今年研一，导师给的大范围是知识图谱。从零开始学习知识图谱相关知识，内容大多为笔记和心得，仅供参考。欢迎各位大牛来指导。知识图谱 （Knowledge Graph，KG） 以结构化的形式描述客观世界中概念、 实体及其关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、 管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱给互联网语义搜索带来了活力， 同时也在智能问答中显示出强大威力，已经成
大家好，我是微学AI，今天给大家讲一下知识图谱中的电影推荐算法。主要利用奇异值分解（SVD）算法进行应用。 一、奇异值分解（SVD）SVD（奇异值分解）是一种常见的线性代数算法，用于将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。原来SVD的主要应用领域包括图像处理、信号处理、信息检索等。给定一个矩阵A，SVD将其分解为U、S和V三个矩阵的乘积，可以表示为，其中U和V都是正交矩阵，S是一个对角矩阵，其中
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????文末有送新书福利
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2022-12-31 21:19:20
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01 序言知识是人类在实践中认识客观世界的结晶。知识图谱（Knowledge Graph, KG）是知识工程的重要分支之一，它以符号形式结构化地描述了物理世界中的概念及其相互关系。知识图谱的基本组成形式为<实体,关系,实体>的三元组，实体间通过关系相互联结，构成了复杂的网状知识结构。图1 知识图谱组成复杂的网状知识结构知识图谱从萌芽思想的提出到如今已经发展了六十多年，衍生出了许多独立的
知识图谱学习笔记（一）仅记录个人学习历程，内容来源于网络及书籍，侵删关于知识图谱：知识图谱的概念：知识图谱（Knowledge Graph）又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，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 “知识图谱本质上是语义网络（Semantic Net
知识图谱的小demo这是一个试图实现知识图谱的“微项目”，从头到尾的工作包括，从网上爬取格式化的数据，简单的数据处理，将数据存入图数据库中。关于知识图谱构建技术的相关知识详见附带的《知识图谱构建技术综述》嫌麻烦不想看论文可以简单看看徐阿衡的博客 http://www.shuang0420.com/2017/09/05/项目实战-知识图谱初探/ 补充一下理论知识环境及工具Win10python 3.
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2023-07-22 13:51:03
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之前在了解对话系统的时候，就发现其实一个有应用价值的对话系统，需要引入外部知识辅助决策分析，所以我就打算最近学习一下知识图谱，并尝试结合知识图谱构建一个对话系统。知识图谱是谷歌提出的一个概念，从定义上来说，知识图谱就是结构化的语义知识库，是一种基于图的数据结构，用于描述物理世界中的概念及其相互关系。既然是图就有边和节点，边指的是事物之间的关系，而节点这里简单地分成两种，第一种是实体，所谓实体就是指
沪深股市上市公司知识图谱1、沪深股市上市公司知识图谱介绍 通用知识图谱通常规模较大。公司或者小型企业通常建立行业知识图谱 2、金融知识图谱的构建流程 知识模型就是模式层，建立知识模型可以理解为在建图数据库时写数据字典定义表头的过程，有了表头之后，相当于有了知识模型之后就有了数据源。有一种说法是知识图谱是包括图、数据库是不需要数据结构的，可以动态的根据需求随时改变，此类说法只适用于通用领域，而领域知
|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
前言 本内容主要介绍 知识图谱（Knowledge Graph） 的发展、定义、构建和应用。1.1 知识图谱的发展 知识图谱（Knowledge Graph）的起源可以追溯到 1960 年，其发展历程如图 1-1 所示：
图 1-1 知识图谱相关概念演化历史
在 1960 年，语义网络（Semantic Networks） 作为知识表示的一种方法被提出，主要用于自然语言理解
1.什么是知识图谱 知识图谱是一种用图谱模型来描述知识和模型世界万物之间的关联关系方法。 知识图谱由节点和边组成。  
知识图谱在推荐系统中可以用于丰富用户和物品的信息，从而提高推荐的精度和个性化程度。以下是一些包含知识图谱信息的推荐系统数据集的示例：Freebase数据集：Freebase是一个开放的知识图谱，包含了大量实体之间的关系信息。您可以使用Freebase数据来构建知识图谱推荐系统的数据集。YAGO：YAGO是另一个大规模的知识图谱，它包括了实体和关系的丰富信息，可用于构建知识图谱推荐系统。DBpedi
知识图谱学习（一）一、组成部分知识图谱大致可分为：知识建模、知识获取、知识融合、 知识存储、知识应用等。二、知识图谱的架构共分为两种：逻辑架构和技术架构-逻辑架构 数据层：是逻辑架构的底层，用来存储真实的节点数据与关系数据。 模式层：模式层在数据层之上，存储提炼过的数据，通过本体库来管理数据关系。 本体位于模式层，描述概念层次体系，是知识库中知识的概念模板。通俗来说，本体是人类对事物的形式化描述，
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2023-09-05 19:46:26
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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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| 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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《TensorFlow知识图谱实战》知识图谱（Knowledge Graph）的概念由谷歌首先提出，旨在实现更智能的搜索引擎。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成一套Web语义知识库。知识图谱以其强大的语义处
⚽开发平台：jupyter lab?运行环境：python3、TensorFlow2.x 《基于Tensorflow的知识图谱实战》（王晓华 著） 知识图谱（Knowledge Graph）的概念由谷歌首先提出，旨在实现更智能的搜索引擎。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。本书选用TensorFlow 2作为深度学习的
知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种：其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。而自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的信息，加入到知识库中。在知识图谱技术发展初期，多数参与企业和科研机构主要采用自顶向下的方式构建基础知识库，如Freebase。随着自动知识抽取与加工技术的不断
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2023-07-10 11:39:20
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作者：王昊奋 近两年来，随着Linking Open Data[1] 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Kno
