱（Knowledge Graph) 以其强大的语义处理能力和开放组织能力
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2024-09-01 18:14:28
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5.1 简介5.2 知识表示学习（基础模型）5.2.1 表示学习5.2.2 基于语义匹配语义模型：RESCAL语义模型：DistMult语义模型：HolE5.2.3 基于平移距离平移模型：TransE5.3 前沿发展和关键挑战5.3.1 处理复杂关系5.3.1.1 投影5.3.1.2 嵌入空间5.3.1.3 编码模型5.3.2 融合外部信息5.3.2.1 文本信息5.3.2.2 结构信息
简单对推荐算法进行总结，后期通过学习会进行扩充 文章目录一、传统算法二、深度学习模型三、知识图谱推荐 一、传统算法基于内容的推荐基于协同过滤的推荐（CF）混合的推荐二、深度学习模型三、知识图谱推荐将知识图谱引入推荐系统主要有三个作用缓解冷启动缓解数据稀疏可解释性基于知识图谱的推荐系统一般包括知识图谱，推荐模块和连接模块三部分。其中知识图谱存储丰富的实体语义信息，推荐模型计算用户与项目之间的交互信息
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2023-12-10 09:46:43
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目录这是我关于整个Java基础知识的整理，结合的主要是现在市面上对于Java基础在面试的过程中经常问的一些内容，现在有很多的文档，但是内容比较繁杂，所以，我把它整理成相应的思维导图，复习学习起来会更加清晰，也可以随时向其中添加新的知识点好处无论是对于初学者还是开发多年的程序员初学者：这样的知识图谱可以作为你学习的参考，起码给自己一个目标知道该学什么，就好像是一个书籍的目录，根据目录去补充自己的这本
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2024-03-12 16:44:26
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| 作者：阳光明媚| 单位：华东师范大学| 研究方向：推荐系统、强化学习摘要推荐系统的基本任务是联系用户和物品，解决信息过载的问题，帮助用户找到其感兴趣的内容。个性化的推荐系统更是可以为用户推荐专属的物品目录，尽可能满足用户的个性化需求。但是推荐系统也面临一些挑战，如数据稀疏和冷启动等问题。另一方面，用知识图谱构建用户与物品，或者物品与物品之间的信息可以作为一个外部知
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2022-09-07 18:01:15
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语本文是2020年针对知识图谱作为辅助信息用于推荐系统的一篇综述。知识图谱对于推荐系统不仅能够...
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2022-11-16 10:02:47
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01知识图谱到底是什么？语义网络是一种以网络格式表达人类知识构造的形式，是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。而知识图谱是一种基于图的数据结构，是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的大规模语义网络。知识图谱以半结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系。在知识图谱里，我们通常用“实体”来表达图里的节点、用 “关系” 来表达图里的 “边”。知识图谱有模式层和数据层，右边这张图是
在当前大数据行业中， 随着算法的升级， 特别是机器学习的加入，“找规律”式的算法所带来的“红利”正在逐渐地消失，进而需要一种可以对数据进行更深一层挖掘的方式，这种新的方式就是知识图谱。下面我们来聊一下知识图谱以及知识图谱在达观数据中的实践。一.什么是知识图谱知识图谱（Knowledge Graph）是一种用点来代替实体，用边代替实体之间关系的一种语义网络。通俗来说，知识图谱就是把所有不同种类的信息
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2024-01-22 09:04:24
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最近对知识图谱比较感兴趣，觉得这会是未来整个人工智能领域的发展方向。知识图谱是对人类知识的结构化总结，试想以后所有我们知道的不知道的事情都能通过知识图谱串在一起，形成一个云图书馆。那么知识图谱是如何建立的呢？ -我是表情分割线-一、引言 网络上已经存在了大量知识库（KBs），比如OpenCyc，WordNet，Freebase，Dbpedia等等
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2023-12-12 15:33:06
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前言在过去一年的文章中，我们讨论了很多关于知识图谱构建、结合NLP应用的方法。逐渐，这些算法开始深入到许多业务中的搜索、推荐工作中。很自然的做法是，为了契合各个业务的实际场景，我们会为每个业务方独立出各自的知识图谱，方便与业务方共同管理数据。随着业务深入，很快会发现单个业务知识图谱因为规模小，在文本语义理解类任务上非常受限，此时需要将多个知识图谱进行融合，打通知识边界。比如在丁香园的场景中，有问诊
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2024-07-22 06:25:47
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# 知识图谱搜索与推荐的架构
随着信息技术的快速发展，知识图谱作为一种新兴的数据表示方式，正被广泛应用于搜索与推荐系统中。知识图谱不仅能够有效组织和表示复杂的知识，还能够通过其丰富的语义关系提升搜索和推荐的效果。在本文中，我们将探讨知识图谱的基本概念、架构及其在搜索与推荐中的应用，并通过代码示例进行说明。
## 知识图谱简介
知识图谱是通过图形化的方式表示知识的结构，节点表示实体（例如，人、
|作者：阳
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2022-08-28 06:22:10
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知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。以下内容涵盖了基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。引言随着互联网的发展，网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了挑战。知识图谱（Knowledge Graph) 以其强大的语义处理能力和开放组织能力
目录KGETransETransE代码详解KGE知识图谱中，离散符号化的知识不能够进行语义计算，为帮助计算机对知识进行计算，解决数据稀疏性，可以将知识图谱中的实体、关系映射到低维连续的向量空间中，这类方法称为知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding, KGE）。TransE受到词向量中平移不变性的启发，TransE将关系的向量表示解释成头、尾实体向量之间的转移向量，算法简单
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2023-10-11 20:46:31
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知识图谱是人工智能的重要基石，因其包含丰富的图结构和属性信息而受到广泛关注.知识图谱可以精确语义描述 现实世界中的各种实体及其联系，其中顶点表示实体，边表示实体间的联系.知识图谱划分是大规模知识图谱分布式处理的 首要工作，对知识图谱分布式存储、查询、推理和挖掘起基础支撑作用.随着知识图谱数据规模及分布式处理需求的不断增 长，如何对其进行划分已成为目前知识图谱研究热点问题.从知识图谱和图划分的定义出
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2023-11-20 11:50:33
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知识图谱问答，又称 Knowledge-based QA 或 KBQA,是一种基于结构化知识库（即知识图谱）的智能问答方法。给定自然语言问题，该类方法基于知识图对问题进行理解，并根据问题理解的结果从知识图谱中查找或推理出问题对应的答案。知识图谱问答分为**基于语义分析的方法(Semantic Parser)和基于答案排序的方法(Information Retrieval)**两类。基于语义分析的方
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2023-12-17 07:24:03
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引言随着互联网的发展，网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了挑战。知识图谱，Knowledge Graph以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。知识图谱是知识工程的一个分支，以知识工程中语义网络作为理论基础，并且结合了机器学习，自然语言处理和知识表示和推理的最新成果，在大数
# 使用PyTorch构建基于知识图谱的推荐系统
在推荐系统的实现中，知识图谱（Knowledge Graph, KG）能有效提升推荐的精准度与相关性。本篇文章旨在帮助初学者在PyTorch中实现一个简单的基于知识图谱的推荐系统。我们将通过几个核心步骤来逐步实现这个系统。
## 项目流程
以下是实现基于知识图谱的推荐系统的主要步骤：
| 步骤 | 描述
1、知识图谱和语义表示1.1、知识图谱知识图谱的基本单元是三元组（triple），形式为<实体, 谓词, 实体>，如<Barack Obama, PlaceOfBirth, Honolulu>。每个三元组对应一个全局唯一标识符（GUID）。需要注意一种特殊节点CVT（compound value type），用于连接本来连不上的多个节点。如书中例子，各种关系中没
