版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/102805399近日,一直致力于知识图谱研究的 OwnThink 平台在 Github 上开源了史上最大规模 1.4 亿中文知识图谱,其中数据是以(实体.属性.值),(实体.关系.实体)混合的形式组织,数据格式采用 csv 格式. 到目前为止,OwnThink 项目开放了对话机器人.

来源:专知 本文约 600007 董事⻓/董事 高燕 女 60 600007 执⾏董事 刘永政 男 50 600008 董事⻓/董事 ··· ··· ··· ··· ··· 注:建议表头最好用相应的英文表示. 获取股票行业和概念的信息 对于这部分信息,我们可以利⽤工具Tushare来获取,官网为http://tushare.org/ ,使用pip命令进行安装即可.下载完之后,在python里即可调用股票行业和概念信息. 参考链接: http://tushare.org/classifying.h

一.前言 本文是<知识图谱实战开发案例完全剖析>系列文章和网易云视频课程的番外篇,主要记录学员在知识图谱等相关内容的学习 过程中,提出的共性问题进行展开讨论.该部分内容原始内容记录在网易云课堂<知识图谱实战开发案例完全剖析>讨论区. 感兴趣的同学可以在讨论区进行追加提问. 二.正文 2.1 问题1:Neo4j是否支持基于边权重的可视化展示 2.2 问题1解决方案 2.2.1 D3对于边权重可视化展示的示例 参考程序源码: 前端绘制:https://gist.github.com/8

作者:Lingbing Guo.Qingheng Zhang.Weiyi Ge.Wei Hu.Yuzhong Qu 2018 年 8 月 14-17 日,主题为「知识计算与语言理解」的 2018 全国知识图谱与语义计算大会(CCKS 2018)在天津成功举办.该会议是由中国中文信息学会语言与知识计算专委会定期举办的全国年度学术会议,并致力于成为国内知识图谱.语义技术.链接数据等领域的核心会议.本届会议的最佳英文论文来自南京大学计算机软件新技术国家重点实验室和信息系统工程重点实验室,提出了一种用于

一.Java工程师知识图谱(思维导图版) 二.Java工程师知识图谱(图文版) 三.Java工程师知识图谱(文字版) http://note.youdao.com/noteshare?id=615da94eb39d054ca96694af890b28bd&sub=wcp1532525999763671 四.参考 https://blog.csdn.net/qiubabin/article/details/63252906 https://mp.weixin.qq.com/s/oq9K_UzTPV

Welcome to the Neo4j wiki! 初衷这是一个知识图谱构建工具,最开始是对产品和领导为了做ppt临时要求配合做图谱展示的不厌其烦,做着做着就抽出一个目前看着还算通用的小工具 技术栈小工具是前台是基于vue + d3.js ,后台是springboot配合Neo4j. 开发工具eclipse ,idea也能成功运行和发布 源码https://github.com/MiracleTanC/Neo4j 演示demo地址:http://kg.miaoleyan.com/. 实现的基本

场景:Redis面试 (图片来源于网络) 面试官: 我看到你的简历上说你熟练使用Redis,那么你讲一下Redis是干嘛用的? 小明: (心中窃喜,Redis不就是缓存吗?)Redis主要用作缓存,通过内存高效地存储非持久化数据. 面试官: Redis可以用作持久化的存储吗? 小明 :嗯...应该可以吧... 面试官: 那Redis怎么进行持久化操作呢? 小明:嗯...不是太清楚. 面试官: Redis的内存淘汰机制有哪些? 小明:嗯...没了解过 面试官:我们还可以用Redis做哪些事情?分别

neo4j-python-pandas-py2neo-v3 利用pandas将excel中数据抽取,以三元组形式加载到neo4j数据库中构建相关知识图谱 Neo4j知识图谱构建 1.运行环境: python3.6.5 windows10 具体包依赖可以参考文件requirements.txt pip install -r requirements.txt 2.Pandas抽取excel数据 Excel数据结构如下 通过函数data_extraction和函数relation_extrantion

前言 本文由 Nebula Graph 实习生@王杰贡献. 最近 @Yener 开源了史上最大规模的中文知识图谱--OwnThink(链接:https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData ),数据量为 1.4 亿条. 本文介绍如何将这份数据快速导入图数据库 Nebula Graph,全过程大约需要 30 分钟. 中文知识图谱 OwnThink 简介 思知(OwnThink) 知识图谱是由 Google 在 2012 年提出来的一个概念.主要是用来描述

社区小伙伴反馈在实践文章<使用图数据库 Nebula Graph 数据导入快速体验知识图谱 OwnThink>时,遇到了一些问题,Nebula Graph 将在本文对该文章中出现的问题进行 Debug. 报错信息:panic: yaml: line 14: mapping values are not allowed in this contex 使用 nebula-importer 时,报错: panic: yaml: line 14: mapping values are not allo

作者 | 平名 阿里服务端开发技术专家 导读:Kubernetes 作为云原生时代的“操作系统”,熟悉和使用它是每名用户的必备技能.本篇文章概述了容器服务 Kubernetes 的知识图谱,部分内容参考了网上的知识图谱,旨在帮助用户更好的了解 K8s 的相关知识. 概述 容器服务 Kubernetes 知识图谱,部分内容参考网上一知识图谱,更加结合阿里云容器服务. 原图 by 杨传胜 原图链接地址 https://www.processon.com/view/link/5ac64532e4b00

知识图谱(Knowledge Graph,KG)可以理解成一个知识库,用来存储实体与实体之间的关系.知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息,帮助模型更好地完成任务. 在推荐算法中融入电影的知识图谱,能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户. 实例描述 现有一个电影评分数据集和一个电影相关的知识图谱.电影评分数据集里包含用户.电影及评分:电影相关的知识图谱中包含电影的类型.导演等属性. 要求:从知识图谱中找出电影间的潜在特征,并借助该特征及电影评分数据集,实现基于电影的推荐系统. 本实

K8s 学习者绝对不能错过的最全知识图谱(内含 58个知识点链接)   https://www.cnblogs.com/alisystemsoftware/p/11429164.html 需要加强学习呢. 作者 | 平名 阿里服务端开发技术专家 导读:Kubernetes 作为云原生时代的“操作系统”,熟悉和使用它是每名用户的必备技能.本篇文章概述了容器服务 Kubernetes 的知识图谱,部分内容参考了网上的知识图谱,旨在帮助用户更好的了解 K8s 的相关知识. 概述 容器服务 Kubern

目录 分为两个部分,笔者看到的知识图谱在商业领域的应用,外加看到的一些算法框架与研究机构. 文章目录 @ 一.知识图谱商业应用 01 唯品金融大数据 02 PlantData知识图谱数据智能平台 03 拍拍贷图数据库技术 04 CN-DBpedia 05 OpenKG.CN--开放的中文知识图谱 06 楚辞 07 海致大数据 08 腾讯云星图 09 网感至察 10 慧科技术 - 商业AI(NLP + 品牌Logo识别) 二.相关科研机构与算法框架 2.1 复旦大学 Knowledge Works

导读:Kubernetes 作为云原生时代的“操作系统”,熟悉和使用它是每名用户的必备技能.本篇文章概述了容器服务 Kubernetes 的知识图谱,部分内容参考了网上的知识图谱,旨在帮助用户更好的了解 K8s 的相关知识. 1.  概述 容器服务 Kubernetes 知识图谱,部分内容参考网上一知识图谱,更加结合阿里云容器服务. 原图来源:https://www.processon.com/view/link/5ac64532e4b00dc8a02f05eb#map 2. 链接和备注 类别

自然语言表征模型最近受到非常多的关注,很多研究者将其视为 NLP 最重要的研究方向之一.例如在大规模语料库上预训练的 BERT,它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式,经过微调后可以持续改善不同 NLP 任务的性能.因此,我们获取 BERT 隐藏层表征后,可用于提升自己任务的性能. 但是,已有的预训练语言模型很少考虑知识信息,具体而言即知识图谱(knowledge graphs,KG),知识图谱能够提供丰富的结构化知识事实,以便进行更好的知识理解.简而言之,预训练语言模型只知道语言相关的「合理

本文由 Nebula Graph 实习生@王杰贡献. 最近 @Yener 开源了史上最大规模的中文知识图谱——OwnThink(链接:https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData),数据量为 1.4 亿条. 本文介绍如何将这份数据快速导入图数据库 Nebula Graph,全过程大约需要 30 分钟. 中文知识图谱 OwnThink 简介 思知(OwnThink) 知识图谱是由 Google 在 2012 年提出来的一个概念.主要是用来描述真实世界

语义网的愿景活跃且良好,广泛应用于行业 语义网的愿景是「对计算机有意义」的数据网络(正如 Tim Berners Lee.James Hendler 和 Ora Lassila 在<科学美国人>发表的文章<The Semantic Web>所介绍的那样).ISWC 是共享这一愿景的研究人员和工程师组成的社区:他们通过发表研究论文的形式作出贡献,目的是让这一愿景成为现实.具体而言,语义网研究人员的方法是创建知识图谱,这种数据结构的实体由 URL 进行唯一标识,并使用 RDF 语言通过

所有内容整理自<利用Python进行数据分析>,使用MindMaster Pro 7.3制作,emmx格式,源文件已经上传Github,需要的同学转左上角自行下载.该图谱只是NumPy的基础知识,NumPy的高阶部分之后随着学习会整理出来.

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