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[事件知识图谱] Building event-centric knowledge graphs from news

JournalofWebSemantics(2016)Buildingevent-centricknowledgegraphsfromnewsAuthorMarcoRospocher,MariekevanErp,PiekVossen,AntskeFokkens,ItziarAldabe,GermanRigau,AitorSoroa,ThomasPloeger,TesselBogaarurlhttp

倪畅·2020-08-09 10:40

AchartEngine 使用总结

AchartEngine是一个非常棒的开源绘图引擎官网：http://code.google.com/p/achartengine/文档：http://jaxenter.com/effort-free-graphs-on-android-with-achartengine

Carve_Time·2020-08-09 09:33

JanusGraph实战-动态创建图(ConfiguredGraphFactory)

其实是因为，我们的gremlin-sever.yaml配置文件中配置了这么一项：graphs{graph1:conf/graph1.p

一铭·2020-08-07 22:52

原创 | 斯坦福Machine Learning with Graphs 学习笔记(第一讲）

作者：林夕本文长度为2900字，建议阅读9分钟本文为大家介绍图网络的基本概念、网络的应用以及图的结构。标签：机器学习目录一、WhyNetworks二、网络的应用2.1应用领域三、图的结构3.1网络表示的选择3.2点的度（Degree）3.3图的表示方式邻接矩阵（AdjacencyMatrix）边列表（Edgelist）邻接列表（Adjacencylist）3.4图的连通性参考资料最近我们小组开始整

数据派THU·2020-08-07 18:06

DL之pix2pix：基于TF利用pix2pix模型对food_resized数据集实现Auto Color自动上色技术—训练&测试过程全记录

pix2pix：基于TF利用pix2pix模型对food_resized数据集实现AutoColor自动上色技术目录训练food_resized数据集展示TB过程监控1、SCALARS2、IMAGES3、GRAPHS4

一个处女座的程序猿·2020-08-07 17:32

TF之pix2pix：基于TF利用Facades数据集训练pix2pix模型、测试并进行生成过程全记录

TF之pix2pix：基于TF利用Facades数据集训练pix2pix模型、测试并进行生成过程全记录目录TB监控1、SCALARS2、IMAGES3、GRAPHS4、DISTRIBUTIONS输出结果训练代码运行过程全记录测试代码全记录

一个处女座的程序猿·2020-08-07 17:32

ECharts饼图实例

文件//html//Anhighlightedblock//基于准备好的dom，初始化echarts实例varmyChart=echarts.init(document.getElementById('graphs

窗台上的疯子·2020-08-07 15:05

janusgraph使用ConfiguredGraphFactory配置动态创建图

修改配置编辑conf/germlin-server/gremlin-server/gremlin-server.yamll，添加graphManager修改graphs的值.一般情况都是将Janusgraph

happyzwh·2020-08-07 10:49

【点云】Large-scale Point Cloud Semantic Segmentation with Superpoint Graphs

目录1摘要2介绍3方法3.1基于全局能量的集合分割3.2建立超点图3.3嵌入超点3.4上下文分割1摘要我们提出一个基于深度学习的框架，来解决大规模点云的语义分割问题。我们认为点云的组织形式可以被SPG（SuperpointGraph）有效的捕获，SPG是从被分割为几何均匀部分的扫描场景中得到。SPGs提供了一个紧凑但是充足的目标上下文关系的表示，并可以被应用到图卷积网络。2介绍大规模点云的语义分割

zzl_1998·2020-08-06 13:57

cs224w 图神经网络学习笔记（十）Deep Generative Models for Graphs

课程链接：CS224W:MachineLearningwithGraphs课程视频：【课程】斯坦福CS224W:图机器学习(2019秋|英字)目录1.前言2.ProblemofGraphGeneration问题的引出以及难点3.MLBasicsforGraphGeneration4.GraphRNN——生成真实的网络4.1ModelGraphasSequences将图的生成问题转换成序列生成问题4

喵木木·2020-08-06 00:08

networkx笔记：绘制基本网络图

nx.spring_layout美化作用最基本画图程序importimportnetworkxasnx#导入networkx包importmatplotlib.pyplotaspltG=nx.random_graphs.barabas

计科小白兔·2020-08-04 22:47

fixture 'xxx' not found

ERRORatsetupoftest____________________________fileE:\xxx\main.py,line63deftest(args,model,device,train_graphs

啊啊啊啊懒·2020-08-04 07:26

OSPF LSA Type

OSPFLSATypehttps://learningnetwork.cisco.com/blogs/vip-perspectives/2017/11/08/ospf-graphs-lsas-and-the-lsdbhttps

如是我闻，何以故·2020-08-03 19:45

文献阅读（七）ICLR2019-DyREP：Learing Representations over Dynamic Graphs

本文是对《DyREP：LearingRepresentationsoverDynamicGraphs》一文的浅显翻译与理解，原文章已上传至个人资源，如有侵权即刻删除。更多网络表示学习相关文章，请移步：文献阅读总结：网络表示学习文章目录前言TitleMainBody动态图描述节点表征参数与损失函数前言本文提出了动态图上的的表示学习算法DyREP，当前大部分算法都是直推式学习，即针对特定的网络环境所学

CSDNTianJi·2020-08-02 21:09

Inductive Representation Learning on Large Graphs阅读笔记

1摘要在大图中，低维的节点表示在很多预测任务中都很有用，比如内容推荐和确定蛋白质的功能。但是，在训练嵌入时，现有的方法需要所有的节点都参与（也即现有的方法都是直推式的），不能很好地繁华到不可见的节点上。本文提出GraphSAGE,利用节点的特征信息（如文本属性）来有效地为不可见的节点生成嵌入。不是直接为每个节点训练唯一的嵌入，而是学习一个函数通过采样和聚合节点的邻居特征来产生节点的特征。简介节点嵌

YY.net·2020-08-02 15:04

文献阅读（11）ICLR2020-Inductive representation learning on temporal graphs

本文是对《Inductiverepresentationlearningontemporalgraphs》一文的浅显翻译与理解，原文章已上传至个人资源，如有侵权即刻删除。更多网络表示学习相关文章，请移步：文献阅读总结：网络表示学习文章目录前言TitleMainbody1Self-attentionmechanism2Functionaltimeencoding3Temporalgraphatten

CSDNTianJi·2020-08-02 15:58

GoGNN: Graph of Graphs Neural Network for Predicting Structured Entity Interactions

论文地址：GoGNN:GraphofGraphsNeuralNetworkforPredictingStructuredEntityInteractions这篇论文被IJCAI2020接收，主要工作是首次将图神经网络运用在由图构成的图（GraphofGraphs）上。GraphofGraphs(GoG)在分化学物质间相互作用的预测任务上，每一个化学物质可以看做是一个图结构，利用图神经网络的方法能够

八荒_·2020-08-02 14:02

Estimating Node Importance in Knowledge Graphs Using Graph Neural Networks

这是一篇将GNN运用在预测知识图谱(KnowledgeGraph)节点重要性的文章，被KDD2019接收。文中提出了GENI模型，在GNN聚合信息的过程中只聚合一个标量（score）而不是聚合节点的embedding。Introduction知识图谱可以看做是一个有向多关系图，并且节点之间可能存在不止一条边。GivenaKG,estimatingtheimportanceofeachnodeisa

八荒_·2020-08-02 14:02

图神经网络论文阅读(三) Inductive Representation Learning on Large Graphs，NIPS2017

本文的三位作者均来自斯坦福大学计算机系，他们提出一个通用的归纳框架GraphSAGE（空域卷积）。该框架通过从节点的本地邻居中采样和聚集特征来生成嵌入，并且提出了三种不同的聚合邻居特征的方式，这使得卷积的操作更贴近于直观上的CNN。本模型也可以应用于半监督甚至是无监督的任务。Model至于Relativework中涉及到的图embedding方法（Node2vec、因子分解机等）就不过多介绍了，直

五月的echo·2020-08-02 13:35

Automatically generating nice graphs at end of your Load Test with Apache JMeter and JMeter-Plugins

UpdateasofNovember2017:SinceJMeter3.0,lastversionbeing3.3,JMeterprovidesOutOfTheBoxadynamicWebreportwithtonsofinformation.Youcanreadanuptodateblog(15thjanuary2019)describedhere.Wehighlyadviseyoutousei

weixin_30954607·2020-08-01 03:09

论文阅读：A Walk-based Model on Entity Graphs for Relation Extraction

AWalk-basedModelonEntityGraphsforRelationExtraction（ACL2018）文章实体关系抽取是NLP中一个很常见的问题，如何在一句话中提取出实体以及它们之间的关系。本文提出了一种基于图的方法，首先将句子中的所有实体视作一个全连接图中的不同节点。而边则是每对entitypair的position-ware的context。本文说一对entitypa

Kivee123·2020-07-30 16:05

在web页面上显示（绘制）图形

首先生成一个继承自Jframe类的一个frame类（DrawFrame），在这个类当中实现绘制具体图形的函数paint(Graphs2Dg),这里主要是应用awt,和swing当中的关于绘图的一些函数。

想飞的鱼·2020-07-30 06:18

SayAsYouWish:Fine-grained Control of Image Caption Generation with Abstract Scene Graphs ---- 论文阅读笔记

Paper:http://arxiv.org/abs/2003.00387v1[CVPR2020]提出了一种更加细粒度的控制信号，称为抽象场景图(AbstractSceneGraph,ASG)，可以通过图结构同时控制所希望表达的物体、属性和关系，不仅能反映用户细粒度的描述意图，也能生成更具有多样性的图像描述。ASG是一个包含三类抽象节点的有向图，这三类抽象节点分别代表用户希望描述的物体(objec

CharlesWu123·2020-07-29 10:55

【论文笔记】Representation Learning on Graphs: Methods and Applications

HamiltonWL,YingR,LeskovecJ.Representationlearningongraphs:Methodsandapplications[J].arXivpreprintarXiv:1709.05584,2017.该论文是斯坦福大学的Jure组的博士生出的关于图表示学习的综述，系统的介绍了图表示学习领域目前的发展现状。目标图表示学习目标将网络信息转化为低维稠密的实数向量，并

zjwreal·2020-07-29 03:29

【零样本学习】Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs

MotivationZSL问题的关键是从seenclass迁移知识到unseenclass中。一种方法是利用隐式的知识表示(语义向量)来迁移知识。这种方法从文本数据中学习类别的语义向量表示，然后学习语义空间到视觉空间的映射关系，模型受限于语义模型和映射模型的泛化能力。而且很难从结构化信息中学习语义向量。另一种方法是基于显式的知识库或知识图谱。这种方法显示地将知识表示成类别之间的关系(可以利用这些关

x124612·2020-07-29 00:36

Multi-Label Zero-Shot Learning with Structured Knowledge Graphs 论文笔记

Multi-LabelZero-ShotLearningwithStructuredKnowledgeGraphs论文笔记个人学习笔记，写得可能比较意识流，各位斟酌食用，理解有误的恳请指正0.Abstract这是一个多标签零次学习任务（ML-ZSL），对一个输入预测多个unseen类标签。引入知识图谱来描述多个标签之间的关系。模型学习一个信息传播机制来建模seen和unseen的类标签之间的相互依

Innse·2020-07-28 12:55

Multi-Label Zero-Shot Learning with Structured Knowledge Graphs

未完。。。本文提出了一种用于多标签零样本学习（ML-ZSL）的深度学习架构，它能够为每个输入实例预测未知的类标签。受人类利用对象之间语义知识方式的启发，我们提出了一个框架，包含用于描述多个标签之间关系的知识图谱。我们的模型从语义标签空间学习信息传播机制，该机制可用于建模已知和未知类标签间的相互依存关系。通过对视觉推理的结构化知识图谱的研究，我们证明了我们的模型可用于解决多标签分类和ML-ZSL任务

王小白的博客·2020-07-28 12:00

PaperReading-KG2E 《Learning to Represent Knowledge Graphs with Gaussian Embedding》

本文时KG2E，《Learningtorepresentknowledgegraphswithgaussianembedding》的论文阅读笔记，如果有做相关工作的同学可以与我联系[email protected]背景之前的TransX系列的论文都是在欧式空间中对实体和关系进行表征，然后利用基于空间中点相似度的计算方法来计算势能（通过关系翻译的头实体和真实尾实体之间的差距）

BJUT赵亮·2020-07-28 05:19

《Multi-Label Zero-Shot Learning With Structured Knowledge Graphs》论文笔记

《Multi-LabelZero-ShotLearningWithStructuredKnowledgeGraphs》论文笔记论文摘要introduction台湾国立大学、卡耐基梅隆大学论文摘要本文提出了一个对于multi-labelzero-shot学习的深度学习框架，这个框架能够为每个输入的实例预测一到多个unseenclasslabels。根据人类在objetsofinterests之间使用

klrp95·2020-07-28 01:17

论文笔记：Multi-Label Zero-Shot Learning with Structured Knowledge Graphs

来源：CVPR-2018，台湾国立&CMU，paper概述问题描述：针对每一个输入预测多个见过的和没见过的标签motivation：人类利用兴趣物体之间的语义信息的方式。提出了一个结合知识图谱的框架来描述多标签之间的关系。模型中学习了一种在语义标签空间的信息传播方式，以此来建模见过的和没见过的label之间的相互依赖。Introduction自然图片的标注工作要求神经网络应该具有多标签的识别能力，

flyminnnnn·2020-07-27 13:50

Excel常用数据分析技能（PowerBI）

自带函数1.1.1数学函数1.1.2日期和时间函数1.1.3逻辑函数1.1.4文本函数1.2通过PowerQuery2.数据分析2.1函数2.2数据透视2.3PowerPivot3.数据可视化3.1图表-Graphs3.2PowerView

若如初见kk·2020-07-15 16:54

Inductive Data Flow Graphs - 基于数据流图的并发程序验证

InductiveDataFlowGraphs#RemarkConference:POPL2013FullPaper:https://www.cs.princeton.edu/~zkincaid/pub/popl13.pdf#AbstractThecorrectnessofasequentialprogramcanbeshownbytheannotationofitscontrolflowgrap

wcventure·2020-07-15 02:56

牛客网暑期ACM多校训练营（第一场）D.Two Graphs（图的同构）

链接：https://www.nowcoder.com/acm/contest/139/D来源：牛客网题目描述TwoundirectedsimplegraphsandwhereareisomorphicwhenthereexistsabijectiononVsatisfyingifandonlyif{x,y}∈E2.Giventwographsand,countthenumberofgraphss

hhjian6666·2020-07-14 17:25

【GNN综述5】Machine Learning on Graphs: A Model and Comprehensive Taxonomy

转载公众号深度学习与图网络2020新综述-MachineLearningonGraphs:AModelandComprehensiveTaxonomy【斯坦福谷歌】最新《图机器学习》综述论文，38页pdf阐述最新图表示学习进展目录摘要概述本文主要贡献---提出了一个图编码解码器模型(GRAPHEDM)，它将目前流行的图半监督学习算法(如GraphSage、GraphConvolutionalNet

静静和大白·2020-07-14 14:18

【TensorFlow快速入门系列01】基础操作

TF使用图graphs表示计算任务，在会话session中执行图，图中的节点是op，一个op获得0个或多个张量tensor，计算产生0个或多个张量tensor；通过变量variable维护状态，使用feed

小陈说CV·2020-07-13 03:04

R QQ plot

部分借鉴百度百科及http://blog.sina.com.cn/s/blog_7cffd14001016fan.html，http://onlinestatbook.com/2/advanced_graphs

景色正好·2020-07-12 18:45

jvm可视化工具插件---Visual GC

VisualGC是一个Java内存使用分析与GC收集的可视化工具插件一：整个区域分为三部分：spaces、graphs、histogram1，spaces区域：代表虚拟机内存分布情况。

一句呵呵解千愁·2020-07-12 17:00

Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation

ExplainableReasoningoverKnowledgeGraphsforRecommendation摘要将知识图谱引入推荐中存在的问题未充分探索用于推断用户偏好的这种连接性对路径内的顺序性和整体语义建模方面存在不足提出解决问题的模型KPRN（知识感知路径递归网络），利用知识图谱做推荐KPRN的核心KPRN利用路径中的顺序依赖关系，我们可以在路径上进行有效推理，以推断用户与项目交互的基本

qq_41621342·2020-07-11 20:55

cacti简单安装部署

install/23.被监控端配置snmp协议54.服务器端配置snmp协议55.监控端操作界面出图66.cactiweb界面66.1、主机增加"Devices"à"add"66.2、添加图像树86.3、Graphs

趁年轻-不如拼一拼·2020-07-11 17:05

DevC++编译通过，运行时提示 process exited without return value 322212225725

出现这种结果可能是两种问题导致（目前我仅仅会知道两种，欢迎他人补充）的：1、栈溢出，见下面的代码#include#includeusingnamespacestd;vector>Graphs;//vector

老油条666·2020-07-11 15:14

网络图结构中节点度分布的散点图

importmatplotlib.pyplotasplt#导入科学绘图包importnetworkxasnxG=nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(1000,10

力扣小男孩·2020-07-11 14:58

A Gentle Introduction to Deep Learning for Graphs 图深度学习的温和介绍

文章目录1.简介2.高级概述2.1、数学符号2.2、动机2.3、大图2.4、局部关系和信息的迭代处理2.5、语境扩散的三种机制3.构建块3.1、邻域（邻居）聚集3.2、池化3.3、用于图嵌入的节点聚合3.4、总结4、任务4.1、无监督学习4.2、监督学习4.3、生成学习4.4、总结5.总结其他方法和要求5.1.Kernels5.2.Spectralmethods（谱方法）5.3、随机游走5.4、图

流浪码工·2020-07-11 12:06

tensorflow基础概念

1，能够熟练的使用Tensors，Graphs，Operations,Varibles,placeholders,Sessions和namescopes来构建并运行简单的TensorFlowgraphs2

lusic01·2020-07-11 12:52

元学习——Meta Relational Learning for Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs（文献解读）

元学习——MetaRelationalLearningforFew-ShotLinkPredictioninKnowledgeGraphs（文献解读）1.Introduction常规的知识图谱是由一系列的三元组所组成，三元组的基本形式为：头实体，关系，尾实体头实体，关系，尾实体头实体，关系，尾实体尽管在知识图谱中包含了大量的实体、关系和三元组，但是很多的知识图谱仍然是不完整的。因此，知识图谱的完整

隔壁的NLP小哥·2020-07-11 07:46

Jointly Embedding Knowledge Graphs and Logical Rules

在知识图谱中如何建模规则，原文地址：https://www.aclweb.org/anthology/D16-1019.pdf本文讲述了如何将规则和三元组建模到一个统一的空间，三元组和规则同时建模，对文章的主体内容总结如下：方法概述：为了联合嵌入，方法的关键是通过一阶逻辑将三元组和规则统一起来。一个三元组可看作一个基本原子，给定一个逻辑规则，首先用实体集中的实体对其进行实例化，例如对于规则，可以用

YY.net·2020-07-10 21:13

GraphSage-Inductive Representation Learning on Large Graphs阅读笔记

WilliamL.Hamilton∗，RexYing∗，JureLeskovecNIPS2017AbstractLow-dimensionalembeddingsofnodesinlargegraphshaveprovedextremelyusefulinavarietyofpredictiontasks,fromcontentrecommendationtoidentifyingproteinf

lijfrank·2020-07-10 21:54

tensorflow基本概念

tensorflow基本概念tensorflow中使用图（graphs）来表示计算任务；在会话（Session）的上下文（context）中执行图；使用tensor表示数据；通过变量（Variable）

mengke_yu·2020-07-10 20:52

2019年CS224N课程笔记-Lecture 4: Backpropagation and Computation Graphs

资源链接：https://www.bilibili.com/video/BV1r4411正课内容神经网络的梯度让我们再看他一下s对w的求导反向传播中梯度的计算（上图的大概意思就是，考虑单个权重Wij的导数，Wij只对zi有贡献，例如W23只对z2有贡献，而对z1没有贡献）对于单个Wij的导数来说，为：我们想要整个W的梯度，但是每种情况都是一样的：梯度求导需要注意的小心的定义变量而且要始终关注它们的

任菜菜学编程·2020-07-10 16:17

论文笔记：GSNN: The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification

Paper,CMU,CVPR2017人类有从世界中获取信息并进行推理的能力，可以通过了解物体的特征以及特征之间的的关系来从少量的样本中学习视觉概念。通过结构化的先验知识以知识图谱的形式来优化image的分类：recognizing,recallingknowledge,reasoning。不再从整体上识别一个物体，而是识别部分特征，通过推理的方式理解物体的类别方法：propagationnetwo

flyminnnnn·2020-07-10 09:08

graphx上的一些简单应用

原文网址：http://kubicode.me/2015/07/07/Spark/Graphs-Applications/#二跳邻居看实验用的图：该图可以使用如下代码来进行标示123456789101112valsc

夜月xl·2020-07-10 04:56

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