知识图谱可以看做是知识的一种离散符号表示，基于知识图谱的符号推理可以较为精准地定位答案。然而，符号推理对于语言的歧义性和噪声数据不够鲁棒。相反，深度学习的发展推动了知识图谱的神经推理方法，能够弥补符号推理的缺陷，但推理的复杂度受限，且缺乏符号推理优秀的解释能力。因
第一次正儿八经地经历大厂面试，自己都没想到自己竟然能坚持一个小时。自己能力很差，但就算是很差的能力，也尽到百分百的努力去表现了。应该大概率是会挂掉的，如果我是hr，也不会招自己这种空有一纸学历的低能儿。 只有一个面试官，应该就是该部门干活的 leader 了，还是十分专业的。前半段问
日前，Gartner发布的2022年重要战略技术趋势，Data Fabric（数据编织）赫然在列。自2019年起，Gartner连续3年将数据编织（Data Fabric）列为年度数据和分析技术领域的十大趋势之一。 根据全球行业分析师报告，全球数据编织市场从2020年的11亿美元，到2026年将增长超过3倍，达到37亿美元。以上表明了
1 导引 目前，知识图谱(Knowlege Graph)在医疗、金融等领域都取得了广泛的应用。我们将知识图谱定义为\(\mathcal{g}=\{\mathcal{E}, \mathcal{R}, \mathcal{T}\}\)，这里\(\mathcal{E}=\left\{e_{i}\right\}_{i=1}^{n}\)是由\(n\)个实体(entity)组成的集合，\(\mathcal{R}=\left\{r_{i}
日前，中国信息通信研究院联合中国通信标准化协会在京召开了2022可信数据库峰会。大会以“共筑数字经济可信底座”为主题，对数据库技术、产业和生态热点进行了研讨。本次会议上，《全球数据库产业图谱（2022）》、《数据库发展研究报告（2022年）》等多项内容正式发布。 凭借硬核的技术实力，
导读：OPPO 知识图谱是 OPPO 数智工程系统小布助手团队主导、多团队协作建设的自研大规模通用知识图谱，目前已达到数亿实体和数十亿三元组的规模，主要落地在小布助手知识问答、电商搜索等场景。 本文主要分享 OPPO 知识图谱建设过程中算法相关的技术挑战和对应的解决方案，主要包括实
转至：https://www.cnblogs.com/littlecharacter/p/9368635.html 一、Java工程师知识图谱（思维导图版）二、Java工程师知识图谱（文字链接版）01、专业基石02、Java基础03、JavaWeb04、重构设计05、开源框架06、数据存储07、测试技能08、LinuxOS09、中间软件10、性能优化11、架构技能12、Bi
知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding，KGE)模型性能中最常用的几个指标：MRR，MR，HITS@1，HITS@3，HITS@10. MRR(Mean Reciprocal Ranking) 其中\(S\)是三元组集合，\(|S|\)是三元组集合个数\(rank_i\)是指第\(i\)个三元组的链接预测排名。该指标越大越好. MR(Mean Rank) 符号和MRR计算公
Linux学习路径： Linux桌面介绍： FHS(文件系统目录标准) Linux需要特别注意的目录 linux 内核学习路线 Linux Security Coaching Linux命令参考 另一张Linux命令速查表
社交网络被用于增强用户的表示，而知识图谱则通过标签等方式增强物品的表示学习。引入知识图谱有两个好处：一是知识图谱中项目之间丰富的语义关系有助于探索物品之间的联系并强化物品表示的学习；二是知识图谱将用户的历史物品和推荐的物品连接起来（通过标签），可以增强推荐过程中的可解
前言： 【知识图谱】知识图谱（一）—— 综述 一、知识推理概念介绍 面向知识图谱的推理主要围绕关系的推理展开，即基于图谱中已有的事实或关系推断出未知的事实或关系，一般着重考察实体、关系和 图谱结构三个方面的特征信息。具体来说，知识图谱推理主要能够辅助推理出新的事实、新
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）和常识知识图谱（Common Sense Knowledge Graph）。 百科知识图谱是百科事实构成的，通常是“非黑即白”的确定性知识。早在2010年微软就开始构建商用知识图谱，应用于旗下的搜索、广告、Cortana等项目。2012
一、知识图谱的概念 知识图谱（Knowledge graph）知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体，如一个人、一本书等，或是抽象的概念，如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性，如姓名、书名或是实体之间的
DeepKE DeepKE 是一个基于深度学习的开源中文知识图谱抽取框架，支持低资源、长篇章的知识抽取工具，支持命名实体识别、关系抽取和属性抽取功能。 DeepKE为三个知识抽取功能（命名实体识别、关系抽取和属性抽取）设计了一个统一的框架 可以在不同场景下实现不同功能。比如，可以在标准全
转载源 知识融合一般分为两步,本体对齐和实体匹配两种的基本流程相似,如下: 一、实体对齐常见的步骤： 1.1 数据预处理 语法正规化 2) 数据正规化 1.2 记录链接 把实体通过相似度进行连接 1.3 相似度计算 分成属性相似度和实体相似度。其中，属性相似度可以通过编辑距离（Levenstein，W
转载源 知识融合常见的流程和步骤 1 知识融合 经由信息抽取之后的信息单元间的关系是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性，同时存在大量冗余甚至错误的信息碎片。知识融合旨在解决如何将关于同一个实体或概念的多源描述信息融合起来，将多个知识库中的知识进行整合，形成一个知识库的过程。知
基于知识图谱的智能推荐系统 该系统可提供对电影/书籍/音乐的收藏、对朋友的关注、对动态的点赞功能，以用户和管理员的操作数据为基础，使之能在相关界面里获取电影/书籍/音乐/朋友/动态推荐详情。同时，该系统还具备利用关键字进行跨领域搜索的功能。此外，系统管理员能对所有的实体和
构建方式 构建方法 相关模型 如何应用
使用neo4j对三元组文件构建知识图谱 1.安装neo4j （使用jdk8以上） 2.修改neo4j.conf 3导入csv neo4j-admin import --database=text.db --nodes=./bin/mfd/concept.csv --nodes=./bin/mfd/executive.csv --nodes=./bin/mfd/question.csv --relationships=./bin/mfd/executive_
导语 | MongoDB是一个强大的分布式存储引擎，天然支持高可用、分布式和灵活设计。MongoDB的一个很重要的设计理念是：服务端只关注底层核心能力的输出，至于怎么用，就尽可能的将工作交个客户端去决策。这也就是MongoDB灵活性的保证，但是灵活性带来的代价就是使用成本的提升。与My
引言 一年多没更新博客了，具体说说这一年干了啥。12.26考完研，然后开始准备写毕设，弄复试。幸运的是上岸了，毕设也结束了。写这篇博客缘由是说一下自己还活着，开始学习了。另一个原因就是简单介绍一下我的毕设（不公开）。 正文 我的毕设是“基于金融风控平台知识图谱的构建”，主要就是构建
云原生技术图谱
安装 导入已经构建好的网络数据库到neo4j数据库 下载neo4j数据库 选择所需版本Windows版本 https://we-yun.com/doc/neo4j-chs/ 然后解压，需要jdk11 下载好jdk后解压到指定目录 到neo4j的解压bin目录，编辑neo4j.bat,和neo4j-admin.bat，加入下面的环境变量 启动服务控制台下到有关
最近在写一个专利的方案，涉及到知识图谱的内容，对于一些大厂的方案浅层次做了研究，总结内容记录如下。 知识图谱是什么？ 根据百度百科 知识图谱（Knowledge Graph），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
