图数据库知识图谱

neo4j知识图谱3D可视化展示，支持搜索、定位、展开、高亮等功能

知识图谱三维可视化，可无缝于neo4j链接，修改配置文件即可。支持搜索、查找、定位、展开、高亮等功能，节点颜色、大小都可以进行自定义修改。程序前端框架为vue，后端为nodejs。
圣诞奶爸·2023-02-05 00:15

人工智能之知识表示与知识图谱（谓词公式）

第二章知识表示与知识图谱文章目录第二章知识表示与知识图谱一，知识的特征二，一阶谓词逻辑表示法（重点）1.谓词：P（x1,x2,x3.......xn）（1）个体是常量（一个或者一组指定的个体）（2）个体是变元
孤寡瓜咕呱·2023-02-04 16:58

扬帆起航，逐梦未来 ---39期新员工培训第一周

当集结的号角吹响，我们第39期银河战舰的小伙伴们相聚在一起，开始扬帆起航，共同描述自己的知识图谱。
我的桐话世界·2023-02-04 15:35

《Proactive Human-Machine Conversation with Explicit Conversation Goals》

论文出处：ACL20191.摘要论文提出了一种基于知识图谱能主导对话的对话系统，并开源了对应的数据集DuConv。该数据集涉及电影、导演和演员相关题材，包含3w个多轮对话，约27w个句子。
hellozgy·2023-02-04 13:19

给自己规划一个知识图谱学习路线

2围绕着模板，在每个小领域开始做一些不同的尝试，通过这些每个小领域的不断尝试，逐渐掌握较为全面的知识图谱技术。3在2的过程中把尝试过程试着看看能不能有所输出。
东方-教育技术博主·2023-02-04 13:38

Neo4j：修改标签和关系

在图数据库neo4j中，普通的增删改查比较容易实现，cypher查询语言提供了相应的语句进行操作。但是在修改标签本身的名称，以及修改关系本身的类型时，cypher查询语言却没有直接的语句可供使用。
u013250861·2023-02-04 11:50

中医药人工智能-知识图谱-开发设计案例

中医药人工智能-知识图谱-开发设计案例●概述：《智慧中医药大脑》是基于知识工程技术，应用人工智能算法开发的；面向医生、医学生和中医药爱好者，用于学习科研目的的中医药“辨证论治”辅助决策系统。
中医药人工智能研究·2023-02-04 08:25

【GNN框架系列】DGL第一讲：使用Deep Graph Library实现GNN进行节点分类

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文先简单概述GNN节点分类任务，然后详细介绍如何使用DeepGraphLibrary+Pytorch实现一个简单的两层GNN
CHEONG_KG·2023-02-03 18:33

NLP知识图谱项目合集（信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等）

NLP知识图谱项目合集（信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等）这段时间完成了很多大大小小的小项目，现在做一个整体归纳方便学习和收藏，有利于持续学习。
汀、·2023-02-03 16:19

特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法(Simnet、Simcse、Diffcse)【一】

特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法(Simnet、Simcse、Diffcse)本项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5423713
汀、·2023-02-03 16:19

特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案：技术知识前置【一】-文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障

特定领域知识图谱(Domain-specificKnowledgeGraph:DKG)融合方案：技术知识前置【一】-文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障0.前言本项目主要围绕着特定领域知识图谱
汀、·2023-02-03 16:49

访问Neo4j spring-data-neo4j入门 （一）

关于图数据库的理论以及使用场景不在本文讨论范围，关于图数据库和关系数据库的比较也不在本文讨论范围。
russle·2023-02-03 14:04

知识图谱构建过程的概念性简述

1、信息抽取信息抽取是一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息的技术。涉及的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取。实体抽取：也称为命名实体识别（namedentityrecognition，NER），是指从文本数据集中自动识别出命名实体。关系抽取：文本语料经过实体抽取之后，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关语料中提取出实体之间的关联
豆浆人·2023-02-03 14:44

知识图谱实践（网易课程， 汽车）

课程特色和目录环境安装项目需求说明基于搜索引擎的商业数据分析项目整体架构设计系统体系结构和关键技术说明数据层应该叫知识层，是我们建立知识体系的数据存储科研优先级和工程时间优先级的顺序相反知识图谱设计知识图谱数据可视化开发环境部署可视化方案
DR.xiaojiangnan·2023-02-03 14:13

python 下neo4j知识图谱构建中的几个小问题

一些问题总结：1.ValueError:Thefollowingsettingsarenotsupported”报错py2neo默认安装版本为最新版本出现报错ValueError:Thefollowingsettingsarenotsupported:{'username':'neo4j'}piplist........py2neo2021.2.3安装低版本的py2neo可以解决问题pipinst
DR.xiaojiangnan·2023-02-03 14:13

知识图谱学习笔记

知识图谱的简述：在百度或者Google搜索一个历史人物，都会出现其对象的小名片，而不是直接显示一堆需要你点进去的超链接，这些小名片就是应用知识图谱来制作的。
Neil_zk·2023-02-03 14:12

本体建模学习笔记

目录1.语义网&语义网络1.1链接数据与知识图谱的区别1.2本体构建的两种方式1.3知识图谱数据的来源0.RDF、OWL与RDFS0.1RDF序列化0.2关系/属性0.3RDFS词汇0.4本体映射词汇（
wamg潇潇·2023-02-03 14:42

【知识图谱--mooc学习笔记】

提示：之前在bilibil学的那个课程能学到的东西理论太少了，准备跟着网课过一下基础知识，出一下系列；这个系列课程是mooc浙大的知识图谱导论~弥补一下基础，然后再重回实践文章目录文章目录前言一、语言与知识二
all_about_fresh·2023-02-03 14:10

Ontology构建笔记

只出是先在网上学习一些关于本体的知识，科研需要读了相关专业论文，其实感触并不深然后开始再b站看小象学院王皓奋老师的知识图谱入门知识的课程，先简单跟随课程做一些学习笔记。
DR.xiaojiangnan·2023-02-03 14:09

知识图谱汇总

定责知识图谱1.国际疾病分类标准ICD（实体：科目、一级分类、二级分类、身体部位一级、二级）中国标准服务网GB/T14396-2016【现行】疾病分类与代码https://www.cssn.net.cn
君同青空云也闲·2023-02-03 12:06

citespace的使用

由于是通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，因此也将通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。
weixin_41027581·2023-02-03 11:49

【citespace下载安装&使用】

由于是通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，因此也将通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。
律后而由·2023-02-03 11:46

CiteSpace入门教程

CiteSpace作为一款优秀的文献计量学软件，能够将文献之间的关系以科学知识图谱的方式可视化的展现
兴富同学·2023-02-03 11:12

知识增强的NLP预训练模型【将知识图谱中的三元组向量引入到预训练模型中】

将知识引入到依靠数据驱动的人工智能模型中是实现人机混合智能的一种重要途径。当前以Bert为代表的预训练模型在自然语言处理领域取得了显著的成功，但是由于预训练模型大多是在大规模非结构化的语料数据上训练出来的，因此可以通过引入外部知识在一定程度上弥补其在确定性和可解释性上的缺陷。该文针对预训练词嵌入和预训练上下文编码器两个预训练模型的发展阶段，分析了它们的特点和缺陷，阐述了知识增强的相关概念。提出了预
u013250861·2023-02-03 11:34

架构杂谈——互联网系统架构演进

一、前言说到互联网系统架构，在互联网行业日渐成熟的今天，一谈到这背后的技术体系，很多人脑海中可能就会浮现从网上看到的，一个个庞大的知识图谱，能说地清楚其中一二的同学，自然是志得意满，而对于新入行的同学来说
·2023-02-03 10:57

GNN论文周报 | 来自西湖大学、南京大学、国防科大、华为诺亚方舟实验室、莱斯大学等机构前沿论文研究...

图神经网络（GNN）是一类专门针对图结构数据的神经网络模型，在社交网络分析、知识图谱等领域中取得了不错的效果。近来，相关研究人员在GNN的可解释性、架构搜索、对比学习等方面做了很多探究。
AITIME论道·2023-02-03 07:23

2021-WSDM-Decomposed Collaborative Filtering: Modeling Explicit and Implicit Factors For Recommender

学习到的表示应该反映出：由外在属性所显示的，比如book的作者、类型由隐式因子所显示的，协同信号3问题描述协作关系感知图，交互图+物品知识图谱显示关系R+R^+R+就是物品KG中的关系隐
Dive_·2023-02-03 03:13

MySQL数据库

、多OS分类关系型数据库（MySQL、Oracle、SqlServer、MariaDB）、键值型数据库（Redis、Memcached）、面向文档数据库（MongoDB）、列存储数据库（HBase）、图数据库
辛晓坤Vincent·2023-02-02 22:18

什么是知识图谱-知识图谱是什么

维基的词条也更新了，认为目前的流行词知识图谱（并非谷歌知识图谱产品）本身就没有明确的定义，同时和语义网络（semanticnetwork不是语义网semanticweb）的边界最近越来越模糊。
tianchen627·2023-02-02 22:41

py2neo-neo4j同名节点合并以及neo4j配置等问题

py2neo-neo4j同名节点合并以及neo4j配置等问题1.neo4j配置问题2.neo4j同名节点合并问题3.neo4j节点更换标签问题最近赶毕业论文，需要用neo4j构建知识图谱，遇到一些问题这里记录一下
Hide on spring water·2023-02-02 15:24

采用neo4j和py2neo建立知识图谱数据库

前言在学习知识图谱之前，总觉得知识图谱好fancy。你可以搜索到各类知识图谱，菜谱，红楼梦人物关系图谱，哈利波特人物关系图谱。
xjmxyt·2023-02-02 15:24

知识图谱基本工具Neo4j使用笔记 二 ：py2neo源码手册

每天掌握一点，创建-->修改–>查询–>删除知识图谱基本工具Neo4j使用笔记一：基本操作api1.使用Python连接Neo4j数据库，工欲善其事必先利其器简单来说使用Python来操作Neo4j，咱要先有才能用
QuietNightThought·2023-02-02 15:22

python语言通过neo4j构建知识图谱

用python语言通过neo4j构建知识图谱安装neo4j社区版启动neo4jneo4j语法python编写代码结果注意可能遇到的问题安装neo4j社区版下载neo4j安装相应版本jdk例：jdk15-
梦里1米8·2023-02-02 15:51

使用python中py2neo包连接neo4j（安装，连接，成功解决）

使用python中py2neo包连接neo4jneo4j下载JDK下载neo4j官网下载检查安装是否成功py2neo安装命令行安装测试安装是否成功最近在研究有关知识图谱的任务，选择用图数据库neo4j。
朱格羽·2023-02-02 15:50

Neo4j 实战篇（一）基于Py2Neo构建电影知识图谱

运行环境windows11JDK8anaconda3python3.9Neo4j3.5.32pythonjupyter库py2neoVisualStudioCode2022项目地址：Gitee:https://gitee.com/ccuni/py2neo-neo4j-actual-combatGitHub:https://github.com/unirithe/py2neo-neo4j-actua
「已注销」·2023-02-02 15:48

基于neo4j的知识图谱构建及Py2neo的使用总结

的基本语法：两种操作模式：①库的引入和neo4j本地连接的建立②节点的建立③节点的删除④属性的增加和修改⑤关系的建立⑥查询⑦match函数3.create和merge创建节点的区别：前言neo4j是当前知识图谱构建所采用的主流图数据库
cuguanren·2023-02-02 15:47

neo4j 知识图谱_用知识图谱解读糖尿病基于python和neo4j

今天俺就用知识图谱去试着看看糖尿病的相关注意事项，这样以后再扯的时候就有根有据一点数据源：天池。一、把天池上提供的原始数据，基于自然语言处理和机器学习进行了分词
weixin_39815286·2023-02-02 13:48

python关联图谱3 之 Neo4j学习笔记+实例附代码

前言关联图谱，也称关联图、关联网络图、关系图等，它关注的是关联关系；而用于搭建知识体系时，则被称做知识图谱。
Jcodes·2023-02-02 13:48

python+neo4j 学习资源知识图谱修改版

上一次的知识图谱只是做了数学概念方面的，这次做的包括了整个认知领域。由于覆盖的节点数比较多，就对代码和数据形式进行了修改，以进行分类。
江湖夜雨十年灯丶·2023-02-02 13:48

Neo4j 入门学习 1 基础知识模块

一.基础原理模块1.图数据库的简单概念图数据库出现是更符合人类社会复杂关系模型，任何结构或者概念，都可以分解成相互关联的部分。图表（graph）是现实中的离散对象，图之间以关系的形式连接。
Piteover·2023-02-02 13:17

(知识图谱学习1）neo4j基础

目录一、neo4j安装与环境配置官网：https://neo4j.com/download-center/下载社区版neo4j服务neo4j环境变量配置jdk下载jdk版本：启动neo4j二、cypher语句基本增删改查增删除改查三、Py2neo连接neo4j安装pipinstallpy2neo连接neo4j建立节点建立关系匹配节点匹配关系删除节点删除关系删除关系链修改属性一、neo4j安装与环境
登萧·2023-02-02 13:47

图数据库(八)：Neo4j中Cypher语言with关键字

WITH用于向后面的语句传递指定结果，并可以改变结果集中实体的形式和数量。注意，WITH会影响查询结果集里的变量，WITH语句外的变量不会传递到后续查询中。对结果进行筛选#聚合函数进行筛选,这句话表达的是David连接过去的节点，它向外连接关系大于1的那个节点match(David{name:'David'})--(otherPerson)-->()withotherPerson,count(*)
hanscal·2023-02-02 11:19

Neo4j简单介绍

Neo4j是一款强健的，可伸缩的高性能图数据库。首先需要我们知道什么是图数据库。图数据库是用图来存储数据，是一种高性能的用于存储数据的数据结构方式。
Gun_Fox·2023-02-02 11:19

知识图谱之Cypher语言的使用

一、什么是CypherCypher是一种声明式图查询语言，它允许对图进行表达性和高效的查询、更新和管理。它旨在适用于开发人员和运营专业人员。Cypher设计简单但功能强大；可以轻松表达高度复杂的数据库查询，使您能够专注于您的领域，而不是迷失在数据库访问中。Cypher借鉴了SQL的结构——查询是使用各种子句构建的。和SQL一样不区分大小写。二、Cypher的使用1、CREATE子句用于创建节点和关
欧菲斯集团·2023-02-02 11:48

图数据库(七)：Neo4j中Cypher语言where关键字

WHERE用于为MATCH，OPTIONALMATCH和WITH语句添加过滤条件，来源SQL语言。限定条件WHERE#查询人名为”Peter“或者年纪大于30人名不为”Timothy“的人，或者人名既不为”Timothy“也不为”Peter"的人(进行过滤)#查询人名不为”Peter“或者年纪小于30人名为”Timothy“的人，或者人名既不为”Timothy“也不为”Peter"的人(进行过滤)
hanscal·2023-02-02 11:48

Cypher - MERGE

可以确保图数据库中存在某个特定的模式。如果该模式不存在，那就创建它。
chengtouque9610·2023-02-02 11:17

图数据库(六)：Neo4j中Cypher语言merge关键字

MERGE用于保证元素一定存在，作为查询节点和边，若查不到就创建该节点和边。简单的用法这个关键字基本上是把create和match合并到一起merge(robert:Person{name:'Robert'})returnrobert,labels(robert)本身是不存在这个节点的，所以会直接创建；如果存在这个节点，发现此时上述命令的作用只是相当于match命令。创建和获取值当然也可以比如：#
hanscal·2023-02-02 10:16

每日学术速递1.31

Subjects:cs.CL、cs.AI、cs.DB、cs.LG1.EditingLanguageModel-basedKnowledgeGraphEmbeddings标题：编辑基于语言模型的知识图谱嵌入作者
AiCharm·2023-02-02 09:26

「随笔」什么是AI技术

文章目录前言一、什么是AI技术二、AI技术是如何实现的2.1知识图谱2.2问答系统2.3AI芯片三、AI在不同领域的发展趋势3.1硅光芯片3.2个性化推荐四、AI+前端4.1人机机互4.2数据可视化4.3
吴维炜·2023-02-02 08:01

Python实例：表格多列值无序去重

问题从图数据库中取出能构成三角形的三个节点id，并进行去重。每一列都是三个节点的id，三个id都相同的话，视为相同的三角形。例如，数据第一行与第二行就是相同的两个三角形。
HackerFen·2023-02-02 00:53
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