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Lucene索引的一个特点就filed，索引以field组合。这一特点为索引和搜索提供了很大的灵活性。elasticsearch则在Lucene的基础上更近一步，它可以是 no scheme。实现这一功能的秘密就Mapping。Mapping是对索引各个字段的一种预设，包括索引与分词方式，是否存储等，数据根据字段名在Mapping中找到对应的配置，建立索引。这里将对Mapping的实现结构简单分析
为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生语义网络，语义网，链接数据和知识图谱知识图谱基础之RDF，RDFS与OWL
原创
2021-07-14 15:48:30
411阅读
Java学习技能图谱注：拜读各路大神书籍、专栏等资料，做自己的理解和总结，本博客所有内容来源于网络、书籍、和各类手册。内容均为非盈利，旨为方便查询、总结备份、开源分享。部分转载内容均有注明出处，如有侵权请告知，马上删除。...
原创
2022-03-14 11:30:00
117阅读
Java学习技能图谱注：拜读各路大神书籍、专栏等资料，做自己的理解和总结，本博客所有内容来源于网络、书籍、和各类手册。内容均为非盈利，旨为方便查询、总结备份、开源分享。部分转载内容均有注明出处，如有侵权请告知，马上删除。...
原创
2021-07-09 09:49:07
252阅读
知识图谱知识图谱（Knowled ge Graph）这个概念最早由 Google 在 2012 年提出 [16]，最初用于优化现有的搜 索引擎，通过信息的的取与关联以实现更好地查询复杂的信息，从语义层面理解用户意图。随着理论 与技术的发展与完善，目前知识图谱已广泛应用于社交网络、金融、电商等领域的数据挖掘。 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点 （Point） 和边 （Edge
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2024-05-16 07:48:06
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人类的未来就是失控，就是人与机器共生、共存。机器越来越人性化， 人越来越机器化。《失控》这本书，主要就体现了这一思想。
本文选自《全栈数据之门》一书。
原创
精选
2017-04-27 13:20:14
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本文围绕基于半结构化百科的电影知识图谱构建、查询与推理实践这一主题，完成基于百度百科的电影元组抽取、基于protégé的电影本体构建、基于D2RQ的RDF数据转换与查询、基于Apache jena的电影知识推理四个环节的实践。这是半结构化知识图谱构建和应用的完整例子，希望大家能够对其中的一些流程，相关的工具等有个大致的了解。以对实际的工作提供帮助。一、基于百度百科的电影元组抽取要构建电影知识图谱，
知识图谱，本质上旨在描述真实世界中存在的各种实体或者概念及其关系，其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或者概念，边则是由属性或者关系构成。知识图谱的定义知识图谱之中包含多种类型的节点，诸如实体、概念、内容、属性和关系等。知识知识和信息是不同的，信息是指外部的的客观事实，知识是指对外部客观规律的归纳和总结。可以用图示来描述这种不同。 这样就很容易理解，在信息的基础上，建立实体之间的
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2024-06-28 14:30:07
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知识图谱技术分享会—-有关知识图谱构建的部分关键技术简介及思考 https://www.cnblogs.com/wangyaning/p/7853866.html知识工场 http://kw.fudan.edu.cn/知识图谱Schema http://ai.baidu.com/tech/kg/schemaschema.org http://schema.org/Conce...
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2021-07-14 15:50:02
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知识图谱基础（知乎系列博文）本文从一个例子出发娓娓道来阐述了知识图谱的来源、结构，值得一学，参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31726910https://zhuanlan.zhihu.com/p/31864048https://zhuanlan.zhihu.com/p/32122644什么是知识图谱知识图谱（Knowledge Graph）是一个将现实世界映射
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2024-05-03 22:32:20
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scikit-learn 是机器学习领域非常热门的一个开源库。基于Python 语言写成。能够免费使用。 网址： http://scikit-learn.org/stable/index.html 上面有非常多的教程，编程实例。并且还做了非常好的总结，以下这张图基本概括了传统机器学习领域的大多数理论
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2017-08-11 08:02:00
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什么是强化学习强化学习关注与智能体（agent）如何与环境交互中不断学习以完成特定的目标。与有监督学习相比， 不需要告诉智能体数据以及对应的标签，学习相应的模型。 而是需要智能体在环境中一次次学习（哪些数据对应哪些标签），从而学习规律知道策略。强化学习是希望智能体在环境中根据当前状态，采取行动，转移到下一个状态，获得回报。不断进行这样的过程，从而学习到一个策略（状态到动作的映射，即当前状态下，采取
