首先介绍我们使用的数据、数据来源和数据获取方法;其次,基于数据内部关系,介绍如何以自顶向下的方式构建本体结构。
本篇文章接《电影知识图谱问答(一)|爬取豆瓣电影与书籍详细信息》,学习如何利用爬取的数据,构建知识图谱所需的三元组。主要内容包括如何从Json类型的数据,转换成RDF数据,并最终存储到Jena之中,然后利用SPARQL进行查询。
知识图谱(Knowledge Graph)在2012年由Google推出,目前采用的数据标准是RDF(Resource Description Framework,资源描述框架)。RDF最早在Semantic Web中提出,因此在讲RDF之前,首先回顾一下Semantic Web。
本系列参考了市面上已知的,几乎全部“知识图谱”相关文章,并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系,希望大家能有所收获。
上篇文章《电影知识图谱问答(二)|生成298万条RDF三元组数据》中讲到如何将爬取得到的豆瓣电影和书籍数据转换成知识图谱所需的RDF类型数据,本篇文章将介绍如何将得到的298万条RDF类型数据存储到知识图谱数据库之中,并介绍如何利用SPARQL进行知识检索。实践之前,请自主学习Apache Jena, Apache Fuseki, SPARQL相关知识。
第一部分讲述了NOSQL为什么会主键由关系模型发展而来。以及介绍了历史长河中曾经被尝试的一些模型信息。
JanusGraph 是一个开源的、分布式的、基于属性图的数据库,由 Apache TinkerPop 社区开发。它支持 Apache Cassandra 和 Apache HBase 作为存储后端,并提供原生支持 Gremlin 图遍历语言。
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因csdn语法支持与github不太一样,欢迎访问本文github版:https://github.com/JimXiongGM/KnowledgeBasedSearch/blob/master/知识推理机复现.md
这里有个关键词”semantic queries”,与之相对应的可能是形式语言(Formal Language)中只关心句法。最让人心碎的是:
导读:本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题,介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法,以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容。具体包括下面三个方面:
存储大规模知识图谱,且便于对知识进行更新,但当知识图谱查询的选择性较大时,查询性能明显下降
大家应该都忙着给祖国庆生,根本无心上班,所以精心为各位打造一篇,一点都不用费脑的文章,一起聊聊数据及数据存储的那些事儿。敲黑板,讲重点,我们开始。
我们根据每一个数据库引擎的使用情况以及受欢迎的程度,对240个数据库引擎作了综合排名,但是以下排名也仅供参考,同时也希望本文可以拓展你的视野,这世界上的数据库并不是只有Oracle、MSSQ、MySQ
【人工智能头条导读】本文是我们知识图谱系列的第二篇文章,希望人工智能头条为大家准备的文章对大家的学习有更多的帮助。
在上一篇我们学习了如何利用 D2RQ 来开启 endpoint 服务,但它有两个缺点:
「数据模型」(Data models)是软件开发中最重要的部分之一,大部分应用程序都是通过数据模型的层层叠加来构建的,例如:
注意,这里只是说了通过 提供类似图的语义查询功能,并没有规定图的存储结构。图数据库的主要优点:
Ontop is a Virtual Knowledge Graph system. It exposes the content of arbitrary relational databases as knowledge graphs. These graphs are virtual, which means that data remains in the data sources instead of being moved to another database.(概要:Ontop 是虚拟只是图谱系统,它能把关系型库中的数据映射成知识图谱)
维基百科有一个姐妹项目,叫做"维基数据"(Wikidata)。你可以从维基百科左侧边栏点进去。
知识图谱本质(Knowledge Graph)上是一种叫做语义网络(semantic network)的知识库,即具有有向图结构的一个知识库;
随着大数据时代的到来,传统的数据管理正逐步地向基于语义的知识管理转变。“知识图谱”作为一种知识表示方法,对于正确理解用户查询意图,提高互联网搜索精度能起到重要的提升作用;因此“知识图谱”近年来受到国内外主流的互联网公司普遍关注。 邹磊博士等在其VLDB Journal论文《gStore: a graph- based SPARQL query engine》中提出利用图数据库技术来存储基于RDF[1]标准的知识图谱数据。不同于传统的基于关系数据库方法来存储知识库图谱数据,基于图数据库索引技术能极大的降低
图数据库和知识图谱是管理图结构数据(包括节点(实体)和边(关系))的两大主流方案。图数据库利用基于图的数据模型存储信息,支持通过专用的图查询语言实现对图数据的查询和遍历;知识图谱通过整合推理和派生新知识的机制,增强了图数据库的功能。这种增强的表达力不仅让你能进行更高级的数据分析,还能从图中相互连接的数据点中提取洞察力。
知识图谱是人工智能三大分支之一——符号主义——在新时期主要的落地技术方式。该技术虽然在 2012 年才得名,但它的历史渊源,却可以追溯到更早的语义网、描述逻辑、和专家系统。在该技术的的历史演变中,多次出现发展瓶颈,也多次以工程的方式突破了这些瓶颈。
知识图谱能够让机器去理解和认知世界中的事物和现象,并解释现象出现的原因,推理出隐藏在数据之间深层的、隐含的关系,使得知识图谱技术从最初谷歌用来提升搜索引擎的结果来增强用户体验,到现在已经被金融、公安、能源、教育、医疗等领域众多行业进行大量运用。
创建了一个知识图谱常见问题问答专区,大家有什么问题,可以直接在下面留言。同时我也会把技术交流群中关于知识图谱的问题,汇总到这里。
通过RDF(S)可以表达一些简单的语义,但在更复杂的场景下,RDF(S)语义表达能力显得太弱,还缺少诸多常用的特征。包括对局部值域的属性定义,类、属性、个体的等价性,不相交类的定义,基数约束,关于属性特征的描述等。因此W3C提出了OWL语言扩展RDF(S),作为语义网上表示本体的推荐语言。
基于知识图谱的问答系统,即KBQA。其中一个简单的实现方法是根据用户输入的自然语言问句,转化为图数据库中的关系查询,最终将数据库中的实体及关系呈现给用户。
最近在调研关联数据的一些东西,需要用到rdf数据库,所以接触了virtuoso数据库。安装的坑其实并不多,之前在windows 10上安过一次。这次在ubuntu 18.04上安装一下,其他的linux发行版安装的流程也差不多。
最近在调研关联数据的一些东西,需要用到rdf数据库,所以接触了virtuoso数据库。安装的坑其实并不多,之前在windows 10上安过一次。这次在Ubuntu 18.04上安装一下,其他的linux发行版安装的流程也差不多。
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。最常见的例子,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。Google的图形计算系统名为 Pregel。
会上,腾讯云数据库副总监邵宗文做了《图数据库及应用场景》的主题分享,通过腾讯云数据库多年积累的行业经验和服务客户案例,从不同视角剖析中国开源数据库发展路径,和参会者一起分享数据库行业分析发展趋势,帮助企业借助图数据库提升行业竞争力,推动行业变革。
描述逻辑的公理可以用来定义术语,所以称为Terminological Box,简称Tbox
知识抽取是指从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取,提取出数据内涵的事实性信息并供给知识图谱做进一步加工处理后会形成知识,存入到知识图谱。
一般来说,知识抽取主要是面向链接开发数据,大家获取不知道何为链接开放数据,下面我为大家整理了一下
随着移动互联网的发展,万物互联成为了可能,这种互联所产生的数据也在爆发式地增长,而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上,在移动互联网时代则除了个体,这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。 在一项任务中,只要有关系分析的需求,知识图谱就“有可能”派的上用场。
RDF(Resource Description Framework),即资源描述框架,其本质是一个数据模型(Data Model)。它提供了一个统一的标准,用于描述实体/资源。简单来说,就是表示事物的一种方法和手段。
知识图谱学习笔记第一部分,包含RDF介绍,以及Jena RDF API使用 知识图谱的基石:RDF RDF(Resource Description Framework),即资源描述框架,其本质是一个
这篇文章是关于GraphTech生态系统的3篇文章的一部分,截至2019年。这是第一部分。它涵盖了图形数据库环境。第三部分是图形可视化工具。
在开发游戏服务器程序的过程中,好像大家都默认使用Mysql, 如果有性能问题,大不了再加个Memcached, 或者干脆使用Redis来做数据库。
【引子】 “海内存知己,天涯若比邻”, 这是石头兄弟推荐给我的一篇关于语义网的综述性文章,刊载于《美国计算机学会通讯》第64卷第2期——“A Review of the Semantic Web Field”(https://cacm.acm.org/magazines/2021/2/250085-a-review-of-the-semantic-web-field/fulltext),作者是Pascal Hitzler。老码农认真研读,颇有收获,编译成文。
对于初学者来讲,这个概念很容易和语义网(Semantic Web)相混淆。为了行文一致,除非特别说明,语义网络指Semantic Network,语义网指Semantic Web。
导读: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。对于读者,我们不要求有任何AI相关的背景知识。
导读: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。 对于读者,我们不要求有任何AI相关的背景知识。
示例:检测实例 Allen 是否在 Woman中? 即:检测 W o m a n ( A l l e n ) \mathrm{Woman(Allen)} Woman(Allen) ?
这一回,我们的目标是用pyDatalog与“知识图谱”交互。知识图谱是个很复杂的概念,但一般其中的知识都是以RDF三元组的形式存储的,所以我在这里实际上演示的是pyDatalog与RDF类三元组的交互。官网上没有提供这类问题的“标准解法”,下面的例子是我的一些思考,我也从中发现了用Datalog管理和维护知识图谱的一些特有优势:
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