我们很高兴地邀请到来自哈佛大学的Marinka Zitnik教授来给我们做一个关于计算生物学中的图神经网络的讲座。在本讲座中，Marinka教授概述了为什么图学习技术可以极大地帮助计算生物学研究。具体来说，本演讲涵盖了3个范例用例: (1) 通过异构知识图谱的多关系链接预测发现安全的药物-药物组合;(2)通过学习子图嵌入对患者结局和疾病进行分类;(3)通过图的少样本学习，学习有效的疾病治疗方法。

包含封装好的代码、测试样例、相关模型说明等

推荐系统遇上深度学习（二十六）--知识图谱与推荐系统结合之DKN模型原理及实现 深度学习原理.pdf

前文介绍了Python3抓取电影实体知识，Seaborn可视化展示电影信息，D3可视化布局，关系图谱基本构建。本篇文章将实现如下图所示的功能，主要包括： 1.建立两种模式，点击“节点”显示所有圆，点击“文字”显示实体名称 2.添加鼠标响应事件，选中某一个节点显示其相关的节点及边 3.鼠标放开恢复所有节点 --------------------- 作者：Eastmount 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/87116136 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

Protege最新版（2019年6月20日），平台版（Protege-5.5.0-win，117M）和集成版（Protege-5.5.0-platform-independent，57M），打包2个。 知识图谱语义网必备，本体推理

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近年来"大数据"的理念与实践活动迅速拓展和渗透到社会的各个领域。本文采用可视化工具Gephi,借助知识图谱的理念,在文献调研的基础上,初步探索大数据的发展脉络、应用范围以及对人类社会产生的影响。

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