d2rq-0.8.1,tar.zip 下载

由于字数限制，详情请跳转：https://blog.csdn.net/m0_46573428/article/details/130071302 本项目针对典型目标知识图谱模型进行开发，主要包括数据收集与处理、实体识别与关系抽取、知识融合及知识存储与可视化四大部分。在此基础上，设计目标知识图谱网页应用软件原型系统。项目的完整度是很高的，包括页面设计、前端代码、后端代码、前后端交互、爬虫、深度学习模型、图数据库、知识图谱等。该系统由数据爬虫、数据管理、数据处理、知识问答、新闻热点、词条查询和图谱展示七个功能模块组成。而本系统拥有完整的数据处理和数据应用功能，能够充分且便捷地将各领域的数据移植到本系统中。 使用方式简述（配置完环境的前提下）： 1. 启动neo4j：在根目录命令行中运行 neo4j.bat console 2. 启动后端程序：在根目录命令行中运行 python fast.py 3. 启动前端程序：在Vue3目录命令行下运行：①npm install ②npm run dev

自然语言处理技术之知识图谱的两篇入门文章，包括简介和进阶，PDF格式，文章不长，可以作为入门读物

知识图谱FB15K数据集

这是一份关于基于知识图谱的问答顶级会议，包含LSTM，交叉注意力机制

武汉数据分析 该系列资源是Python疫情大数据分析，涉及网络爬虫，可视化分析，GIS地图，情感分析，舆情分析，主题挖掘，威胁情报溯源，知识图谱，预测预警及AI和NLP应用等。博客阅读，武汉必胜，湖北必胜，中国必胜！ 发布者：Eastmount CSDN YXZ 2020-02-20 译文推荐： 我们们中国人一生的最高追求，为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。以一人之力系。他们真是做到了，武汉加油，中国加油！

Neo4j 可视化知识图谱所需的两个软件包：java.rar 和 neo4j-community-3.5.5-windows.zip 对应博文教程：https://angxiao.blog.csdn.net/article/details/127300818

基于TransE构建的多关系知识图谱（代码）

邵老师-知识图谱技术实践-机器学习-深度学习 内容安排 ·知识图谱的基础知识 ·基本概念 ·发展现状 ·困难与挑战 ·知识图谱的生命周期 ·知识抽取 ·知识融合 ·图谱存储 ·图谱查询 ·知识表示 ·知识推理 ·知识图谱的行业应用 ·公安案例 ·金融案例 ·智能问答

本文介绍了知识图谱在推荐系统中的应用。推荐系统如何提供个性化推荐并提高推荐的准确度和用户满意度是当前研究的主要问题。知识图谱的出现为推荐系统的改进提供了新的途径。本文研究了知识图谱近年来在推荐系统中的应用，包括知识图谱的构建、知识图谱的表示学习、基于知识图谱的推荐算法等。最后，本文总结了知识图谱在推荐系统中的应用现状和未来发展方向。