他们把用户的搜索意图分成了三种类型，好像有点道理，不过想想，对于知识图谱而言好像都是一样的，例如“砌体结构墙是什么”，把“砌体结构墙”作为一个实体，把定义作为它的一个属性，不就一样了？ 02 事理图谱 其实没太看到文章提到的事理图谱和实体图谱有什么区别，幼儿园的属性，入学条件，优缺点等这些不都是可以作为节点的属性存在吗？那样不是就可以直接查到了？ 知识图谱这种图的结构，应该说本身就具有推理的潜力。 03 其他 ---- 其他点有意思的不是很多，直接上图： 他们重点对比了Dgraph和JanusGraph之后，选择了Dgraph；（网上有文章说，美团在重点对比了Dgraph和NebulaGraph 之后，选择了NebulaGraph，可能这个选择是更加正确的选择） 他们使用知识图谱生成了房产经纪的话术套路 04 附录 ---- 网上找到的一些图数据库的性能对比数据。
环境依赖 jdk、neo4j图数据库 neo4j具体的安装过程可以参考这里：https://cloud.tencent.com/developer/article/1387732 json数据 { self.g.create(node) count += 1 print(count, len(nodes)) return '''创建知识图谱中心疾病的节点 self.g.create(node) count += 1 print(count) return '''创建知识图谱实体节点类型 medicalGraph.create_graphnodes() medicalGraph.create_graphrels() medicalGraph.export_data() 无非就是连接图数据库
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
三元组 与 语义网 与 图模型 面向对象 的组成对应关系 “资源描述框架”的“数据模型”（外语：RDF Data Model）提供了一个简单但功能强大的模型，通过资源、属性及其相应值来描述特定资源。 它包含一系列的节点 N； 它包含一系列属性类 P； 每一属性都有一定的取值V； 模型是一个三元组：{节点，属性类，节点或原始值V}； 每一个“数据模型”（外语：Data Model） 可以看成是由节点和弧构成的有向图。 在模型中，陈述既可以作为资源节点，同时也可以作为值节点出现，所以一个模型中的节点有时不止一个。这时，用来描述资源节点的值节点本身还具有属性类和值，并可以继续细化。 知识图谱 语义网络，语义网，链接数据和知识图谱 （二）－－基础篇.https://blog.csdn.net/qq_19707521/article/details/80310995
本文图谱选自《全栈数据之门》一书。 ? ? 武侠，是成人的童话。江湖，是门派的斗争。要想在江湖中闯出名号， 称手的兵器很有必要。数据科学已经开山立派，Python 便在其中独领风骚。 而功能又是那么强大，远远超过以往大家对脚本语言的认识。 之所以可理解成是一门自然语言，是因为一旦掌握，终生有用。 下面是知识图谱（点击图片查看更加清晰） ?
python学习图谱 http://lib.csdn.net/base/python/structure
背景知识 在上一篇CompGCN中讲解了异质知识图谱在处理复杂实体间多关系类型的方案。 本篇分享知识图谱落地时另一重要场景：动态时序知识图谱，下面先给出动态时序知识图谱的基本概念，方便还不熟悉的同学有一个更好的理解。 首先知识图谱本质上就是一个语义网络，由节点Node和边Edge构成，每个Node表示现实世界中存在的实体Entity，而每条边表示实体与实体之间的关系。 简单来说，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的关系网络，比如社交网络。 由于这种关系网络会随着时间推移，实体以及实体间的关系会不断变化，为了全面获取知识，搭建动态知识图谱，在知识图谱数据中加入时间维度，利用时序分析技术和图相似性技术，分析图谱结构随时间的变化和趋势，从而掌握到关键信息
那么，在知识图谱中以什么样的形式对现实世界中的知识进行表示与存储呢？本编介绍知识图谱中的知识表示，以回答上面的问题。 可见，一种合适的知识表示方法对知识图谱的构建至关重要。 所以，我们在学习知识图谱这个绝世武功之时，也需要熟悉它的内功心法，知识表示。 那么，什么是知识表示呢？ 现在流行的知识图谱采用的是哪一套知识表示的方法呢？下面来进行介绍。 2 知识表示的方法 知识图谱，或者说知识系统的研究其实由来已久。 总结 知识图谱是人工智能技术最重要的基础设施，是计算机能够实现推理、预测等类似人类思考能力的关键。在知识图谱中，如何有效表示现实世界中的知识，就是知识表示的内容。 知识表示的研究由来已久，在如今的知识图谱领域，基于语义网的框架（三元组）来表示知识。
www.jianshu.com/p/99cbfc1779c6 bootstrpping 半监督学习，语义容易漂移，操作简单不不需要人工标注和斯坦福大学的deepdive差不多，属于半监督关系抽取，抽取非结构化文本构建通用知识图谱 protage集成；RAFox推理机；jean推理 http://www.example.org/kse/finance# 已经做好的知识图谱例子 基于知识图谱的电影自动问答系统 https:// blog.csdn.net/qq_30843221/article/details/54884151 农业领域的知识图谱构建 https://blog.csdn.net/kjcsdnblog/article /details/79747460 公开知识图谱数据 中文 1复旦知识工厂 2wikidata中文 3zhishi.me 国外 freebase DBpedia yago wolframalpha 启示 界定好范围，明确好场景和问题的定义 知识的定义比较关键，根据场景进行相关领域定义，定义出领域概念层次结构，以及概念之间的关系类型定义 数据是基础，利用好已有数据（百科，以及通用知识图谱）
在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。 它们通过动态网页技术将保存在数据库中的各种领域相关的结构化数据以HTML表格的形式展现给用户。各大搜索引擎公司通过收购这些站点或购买其数据来进一步扩充其知识图谱在特定领域的知识。 一个简单有效的方法充分考虑数据源的可靠性以及不同信息在各个数据源中出现的频度等因素来决定最终选用哪个类别或哪个属性值。也就是说，我们优先采用那些可靠性高的数据源(如百科类或结构化数据)抽取得到的事实。 知识图谱上的挖掘 通过各种信息抽取和数据集成技术已经可以构建Web规模的知识图谱。为了进一步增加图谱的知识覆盖率，需要进一步在知识图谱上进行挖掘。下面将介绍几项重要的基于知识图谱的挖掘技术。 那有没有可能通过2度关系的分析，预测并判断哪些李四的联系人可能会认识借款人。这就涉及到图谱结构的分析。 智能搜索及可视化展示 基于知识图谱，我们也可以提供智能搜索和数据可视化的服务。
符号化表示的另一优点在于推理能力。 领域知识图谱系统的生命周期包含四个重要环节：知识表示、知识获取、知识管理与知识应用。 知识表示只提供机器认知的基本骨架，还要通过知识获取环节来充实大量知识实例。 常用三元组表示领域知识图谱。 从时空维度拓展知识表示对很多特定领域具有较强的现实意义。 知识图谱时空维度拓展在物理实现上可以通过定义四元组或者五元组加以实现。 可以看到，在知识图谱及基于图谱的问答场景中，传统技术手段以规则为主，例如使用正则匹配技术完成NER任务、使用搜索匹配+规则手段完成句子实体识别、句子类型解析、查询结果基于规则美化，进而完成整个问答过程。 基于机器学习/深度学习 思考： 目前还不太了解基于AI的知识图谱构建技术，不过在学习过程中，本人发现： 在NER的分类任务，即判断若干实体属于哪些类时，可以考虑引入词向量，通过计算相似度或者构造基于机器学习的分类器等手段完成
所以，今天，我将献上一份《Android知识图谱》，以自身的经验 & 所见所闻，旨在告诉大家，学习Android，实际上需要学习什么内容，希望你们会喜欢。 下面，我将对上面的理论知识逐一介绍。 Android进阶 针对Android进阶知识，按照优先级最主要的知识点主要包括：自定义View、性能优化，具体介绍如下： ? ---- 3. 总结 至此，关于需学习的Android理论知识 & Android知识图谱介绍完毕，下面作一个简单总结： ? ---- 8. 预告 在下次推送的文章里，我会主要讲解该如何学习这些Android知识，即： 学习路径：如何循序渐进、阶段性的学习Android的理论知识？ 获取途径：有哪些高效的方式获取Android理论知识？
知识图谱的难点在于知识图谱的搭建，如何高效、高质量、快速的搭建知识图谱是知识图谱工程的核心。搭建了一份知识图谱之后，如何更好的利用和优化它呢？今天我们介绍知识图谱中的知识推理来回答这个问题。 直到接触到了知识图谱以及今天要介绍的知识推理，才感觉到一些所谓真正“人工智能”的味道。闲话叙毕，现在看看所谓的知识推理，究竟是怎么一回事，有哪些实现方法，进展到了什么样的程度。 推理是一个复杂的问题，他是逻辑学、哲学、心理学等学科的重要概念，这里不深入推理的这个概念，仅关注在知识图谱中的知识推理在工程上的研究和实现。 基于规则的逻辑推理的优点在于准确性高，推理速度快；缺点在于能够处理知识有限，特别是在大规模的网络知识图谱，有一定概率的不准确的知识和事实，这些知识基于确定的逻辑推理无法处理，需要加入统计或者概率的方式将规则软化 知识推理是知识图谱中另一个难点，目前的研究热点在于基于数值计算的知识推理，过程应用比较多的还是基于确定逻辑的推理构建的推理系统。
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，已经成为互联网知识驱动的智能应用的基础设施。 研究意义 知识图谱本身是一个具有属性的实体通过关系链接而成的网状知识库。从图的角度来看，知识图谱在本质上是一种概念网络，其中的节点表示物理世界的实体(或概念)，而实体间的各种语义关系则构成网络中的边。 由此，知识图谱是对物理世界的一种符号表达。 知识图谱的研究价值在于，它是构建在当前Web基础之上的一层覆盖网络(overlay network)。 借助知识图谱，能够在 Web 网页之上建立概念间的链接关系，从而以最小的代价将互联网中积累的信息组织起来，成为可以被利用的知识。 知识图谱的应用价值在于，它能够改变现有的信息检索方式。 特定领域知识图谱：领域知识图谱又叫行业知识图谱或垂直知识图谱，通常面向某一特定领域，可看成是一个“基于语义技术的行业知识库”。
知识问答简介 问答系统的历史如下图所示： ? 可以看出，整体进程由基于模板到信息检索到基于知识库的问答。基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。 基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。 根据问答形式可以分为一问一答、交互式问答、阅读理解。 上图为知识问答的简单流程，首先将用户输入的问句经过语义匹配等转换为查询语言进行查询和推理，而后得到答案再进行组合以形成人类可阅读的文本。 怎样处理大规模的知识图谱 怎样处理分布式数据集上的QA 怎样融合结构化和非结构化的数据 怎样降低维护成本 怎样能快速的复制到不同的领域 知识问答主流方法介绍 KBQA常用的主流方法有 基于模板的方法、基于语义解析的方法 TBSL的主要缺点 创建的模板未必和知识图谱中的数据建模相契合 考虑到数据建模的各种可能性，对应到一个问题的潜在模板数量会非常多，同时手工准备海量模板的代价也非常大。 那模板能否自动生成呢？
知识抽取的概念 知识抽取，即从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成知识(结构化数据)存入到知识图谱。大体的任务分类与对应技术如下图所示： ? 远程监督 该方法认为若两个实体如果在知识库中存在某种关系,则包含该两个实体的非结构化句子均能表示出这种关系。如在某知识库中存在“创始人(乔布斯，苹果公司)”。 同时由于是在知识库中抽取存在的实体关系对，因此很难发现新的关系。 下图给出一个典型的基于动态多池化卷积神经网络的事件抽取方法： ? 面向结构化数据的知识抽取 所谓结构化数据就是指类似于关系库中表格那种形式的数据，他们往往各项之间存在明确的关系名称和对应关系。 百科类知识抽取 对于百科类数据我们都较为熟悉，下面着重介绍怎么从百科里抽取知识： ? 上图给出从百科里抽取知识的流程介绍。
初衷 为什么要了解知识图谱、neo4j呢？ 前几天在会议上，领导说接下来我们部分将重点发力知识图谱的工作，解决业务域的问题，让每位同事都去了解下，等过段时间要做汇报工作，每位讲讲自己的学习心得，算是输出。 安装 由于我的电脑是mac，本文在安装部分将只介绍mac上的安装，在使用上，mac同liunx、windows下的使用一样。 /bin/neo4j console 若是出现这张图，表明neo4j环境配置正常 必要的配置 在使用中容易报错Please see the attached cause exception 案例 这里以股票知识图谱数据为例，具体例子说明请见网上，已经有很多人做分享。这里仅仅展示如何运行和使用。
前一段时间研究了下知识图谱，根据一些博客和技术分享，整理出思维导图，以供有需求时回顾。 主要分为三大模块：命名实体识别、实体关系预测以及Neo4J图数据库。 其中，命名实体识别主要包括实体库的构造和新实体的更新；实体关系预测是算法工程师的重点工作内容，包括实体关系获取（训练数据）和实体关系预测（分类等）；Neo4J则需要掌握增删改查操作等。 具体见下图所示（转载请注明出处和作者，感谢！）： ?
本文为安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱，携手迈进认知智能》精华解读系列第三篇——利用知识图谱助力攻击画像与威胁评估。主要利用知识图谱表示学习技术，对攻击源或攻击行为进行威胁评估。 一. 知识图谱表示学习 在安全知识图谱的应用中，知识图谱表示学习具有关键作用。知识图谱表示学习通过让机器尽可能全面地学习知识，从而表现出类似于人类的行为，同时采用知识图谱表示方法来表示知识。 安全知识图谱借鉴通用知识图谱的高效知识图谱表示方法，充分利用安全知识图谱中的知识，提升安全知识获取、融合和推理的性能。 基于语义的表示学习方法往往存在参数多，处理大型知识图谱效率较差的问题，相对降低复杂度后仅能在部分场景中应用。基于语义的表示学习主要研究工作有RESCAL[6]以及其变体[7-9]。 知识图谱助力企业威胁评估 图 1 基于安全知识图谱的企业威胁风险评估技术 在企业环境中，安全设备每日产生海量告警，这给安全分析带来了巨大挑战。
腾讯知识图谱是一个集成图数据库、图计算引擎和图可视化分析的一站式平台。支持抽取和融合异构数据，支持千亿级节点关系的存储和计算，支持规则匹配、机器学习、图嵌入等图数据挖掘算法，拥有丰富的图数据渲染和展现的可视化方案……
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