14年前注册的Blog还是能用的,撸一个S(storage)-CMDB Demo发一小博 什么是图库 图形数据库是NoSQL数据库的一种类型,它应用图形理论存储实体之间的关系信息.图形数据库是一种非关系型数据库,它应用图形理论存储实体之间的关系信息.最常见例子就是社会网络中人与人之间的关系.关系型数据库用于存储"关系型"数据的效果并不好,其查询复杂.缓慢.超出预期,而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷(来自baike). 图库适用场景 社交网络 推荐引擎 金融风控 网络&I…

MSTE: 基于多向语义关系的有效KGE用于多药副作用预测 论文标题: Effective knowledge graph embeddings based on multidirectional semantics relations for polypharmacy side effects prediction 论文期刊: Bioinformatics 2021 MSTE: 基于多向语义关系的有效KGE用于多药副作用预测 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 KGE 2.2.1 基于平移的…

Atitit 研发体系建立 数据存储与数据知识点体系知识图谱attilax 总结 分类具体知识点原理规范具体实现(oracle,mysql,mssql是否可以自己实现说明 数据库理论数据库的类型 数据库理论,网状,层次, 数据库理论树形数据库注册表,hashtable 数据库理论,kv数据库.hashtable 数据库理论Oodb 数据库理论nosql db 数据库理论隔离级别 数据库理论 数据库理论Er模型 数据库理论Acid数据库完整性 数据库理论关系模型 数据库理论   sql 数据库理论…

Atitit 知识图谱的数据来源   2. 知识图谱的数据来源1 a) 百科类数据2 b) 结构化数据3 c) 半结构化数据挖掘AVP (垂直站点爬虫)3 d) 通过搜索日志(query record log)进行实体和实体属性等挖掘4   2. 知识图谱的数据来源 为了提高搜索质量,特别是提供如对话搜索和复杂问答等新的搜索体验,我们不仅要求知识图谱包含大量高质量的常识性知识,还要能及时发现并添加新的知识.在这种背景下,知识图谱通过收集来自百科类站点和各种垂直站点的结构化数据来覆盖大部分常识性知…

Atitit 知识图谱解决方案:提供完整知识体系架构的搜索与知识结果overview   知识图谱的表示和在搜索中的展1 提升Google搜索效果3 1.找到最想要的信息.3 2.提供最全面的摘要.4 3.让搜索更有深度和广度.4   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Knowledge Gr…

Atitti 知识图谱构建方法attilax 总结   1.1. 知识图谱schema构建(体系化)1 1.2. 纵向垂直拓展(向上抽象,向下属性拓展)2 1.3. 横向拓展2 1.4. 网拓展2 1.5. a) 推理2 1.6. c) 相关实体挖掘 2 2. other3 2.1. 面向站点的包装器(Site-specificWrapper)3 2.2. 5. 知识图谱的更新和维护3   a) 实体对齐  实体对齐(Object Alignment 各大搜索引擎公司普遍采用的方法是聚类.聚类的…

实体关系推理与知识图谱补全 Unsupervised Person Slot Filling based on Graph Mining 作者:Dian Yu, Heng Ji 机构:Computer Science Department, Rensselaer Polytechnic Institute 本文的任务为槽填充(Slot Filling),即从大规模的语料库中抽取给定实体(query)的被明确定义的属性(slot types)的值(slot fillers).对于此任务,本文叙述目…

一.前言 就IT而言,胖子哥算是老兵,可以去猝死的年纪,按照IT江湖猿龄的规矩,也算是到了耳顺之年:而就人工智能而言,胖子哥还是新人,很老的新人,深度学习.语音识别.人脸识别,知识图谱,逐个的学习了一遍,并在商业变现的项目中投入应用,语音识别.人脸识别和知识图谱.即使有十多年的技术底蕴,学起来也算颇费周章,用起来更是步步坎坷.实践过程中做了笔记,并且把内容整理成了系列课程2017年底份推出了<人工智能产品经理最佳实践>,2018年初推出了<知识图谱开发实战案例剖析>线下和线上的视频…

因为研究方向是知识图谱,就有兴致想要构建一个简单的知识图谱,就在网上查找了一下,参考了neo4j搭建简单的金融知识图谱的思想,就着手从零开始构建. 1.首先就要考虑数据的获得,因为之前没有接触过爬虫之类,参考这篇,就仅仅采用简单的requests+正则表达式,爬取起点中文网的全部作品中的作者,作者ID,作品,作品ID,标签,标签ID,子标签以及作品完成与否这些数据,在这里参考了网上众多的爬虫代码,在这里,后期可以进一步扩展,点进作者页面再进行爬取更多的信息,在此,爬虫的知识太少,只会爬类似页面的…

1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人.大数据风控.证券投资.智能医疗.自适应教育.推荐系统,无一不跟知识图谱相关.它在技术领域的热度也在逐年上升. 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识.尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释. 知识图谱( Knowledge Graph)的概念由谷…