高效的非抽样知识图谱嵌入

为了避免这一缺陷，我们提出了一种新的KG嵌入高效非采样知识图谱嵌入框架(NS-KGE)。其基本思想是在模型学习中考虑KG中的所有负面实例，从而避免负面抽样。框架可应用于基于平方损失的知识图谱嵌入模型或其损失可转换为平方损失的模型。

华为云知识图谱服务--结构化数据实践（上）

建议先熟悉华为云知识图谱服务文档，了解使用流程和相关概念：https://support.huaweicloud.com/productdesc-kg/kg_02_0001.html图谱构建流程：华为云知识图谱目前还在公测当中，使用免费，直接申请公测即可。

基于知识图谱的成员推理攻击

知识图谱嵌入方法(Knowledge graph embedding method, KGE)用于各种下游任务，如知识图谱完成，包括三重分类，链接预测。然而，知识图谱在训练集中也包含了很多敏感信息，非常容易受到隐私攻击。

浅谈知识图谱---neo4j

浅谈知识图谱---neo4j 前言什么是知识图谱？什么是neo4j？neo4j安装代码github需求分析具体步骤数据xls最终效果 前言 想研究行人重识别了，发现知识图谱的概念在行人重识别里面还是应用挺多的，正好听老师也谈过这个东西。 什么是知识图谱？

Redis专题（1）：构建知识图谱

1.2 知识图谱在我看来，学习每一项技术，都需要有一个清晰的脉络和结构，不然你也不知道自己会了哪些、还有多少没学会。就像一本书，如果没有目录章节，也就失去了灵魂。因此我试图总结出Redis的知识图谱，也称为脑图，如下图所示，可能知识点不是很全，后续会不断更新补充。

知识图谱与大模型结合方法概述

以知识表示为例，文本语料库和知识图谱都蕴含了大量的知识，文本中的知识通常是非结构化的，图谱里的知识则是结构化的，针对一些下游任务，需要将其对齐进行统一的表示。

【实战】五分钟构建电影知识图谱｜AI基础课之知识图谱第六讲

小目标：构建一个电影-人物知识图谱！附上课程链接：https://mp.weixin.qq.com/s/sqbsIKtptbDdDgaRkp0F2A

如何高效地存储和查询知识图谱？| AI基础课之知识图谱第三讲

AI基础课之知识图谱系列课程又开课啦~随着一个万物互联的世界正在形成，人类的知识也正以前所未有的速度被创建和记录。当知识的规模不断增大时，如何才能高效地存储和查询呢？快来看看吧！

语言模型与知识图谱：增强文本理解

# 结合知识图谱的问答增强示例 # 通过预先构建的知识图谱，增强模型对问题背景的理解，具体实现略 IV. 未来发展方向 A. 知识图谱的扩展与增强 多模态知识图谱： 未来的发展将不仅限于文本，还包括图像、音频等多模态数据的融合，从而构建更加丰富的知识图谱。

知识图谱：人工智能的记忆系统

或许你并没有留意，但不论是谷歌搜索人物得到的关联图谱，购物网站越来越精确的商品推荐，还是常见的siri，小爱同学等语音助手，或者是金融放贷时的风险控制，智慧医疗的治疗方案推荐；所有这些智能应用，背后都少不了知识图谱的支撑。

专家分享：知识图谱构建流程及方法

知识图谱的构建与应用涉及数据库、自然语言处理（NLP）和语义网络等技术。图1 知识图谱示例通用知识图谱or行业知识图谱？            按照知识图谱的用途，知识图谱可分为通用知识图谱和行业知识图谱。通用知识图谱侧重构建常识性的知识，并用于搜索引擎和推荐系统等。

知识图谱推理：现代的方法与应用

从语义解析、实体消歧、信息抽取、智能问答、推荐系统、个性化搜索等技术方向到金融、军工、制造业、生物医药等行业，都可以看到知识图谱的应用，同时知识图谱的应用也在促进知识图谱技术的发展。知识图谱是事实或知识的结构化表示，是由实体和实体间的关系组成的网状结构。

应用知识图谱的推荐方法与系统

本文综述了最近提出的应用知识图谱的推荐方法和系统, 并依据知识图谱来源与构建方法、推荐系统利用知识图谱的方式, 提出了应用知识图谱的推荐方法和系统的分类框架, 进一步分析了本领域的研究难点. 本文还给出了文献中常用的数据集.

知识图谱构建与应用的进阶计划 

进修计划  一、知识图谱概论 二、知识图谱应用 三、知识表示与知识建模 四、知识抽取与挖掘 五、知识融合 六、存储与检索 七、知识推理 八、语义搜索 九、知识问答 

知识图谱如何运用于其他领域

在视频中，Roy博士介绍了知识图谱在搜索方面的运用，通过nlp技术判断实体和关系并在图谱数据库中得到结果。我很好奇这项技术如何运用在证券投资或者医疗等方面呢？

AIGC背后的技术分析 | 知识图谱

pip install networkx pip install node2vec pip install jieba pip install pypinyin pip install scikit-learn 01、案例实践 1●导入所需的包 import pandas as

AIGC背后的技术分析 | 知识图谱

简介： 知识图谱是知识工程的一个分支，以知识工程中语义网络作为理论基础，并且结合了机器学习、自然语言处理以及知识表示和推理的最新成果，在大数据的推动下受到了业界和学术界的广泛关注。知识图谱对于解决大数据中文本分析和图像理解问题发挥了重要作用。

知识图谱的想象力有多丰富？

历经数次迭代，数说故事使用知识图谱的技术构建了一个通用型商业知识图谱，区别于传统的开放性知识图谱，如Freebase、YAGO、DBpedia等，我们构建的知识图谱在开放性知识图谱的前提下，主要面向商业研究领域丰富知识链接，以“品牌 - 产品 - 人 - 媒介”为核心向外不断拓展。

基于知识图谱的用户画像技术-节选

   随着互联网上用户访问数量的迅速 增长，用户创建和访问的信息数 量呈指数级递增，因此，众多互联网企业一 方面希望能在用户使用产品的过程中，利用 多维度多渠道的用户行为数据采集方式记录 用户尽可能多的数据；另一方面，针对如此 规模的用户大数据，企业也很 难对用户的数据进行准确的分

了解《知识图谱》必看的6篇论文