当前位置: 首页 > news >正文

知识图谱相关的操作

 

微软生成自己的图谱:GitHub - microsoft/SmartKG: This project accepts excel files as input which contains the description of a Knowledge Graph (Vertexes and Edges) and convert it into an in-memory Graph Store. This project implements APIs to search/filter/get nodes and relations from the in-memory Knowledge Graph. This project also provides a dialog management framework and enable a chatbot based on its knowledge graph.

推荐算法的数据集有:(10条消息) 16个推荐系统开放公共数据集整理分享_hellozhxy的博客-CSDN博客_数据集推荐

关于推荐算法知识图谱的数据集:

一  Neo4j图数据库介绍

用的人最多,与python好交互。

Neo4j-CQL教程  https://www.w3cschool.cn/neo4j/neo4j_cql_introduction.html

下载安装SDK,neo4j

启动:

1.在cmd窗口启动

启动命令为

neo4j.bat console

2.启动信息为如下 

3. 复制上图的 启动地址到浏览器

http://localhost:7474/

 出现如下画面,说明启动成功

二.可视化例子演示

三 知识图谱构成的流程

知识图谱生成流程

(1)数据获取:利用网络爬虫技术从天猫网、淘宝网等电商类网站获取商品详情数据、用户评论数据。

(2)信息转化:信息转化的对象主要是半结构化的商品详情数据,包括商品、店铺、品牌等实体、关系和属性。电商类网站的商品详情数据按照信息组织的规范进行编辑与展示,本文首先根据网页结构设计商品知识图谱的模式层,并通过制定规则模板完成数据层的信息转化与导入。

(3)数据预处理:数据预处理的对象主要是非结构化的用户评论数据,首先对所有数据进行数据去重、数据筛选、数据清洗等基础工作。然后基于用户观点挖掘,采用文本标注的方式将不同数据类型进行区分,为后续工作提供支持。

(4)实体识别:旨在识别非结构化文本中的实体单元,包括穿搭、颜色、价格、质量、情感正负等。本文通过BERT-BiLSTM-CRF的深度学习模型完成实体识别,并经过实验对比验证了方法的可靠性。

BERT-BiLSTM-CRF的深度学习模型

【精选】Bert-Bilstm-CRF基线模型详解&代码实现_suibianshen2012的博客-CSDN博客

命名实体识别模型BERT-Bi-LSTM-CRF - 知乎 (zhihu.com)

(5)关系抽取:旨在抽取非结构化文本中实体单元之间的关系,主要是建立评价对象单元与情感倾向单元之间的联系。本文通过实体类别特征、依存句法特征结合的方式完成关系抽取。

(6)实体融合:利用评价单元的上下文语义关系完成实体对齐,主要是消除用户评论的歧义性,规范语义表达。本文通过Word2Vec词向量获得实体单元的语义特征,采用余弦相似度的计算方式比较实体间相似度,设定阈值完成实体融合。

(7)知识图谱存储:旨在将上述步骤中得到的<实体,关系,实体>的三元组结构存储到基于Neo4j的知识图谱中,完成知识图谱构建。

相关文章:

知识图谱相关的操作

微软生成自己的图谱&#xff1a;GitHub - microsoft/SmartKG: This project accepts excel files as input which contains the description of a Knowledge Graph (Vertexes and Edges) and convert it into an in-memory Graph Store. This project implements APIs to searc…...

【Javascript】json

目录 什么是json&#xff1f; 书写格式 json 序列化和反序列化 序列化 反序列化 什么是json&#xff1f; JSON(JavaScript Object Notation)是⼀种轻量级的数据交换格式&#xff0c;它基于JavaScript的⼀个⼦集&#xff0c;易于⼈的编写和阅读&#xff0c;也易于机器解析…...

零资源的大语言模型幻觉预防

零资源的大语言模型幻觉预防 摘要1 引言2 相关工作2.1 幻觉检测和纠正方法2.2 幻觉检测数据集 3 方法论3.1 概念提取3.2 概念猜测3.2.1 概念解释3.2.2 概念推理 3.3 聚合3.3.1 概念频率分数3.3.2 加权聚合 4 实验5 总结 摘要 大语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;在各个领域…...

智能终端界面自动化测试操作工具 - Appium常见用法

1. Appium 是什么可以做什么&#xff1f; Appium 是一款开源的移动应用自动化测试框架&#xff0c;用于测试移动应用程序的功能和用户界面。它支持多种移动平台&#xff0c;包括 Android 和 iOS&#xff0c;可以使用多种编程语言进行脚本编写&#xff0c;如 Python、Java、Jav…...

结构体数组经典运用---选票系统

结构体的引入 1、概念&#xff1a;结构体和其他类型基础数据类型一样&#xff0c;例如int类型&#xff0c;char类型&#xff0c;float类型等。整型数&#xff0c;浮点型数&#xff0c;字符串是分散的数据表示&#xff0c;有时候我们需要用很多类型的数据来表示一个整体&#x…...

code too large

描述&#xff1a;比较尴尬&#xff0c;一个方法的代码接近10000行了&#xff0c;部署服务器的时候提示(java :code[255,21] too large),提示代码过长&#xff0c;无法运行。 查看了一下百度&#xff1a;解决的思路 JVM规范&#xff1a;「类或接口可以声明的字段数量限制在 655…...

vue中把弹出层.vue文件注册成组件供其他.vue文件调用的写法

背景&#xff1a;因弹出层多个页面的详情都是一样的&#xff0c;因此把弹出层定义成组件&#xff0c;多次调用 定义组件的过程中出现很多问题&#xff0c;因此再次记录最终成功的写法 一、 简单实现页面调用弹出层组件的打开弹出层方法&#xff1a; 1. 弹出层组件 (in…...

mac 查看GPU使用

首先搜索活动监视器 然后 点击窗口->gpu历史记录 记住不是立马出结果&#xff0c;而是 需要等半分钟左右的...

工业4.0的安全挑战与解决方案

在当今数字化时代&#xff0c;工业4.0已经成为制造业的核心趋势。工业4.0的兴起为生产企业带来了前所未有的效率和灵活性&#xff0c;但与之伴随而来的是一系列的安全挑战。本文将深入探讨工业4.0的安全挑战&#xff0c;并提供一些解决方案&#xff0c;以确保制造业的数字化转型…...

如何查找特定基因集合免疫基因集 炎症基因集

温故而知新&#xff0c;再次看下Msigdb数据库。它更新了很多内容。给我们提供了一个查询基因集的地方。 关注微信&#xff1a;生信小博士 比如纤维化基因集&#xff1a; 打开网址&#xff1a;https://www.gsea-msigdb.org/gsea/msigdb/index.jsp 2.点击search 3.比如我对纤维…...

轮转数组(Java)

大家好我是苏麟 , 这篇文章是凑数的 ... 轮转数组 描述 : 给定一个整数数组 nums&#xff0c;将数组中的元素向右轮转 k 个位置&#xff0c;其中 k 是非负数。 题目 : 牛客 NC110 旋转数组: 这里牛客给出了数组长度我们直接用就可以了 . LeetCode 189.轮转数组 : 189. 轮…...

Spring体系结构

Spring体系结构 核心容器 核心容器由 spring-core&#xff0c;spring-beans&#xff0c;spring-context&#xff0c;spring-context-support和spring-expression&#xff08;SpEL&#xff0c;Spring 表达式语言&#xff0c;Spring Expression Language&#xff09;等模块组成&…...

PostgreSQL basebackup备份和恢复

一、概述 备份和恢复分为逻辑和物理&#xff0c;这里指物理备份和恢复。 PG的物理备份依赖basebackup&#xff0c;这差不多就是数据目录的拷贝&#xff0c;还依赖归档日志。 恢复分为完全恢复和PITR恢复&#xff0c;它们都需要归档日志&#xff0c;它们关键的差别是&#xf…...

XTU-OJ 1248-Alice and Bob

Alice和Bob在玩骰子游戏&#xff0c;他们用三颗六面的骰子&#xff0c;游戏规则如下&#xff1a; 点数的优先级是1点最大&#xff0c;其次是6,5,4,3,2。三个骰子点数相同&#xff0c;称为"豹子"&#xff0c;豹子之间按点数优先级比较大小。如果只有两个骰子点数相同&…...

第四章 文件管理 十、文件系统的全局结构

目录 一、文件系统的建立 1、原始磁盘 2、物理格式化后 3、逻辑格式化后 二、文件系统在内存中的结构 三、系统调用背后的过程 一、文件系统的建立 1、原始磁盘 2、物理格式化后 物理格式化&#xff0c;即低级格式化――划分扇区&#xff0c;检测坏扇区&#xff0c;并用…...

【PythonGIS】基于高德Api实现批量地址查询经纬度

之前因为同事需要几千个小区的经纬度信息&#xff0c;所以就帮同事写了一段Python代码&#xff0c;通过调取高德地图的api实现地址查询经纬度这个功能。对于如何使用经纬度查询地址的方法&#xff0c;我之前分享过博文&#xff1a;【Python入门教程】获取图片可视化精准定位&am…...

vue数组中的变更方法和替换方法

变更方法&#xff1a; Vue 能够侦听响应式数组的变更方法&#xff0c;并在它们被调用时触发相关的更新。这些变更方法包括: push&#xff08;&#xff09;:在数组末尾添加一个或者多个元素&#xff0c;返回新的长度。 var arr [1, 2, 3, 4, 5]; // 定义一个数组 arr.push(6…...

Java - 工具类参数初始化

在做第三方接口调用时&#xff0c;经常需要根据不同的环境指定初始化的参数。以下做一个简单的记录。 一、使用static初始化 使用static初始化&#xff0c;仅会初始化一次&#xff0c;但无法从配置文件中获取参数。并且如果写了多个初始化工具类&#xff0c;会互相覆盖。 /**…...

一文搞懂 MineCraft 服务器启动操作和常见问题 2023年10月

文章目录 前言1. 新建文件夹2. 创建 bat 文件3. 编辑 bat 文件4. 启动服务器5. 恭喜完成 文章持续更新中&#xff0c;如果你有问题可以通过 qq 1317699264 获取免费协助&#xff0c;解决的问题将会被更新到本文章中 前言 无论你是使用服务端整合包&#xff0c;还是从上一篇我的…...

第2篇 机器学习基础 —(2)分类和回归

前言&#xff1a;Hello大家好&#xff0c;我是小哥谈。机器学习中的分类和回归都是监督学习的问题。分类问题的目标是将输入数据分为不同的类别&#xff0c;而回归问题的目标是预测一个连续的数值。分类问题输出的是物体所属的类别&#xff0c;而回归问题输出的是数值。本节课就…...

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...

2025年能源电力系统与流体力学国际会议 (EPSFD 2025)

2025年能源电力系统与流体力学国际会议&#xff08;EPSFD 2025&#xff09;将于本年度在美丽的杭州盛大召开。作为全球能源、电力系统以及流体力学领域的顶级盛会&#xff0c;EPSFD 2025旨在为来自世界各地的科学家、工程师和研究人员提供一个展示最新研究成果、分享实践经验及…...

AI Agent与Agentic AI:原理、应用、挑战与未来展望

文章目录 一、引言二、AI Agent与Agentic AI的兴起2.1 技术契机与生态成熟2.2 Agent的定义与特征2.3 Agent的发展历程 三、AI Agent的核心技术栈解密3.1 感知模块代码示例&#xff1a;使用Python和OpenCV进行图像识别 3.2 认知与决策模块代码示例&#xff1a;使用OpenAI GPT-3进…...

【位运算】消失的两个数字(hard)

消失的两个数字&#xff08;hard&#xff09; 题⽬描述&#xff1a;解法&#xff08;位运算&#xff09;&#xff1a;Java 算法代码&#xff1a;更简便代码 题⽬链接&#xff1a;⾯试题 17.19. 消失的两个数字 题⽬描述&#xff1a; 给定⼀个数组&#xff0c;包含从 1 到 N 所有…...

全球首个30米分辨率湿地数据集(2000—2022)

数据简介 今天我们分享的数据是全球30米分辨率湿地数据集&#xff0c;包含8种湿地亚类&#xff0c;该数据以0.5X0.5的瓦片存储&#xff0c;我们整理了所有属于中国的瓦片名称与其对应省份&#xff0c;方便大家研究使用。 该数据集作为全球首个30米分辨率、覆盖2000–2022年时间…...

用docker来安装部署freeswitch记录

今天刚才测试一个callcenter的项目&#xff0c;所以尝试安装freeswitch 1、使用轩辕镜像 - 中国开发者首选的专业 Docker 镜像加速服务平台 编辑下面/etc/docker/daemon.json文件为 {"registry-mirrors": ["https://docker.xuanyuan.me"] }同时可以进入轩…...

select、poll、epoll 与 Reactor 模式

在高并发网络编程领域&#xff0c;高效处理大量连接和 I/O 事件是系统性能的关键。select、poll、epoll 作为 I/O 多路复用技术的代表&#xff0c;以及基于它们实现的 Reactor 模式&#xff0c;为开发者提供了强大的工具。本文将深入探讨这些技术的底层原理、优缺点。​ 一、I…...

浅谈不同二分算法的查找情况

二分算法原理比较简单&#xff0c;但是实际的算法模板却有很多&#xff0c;这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理&#xff0c;以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是&#xff0c;以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况&#xf…...

3-11单元格区域边界定位(End属性)学习笔记

返回一个Range 对象&#xff0c;只读。该对象代表包含源区域的区域上端下端左端右端的最后一个单元格。等同于按键 End 向上键(End(xlUp))、End向下键(End(xlDown))、End向左键(End(xlToLeft)End向右键(End(xlToRight)) 注意&#xff1a;它移动的位置必须是相连的有内容的单元格…...

SAP学习笔记 - 开发26 - 前端Fiori开发 OData V2 和 V4 的差异 (Deepseek整理)

上一章用到了V2 的概念&#xff0c;其实 Fiori当中还有 V4&#xff0c;咱们这一章来总结一下 V2 和 V4。 SAP学习笔记 - 开发25 - 前端Fiori开发 Remote OData Service(使用远端Odata服务)&#xff0c;代理中间件&#xff08;ui5-middleware-simpleproxy&#xff09;-CSDN博客…...