图技术 利用neo4j、networkx、dgl、python做图分析挖掘 【1】最短路径算法dijkstra 【2】基于networkx的隐性集团关系识别模型 【3】基于Neo4j的担保社群型态分析挖掘 【4】基于python求有向无环图中target到其他节点全路径 【5】有向图中任意两点的路径 【6】图基础入门 知识…

数据主要有三类：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 知识提取的目的：通过自动化或者半自动化的技术抽取出可用的知识单元，知识单元包括实体、属性和关系，并以此为基础，形成一系列高质量的事实表达，为…

文章目录 1 介绍1.1 定义1.2 发展历史1.3 知识图谱的应用 2 数据存储2.1 资源描述框架（Resource Description Framework，RDF）2.2 图数据库2.3 关系型数据库 3 知识图谱架构3.1 逻辑架构3.2 技术架构 4 构建技术4.1 数据获取4.2 信息抽取&…

现在这个知识爆炸的时代，每天要接收大量的碎片化信息，如何整理好你的知识仓库，以便于随时调取和吸收呢？ 我之前有提到过，要把知识做一下分类： 常用且重要的知识，要放到自己的大脑中，方便随时取用常用但没有那么重要的信息，放在有道云笔记里，方便快速调用不常用但重要…

说明：最近在看《面向知识服务的知识库结构理论与方法》蒋勋，将自己研究可能用到的知识进行梳理和摘录，并加入部分自己的主观想法，由于17年的书，有些思想或描述已过时，但可借鉴的思想还是有不少的。 目录 一…

0. 引言 知识图谱中，知识的结构化表示主要有符号表示和向量表示两类方法。早期，常用一阶谓词逻辑（First Order Logic）、语义网络（semantic network）、描述逻辑（Description Logic）和…

一、前言导读 如今，国家大力倡导数字化，随之而来的各种数据概念也铺天盖地，数字化转型、数据中台、智慧XXX...... 面对这些高举的概念，身为IT工程师和数据建设者该如何着手，想必都有不少困惑和苦水。 其实&#xff…

1、知识抽取概述 知识抽取是知识图谱构建的核心技术之一，是实现自动化构建大规模知识图谱的重要技术。其目的主要从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取并存入知识图谱中。 2、知识抽取任务 知识抽取任务主要包括以下三个关键子任务：实体抽取、关系…