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知识图谱中的结构信息建模

文章目录 什么是知识图谱 知识图谱结构概念 Schema Meta-path 知识图谱结构信息建模 Link-based Path-based Subgraph-based...由于知识图谱中的节点关系类型很多,因此,元路径的数量也是呈指数级增长的,因此在KG的表示学习领域,很少用所有节点的元路径来建模,但是我们可以将元路径看做一种推理过程,在KG的推理任务中,元路径是非常有价值的...知识图谱结构信息建模 ? 其中,利用KG中的结构信息进行表示学习是研究最多的方向。很显然,结构信息的建模无非是从边、路径和子图三个部分进行。...其中大部分工作室基于边的,少部分工作是采用知识图谱中的路径建模的(这个路径是真实路径而不是元路径),几乎没有纯粹使用子图建模的KG表示学习方法。...Subgraph-based 前面提到过,利用子图进行建模的论文很少,只有一些交叉的工作,例如这里的CoLAKE [4],这是一个同时训练自然语言和知识的模型,它首先将文本中的单词连成一个完全图,接着从知识图谱中找到文本中出现实体的子图

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美团大脑:知识图谱的建模方法及其应用

另一方面,知识图谱是人工智能的另外一大技术驱动力,它能够广泛地适用于不同的任务。相比深度学习,知识图谱中的知识可以沉淀,可解释性非常强,类似于人类的思考。 ?...近年来,不管是学术界还是工业界都纷纷构建自家的知识图谱,有面向全领域的知识图谱,也有面向垂直领域的知识图谱。...其实早在文艺复兴时期,培根就提出了“知识就是力量”,在当今人工智能时代,各大科技公司更是纷纷提出:知识图谱就是人工智能的基础。 ? 全球的互联网公司都在积极布局知识图谱。...目前微软和 Google 拥有全世界最大的通用知识图谱,Facebook 拥有全世界最大的社交知识图谱,而阿里巴巴和亚马逊则分别构建了商品知识图谱。 ?...比如整个美团大脑的知识图谱在百亿的量级,这也是世界上最大的餐饮娱乐知识图谱,为了支撑这个知识图谱,我们需要去研究千亿级别的图存储和计算引擎技术。

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史上最全知识图谱建模实践(下):多元关系架构

在“知识图谱之本体结构与语义解耦——基于OpenSPG的建模实践(上)”一文中,我们从实体关系设计和概念语义建模2种场景,讲解了基于SPG的知识建模的方法和案例。...本文中,我们将继续讲解多元关系架构场景中的知识建模实践。...在本篇中,我们将介绍如何综合使用实体关系建模、概念语义建模及多元关系建模,来对一个领域内的知识做整体的认知和架构。...图16 知识的多元时空认知架构图17、图18展示了在前文所属实体关系定义、概念语义建模对多元行为知识结构化、语义化后,对于用户行为知识多视角的建模表示。...我们尝试了在知识建模知识抽取、知识探测三个方向上图谱结构化数据与大模型的互动。01 知识建模02 知识抽取03 知识探测作者:袁琳博士,蚂蚁集团高级算法工程师,浙江大学计算机应用技术博士。

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数仓建模与分析建模_数据仓库建模与数据挖掘建模

[外链图片转存中…(img-uQis5F2c-1645262440294)] 范式 第一范式:属性不可分割 第二范式:消除不分函数依赖 第三范式:消除传递依赖 关系建模与维度建模 关系建模:将复杂的数据抽象为两个概念...维度建模:模型相对清晰、简洁。维度模型以数据分析作为出发点,不遵循三范式,故数据存在一定的冗余。维度模型面向业务,将业务用事实表和维度表呈现出来。 4....维度建模一般按照以下四个步骤:选择业务过程→声明粒度→确认维度→确认事实。...在DWD层,以业务过程为建模驱动,基于每个具体业务过程的特点,构建最细粒度的明细层事实表。事实表可做适当的宽表化处理。 DWD层是以业务过程为驱动。...DWS层、ADS层都是以需求为驱动,和维度建模已经没有关系了。 DWS层建宽表,按照主题去建表。主题相当于观察问题的角度,对应着维度表。

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安全知识图谱 | 威胁建模助力企业“建防御 抓运营”

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》精华解读系列第六篇——威胁建模技术,重点介绍基于知识图谱的威胁建模应用。...图 2知识模型抽象分层 从建模的层次来看,ATT&CK处于中间概念抽象层,是其区分于其他威胁模型、威胁知识库的关键。...ATT&CK在行为层进行建模,一方面能够充分利用威胁情报的TTP进行知识共享,另一方面能够在更宏观的程度对攻击者进行画像,能够从具体的技术手段和指示器规则中解脱出来。...此防御知识库和ATT&CK模型建立关联,有效促进安全攻防的闭环。 图 4 ATT&CK和D3FEND构建知识图谱 图识威胁,迈入智能防御 网络安全行业的一个新兴趋势是从攻击者角度开始威胁建模。...以ATT&CK进行威胁建模并建立行为分析知识库,并以图谱形式组织,能够打通数据间壁垒,加速威胁情报、原始日志、检测数据、扫描数据、威胁知识库等多源数据的融合分析,并利用图学习和图计算模型实现攻击威胁评估和预测

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元素建模:探索建模的要素

随着我们不断深入软件架构的设计里,我们也会不断也尝试着一系列不同的方法,诸如于我的同事 @少个分号 在那篇《建模方法元模型:如何设计一个建模方法》一文里,对于不同建模方式进行了简单的介绍,并进行了相关的拆解和分析...再回到面向对象这一点来看的话,建模就变成了一件非常有意思的事。 建模建模”:从概念到模型 回到我们所开发的软件系统里,其系统的核心组成部分是由一个个的概念所组成。...建模的方式:基于“事实”的软件建模 PS:对于事实,从语言的角度,可能使用纪实、叙实会比较合适。...基于凭证的建模:履约建模 履约建模是一个比较新的建模方法,它基于凭证的方式来设计系统。其核心要素是:作为业务凭证,只存在创建,不存在修改和删除。...建模建模 从某种意义上来说,寻找这些“事实”的过程,便是系统状态的表征过程。

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数据建模-维度建模-维度设计

导读: 在Kimball维度建模中,通常将度量称为“事实”,将环境描述为“维度”,维度是用于分析事实所需要的多样环境。维度和维度属性是维度的两个核心概念,如何构建维度的属性是维度设计中需要关注的。...作为维度建模的核心,我们在企业级的数据仓库中必须保证维度的唯一性。以淘宝商品维度为例,我们有且只允许有一个维度定义。 第二步:确定主维度表。...二、第二部分 在Kimball维度建模中,通常将度量称为“事实”,将环境描述为“维度”,维度是用于分析事实所需要的多样环境。...02 快照维表 维度的基本概念中介绍了自然键和代理键的定义,在Kimball的维度建模中,必须使用代理键作为每个维度表的主键,用于处理缓慢变化维度。...第一点原因是,由于阿里巴巴数据量庞大,使用的是阿里巴巴自主知识产权的分布式计算平台ODPS。

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RavenDB 文档建模--RavenDB 高级建模方案

上篇文章讲解了标准业务数据的建模方案,但是在实际项目中还存在非标准方案来解决大量复杂的数据结构,那么本篇文章就来讲讲。...根据建模基本原则这样设计出来的文档不符合独立性和连贯性,这样做也没有任何意义(如果把全国34个省级区域写入库中就需要有34个文档)。..."BJ":"北京", "HN":"河南", "HAN":"海南", "HUN":"湖南", "SH":"上海" } 上面这种对 Reference data 建模的方式有如下几个有点...在 RavenDB 中对时态数据进行建模的方法是 ​完全接受其文档性质​ ,因为在大多数时态域中,文档和视图随时间变化的概念非常重要。...以这个为例,我来讲解一下,当将数据建模为物理文档时,我们不需要将工资存根建模为可变实体,而是将时间点视图建模。在其涵盖的时间范围内所做的任何更改都将反映下一个月的工资单中。

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RavenDB 文档建模--建模注意事项

我们在开始讲解如何在 RavenDB 中建模之前,先来看看注意事项,这些内容与我们将要辨析的模型有着直接的关系。 这里需要注意的第一点是 不要在不同应用之间建立共享数据库。...因此每个应用程序应该对立的进行数据建模,并不断的根据需求进行改进。 读到到这里,肯定有人会问了:不同的应用程序直接或多或少的都需要共享数据,那么使用 RavenDB 如何实现这一点呢?...那么,我们在进行建模的时候,应该考虑我的关注点是当前值(例如 Order 文档中的当前订单配送地址)还是时间点值(例如 Order 文档的历史订单配送地址),如果是时间点值那么我们就需要进行数据冗余存储...以上几小段的内容总结下来就是建模文档的核心原则: 独立,一个文档应该独立于其他任何文档而存在,如果某个文档脱离了其他文档而不具备存在的条件,那么这个文档就不是独立的,例如 Order 文档中存在 Address

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