以Web of Science数据库中收录的董事会治理研究的文献为研究对象,借助CiteSpace文献可视化分析软件,分别构建研究力量地理信息化图谱、作者合作网络以及高频关键词深度挖掘网络,分析董事会治理研究的分布状况、研究热点。结果显示:董事会治理领域的研究力量主要集中在美国、英国、澳大利亚和中国等国家或地区,其中美国发表文献数量最多,美国的Harvard Univ、Indiana Univ、Arizona state Univ等研究机构发表论文数量位居前列;美国的论文发表不仅保持着较快的发展速度,同时对整个董事会研究领域有着较高的影响力;中国的发文数量在董事会研究领域的国家(地区)中排名第四,而中介中心性仅为0.08。高频关键词共现网络分析表明,无论是从高频关键词的数量

大数据语义分析知识图谱合集，行业知识图谱应用，第三讲 知识抽取与挖掘

DeepTech深科技的独家专访 ，介绍基于知识图谱+自然语言理解技术的 magi.com AI 搜索引擎，介绍作者关于季逸超和Peak Labs团队，介绍搜索解决方案的构建思路。 有多少人工才能有多少认知智能，知识图谱的行业应用同NLP一样面临着重复性的数据标注问题，团队扎根开放领域的互联网文本进行知识提取的 Magi 项目，有了从纯文本自动构建可信知识图谱的技术。知识图谱准确度问题不是问题，信息覆盖率远非人工所及，现在主要的问题是不太堪用。 分析了Magi 项目，团队面临的6 个重要技术挑战，介绍了所完善的整个技术堆栈（重点），任务可以独立也可组合其他图谱。介绍了Magi 商业进程、倾向客户、近期规划和（广告）禁入限制。当然，不要忘了工程师朴素的初心。

基于知识图谱的个性化推荐研究.pdf

我国科学教育研究热点、现状与启示--基于2370篇硕博学位论文的知识图谱分析，叶剑强，毕华林，基于2000年以来我国科学教育领域的2370篇硕博学位论文的知识图谱分析结果，表明近十五年我国科学教育研究的热点主要包括：第一，基�

针对煤矿巷道支护专家系统知识内容有限、知识难以融合共享、无法从非结构化数据中挖掘相关知识等问题，构建了煤矿巷道支护领域知识图谱。首先通过设计领域概念、关系及属性对煤矿巷道支护领域知识建模;然后从煤矿巷道支护领域结构化、半结构化、非结构化数据源获取知识，并基于深度学习模型BI-LSTM-CRF进行实体识别;最后利用图数据库Neo4j存储煤矿巷道支护领域知识，形成煤矿巷道支护领域知识图谱。煤矿巷道支护领域知识图谱可进一步提升煤矿巷道支护设计和管理效率，为煤矿巷道支护智能化管理提供知识支持。

资源格式CAJ 相关文章项目链接： 1. 特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：优酷领域知识图谱为例 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128614951?spm=1001.2014.3001.5502 2. 特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：文娱知识图谱构建之人物实体对齐 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128673963?spm=1001.2014.3001.5502 3. 特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：商品知识图谱技术实战 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128674429?spm=1001.2014.3001.5502 4. 特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：基于图神经网络的商品异构实体表征探索 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/ar 5. 特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)论文合集

这是用NEO4J平台构建一个《人工智能引论》课程的多模态知识图谱相关代码与文件。 知识图谱的经典定义是结构化的语义知识库，是用形象化的图形式来表达出物理世界中的概念以及内部关系。**其基本组成单位是“实体－关系－实体”三元组**，实体间通过关系相互连接形成知识结构网络。而它**也是基于图的数据结构，基本组成是“节点－边－节点”**，从而将知识信息连接成为一个关系网。所以知识图谱主要有**实体、关系、属性**等部分。其中实体表示的某种事物是独立于其他事物的，也是构建图谱最基本的元素；关系表示的是实体与实体之间的关系，用边连接着实体；而属性则用来阐述某一类实体的一些具体的值。这些三元组形式是知识图谱数据层最底层的形式。 图数据库是一种新型的非关系型数据库，无论是节点还是边缘，它的图表都**基于图论**。图论中的基本元素节点和边对应图数据库当中的节点与关系。图数据库的模型是包括**节点、关系以及属性**。它主要存储两类数据：节点和边。节点是实体：如人、成绩、书籍或其他具体事物。边关系：连接节点的概念、事件或事物。

知识图谱开题报告(4)

知识图谱构建流程，百度知识图谱的构建，知识库的搭建（NLP Techniques in Knowledge Graph）