旅行售货员问题或货郎担问题. 一个旅行售货员想去访问若干城镇，然后回 到出发地.给定各城镇之间的距离后，应怎样计划 他的旅行路线，使他能对每个城镇恰好经过一次 而总距离最小？ 它可归结为这样的图论问题：在一个赋权完 全图中,找出一个最小权的H圈,称这种圈为最优圈. 但这个问题是NP-hard问题，即不存在多项式 时间算法.也就是说,对于大型网络(赋权图),目前还 没有一个求解旅行售货员问题的有效算法，因此 只能找一种求出相当好（不一定最优）的解.

J.A. Bondy和U.S.R. Murty著的《Graph Theory with Application》(Elsevier,1976)是图论教材中的经典，时至今日，仍不失为初学者较好的入门书。还记得兰州交通大学的张忠辅教授说过，国内第一届图论学会就是把大家集中起来学习邦迪的《Graph Theory with Application》，由此可见这本书对国内图论届的影响是如此之大。

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疾病知识图谱是一种连接、组织和访问有关疾病的不同信息的方式，对人工智能(AI)有许多好处。为了创建知识图谱，需要以疾病概念之间关系的形式从多模态数据集中提取知识，并对概念和关系类型进行规范化。我们介绍一种用于疾病关系提取和分类的多模式方法REMAP。REMAP机器学习方法将局部、不完全知识图谱和医学语言数据集嵌入到紧凑的潜向量空间中，然后对齐多模态嵌入以提取最佳疾病关系。应用REMAP方法构建了一个疾病知识图谱，关联关系为96,913个，文本数据集为124万句。在人类专家标注的数据集上，REMAP通过融合疾病知识图和文本信息，将基于文本的疾病关系提取提高了10.0%(准确率)和17.2% (F1-score)。此外，REMAP利用文本信息推荐知识图谱中的新关系，比基于图的方法高出8.4%(准确性)和10.4% (F1-score)。系统化的知识正在成为人工智能的支柱，创造了将语义注入人工智能并将其充分整合到机器学习算法中的机会。虽然先前的语义知识可以帮助从文本中提取疾病关系，现有的方法不能充分利用多模态数据集。REMAP是一种融合结构化知识和文本信息的多模式疾病关系提取和分类方法。RE

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