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图卷积网络(GCNs)是一种建模图结构的有效方法，它在知识图谱补全(KGC)中越来越受欢迎。基于GCNs的KGC模型首先使用GCNs生成表达实体表示，然后使用知识图嵌入(knowledge graph embedding, KGE)模型捕获实体之间的交互和关系。
再如在智能出行应用中，结合地图知识、交通状况和用户出行偏好等知识图谱，系统能够为用户规划出最优的出行路线，并根据实时路况进行动态调整。 丰富个性化推荐内容 知识图谱可以对用户的兴趣、偏好以及行为数据进行深度挖掘和分析，构建出用户的个性化知识图谱。
本文首先简要回顾安全情报和知识图谱的研究现状，同时介绍知识图谱在安全领域的应用。其次给出面向安全情报的知识图谱构建框架。然后介绍安全情报知识图谱构建的关键技术，包括信息抽取、本体构建和知识推理等。最后，对安全情报知识图谱发展面临的问题进行了讨论。
OPENKG 中文知识图谱公开数据集整理 一、《知识图谱》书籍资源汇总 数据源链接：http://openkg.cn/dataset/kg-book 数据格式： pdf 二、200万条商品画像数据 数据源链接：http://openkg.cn/dataset/200 文件
2、华为云云市场企业知识图谱解决方案应用：针对企业知识难获取及碎片化严重等可预见困境，华为云云市场企业知识图谱解决方案为企业提供了高效优质的知识图谱建立方案，配套强大的语义引擎分析和图谱可视化工具。
同时，在电商知识图谱上可以尝试多种推荐算法，最终找到最合适VMALL用户的推荐算法，在可预见的未来大幅度提升商城的CTR、CVR和IPV。
这篇论文《A Survey on Knowledge Graph-Based Recommender Systems》进一步全面地归纳了近年来基于知识图谱的推荐系统方面的相关工作，其阐述如下：为了解决信息爆炸问题，增强各种在线应用的用户体验，开发了基于用户偏好的推荐系统。
4点: 一种基于“探索-融合-反馈”回路的协同式知识图谱构造方法; 一种层次式的个体知识图谱表示机制; 一种以最小化广义熵为目标的迭代式个体知识图谱融合算法; 一个支持“探索-融合-反馈”回路的多人在线知识图谱构造环境.本文第1节对知识图谱和群体智能两方面的相关研究工作进行简要总结
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。
功能特诊性能和可扩展性标签属性图模型TB 级大容量支持多图千万顶点 / 秒的高吞吐率完善的 ACID 事务处理高可用性支持（企业版）内置 25+ 图分析算法高性能批量导入基于 web 客户端的图可视化工具在线 / 离线备份支持 RESTful API 和 RPCOpenCypher
从DB的角度来看，构建知识图谱需要了解使用何种方式来存储知识。 由此看来，知识图谱技术是一个系统工程，需要综合利用各方面技术。国内的一些知名学者也给出了关于知识图谱的定义。这里简单列举了几个。
在今年的ICLR会议上，有很多关于知识图谱推理的论文。 从本质上讲，知识图谱是一种结构化的表示事实的方式。与一般的图不同，知识图谱的节点和边实际上具有一定的含义，例如演员的名字、电影名等。
其中一个关键环节就是出现网络故障时系统能够自动分析定位故障根因，自动采取相应的恢复手段、维护策略，NAIE利用知识图谱打造了一个有知识能推理的“在线运维专家系统”。
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。
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。
本文主要介绍基于交互式查询所用的数据生成器（下文简称Datagen），及LDBC SNB数据如何在华为图引擎服务GES中应用。 详情参考：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/361239
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