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在知识图谱中，这意味着学习实体和关系的嵌入表示，以捕捉潜在的语义关系。这种方法具有更强的泛化能力，能够处理大规模知识图谱的不确定性。
、大规模真实知识图谱的融合实验, 以及真实知识图谱的协同式构造实验.实验结果表明, 该知识图谱融合算法能够有效利用知识图谱的结构信息以及节点的语义信息, 形成高质量的知识图谱融合方案; 基于“探索-融合-反馈”回路的协同方法能够提升群体构造知识图谱的规模和个体构造知识图谱的效率,
本文引入知识图谱相关技术，提出了结合关联风险特征的会计案防智能化反欺诈策略体系构建方案。
【功能模块】知识图谱服务-全量更新、增量更新【操作步骤&问题现象】按钮变灰【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
知识图谱上多跳推理旨在从知识图谱中推理得到给定一阶逻辑查询 (first-order query, FOL) 的答案，近年来在学术界和工业界受到了广泛的关注。
我们提出了FMiner，一个上下文感知的挖掘框架，利用知识图谱(KGs)进行COF挖掘。FMiner通过两个步骤生成COF。首先，它发现目标和KG中的上下文实体之间的top-k相关关系。
从零开始的知识图谱生活，构建一个百科知识图谱，完成基于Deepdive的知识抽取、基于ES的简单语义搜索、基于 REfO 的简单KBQA 个人入门知识图谱过程中的学习笔记，算是半教程类的，指引初学者对知识图谱的各个任务有一个初步的认识。目前暂无新增计划。
此次实践使用华为云-知识图谱服务，训练一个电影领域的自定义信息抽取模型，并进一步输入自然语言文本，从中抽取三元组，构建一个电影知识图谱。轻松查询斯嘉丽主演过哪些电影，以及曾和哪些导演合作。
知识图谱构建 为了进行准确的疾病诊断，我们依托于大规模数据集构建知识图谱。 build_kg模块提供了有关知识图谱构建的信息。
从2012年Google提出知识图谱直到今天，知识图谱本质上是大规模的语义网络的表达，而推荐系统作为互联网时代的一种信息检索工具身份出现，自1997年提出推荐系统，逐步形成一个重要且自成体系的研究领域，其本质是基于一定学习的主动针对具体目标的信息价值的高效获取。
图搜索算法是解决图论问题的一种重要方法，广泛应用于路径规划、网络分析、游戏AI等领域。本文将深入浅出地介绍图搜索算法的理论知识、核心概念，探讨常见问题、易错点以及如何避免，同时附带代码示例。 1.
在图表征学习领域，另一个日渐凸显的趋势是：不仅仅局限于简单的由三元组组成的知识图谱，进一步学习更复杂的超关系知识图谱，例如 Rosso 等人在论文「Beyond Triplets: Hyper-Relational Knowledge Graph Embedding for Link
经过前面几讲，大家一定已经对知识图谱的构建、存储、查询、推理有了一些认识。是时候看看它有多少能耐了！有请我们的老朋友William为大家介绍知识图谱的各种应用！附上课程链接：https://mp.weixin.qq.com/s/-RKX0_OJPuic06EmZyp1sg
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