基于neo4j,django,pytorch,py2neo的电影图谱及问答 功能主要包括实体识别、实体查询、关系查询以及问答几个模块。 项目中用到的数据来自网上公开数据集 前端页面参考：https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph，在此表示非常感谢。 准备数据及构建实体及关系 note:以下数据导入是在Neo4j控制台上完成，将数据data/node与data/relation放入neo4j安装目录下import文件夹下： 三类实体(节点)： 实体类型 数据文件 数量 说明 Movie Movie.csv 4587 电影实体 Person Person.csv 22937 人员实体 Country Country.csv 84 国家实体 四类关系： 关系类型 主语

知识图谱Knowledge Graph构建与应用实践高级研修班-课件

Knowledge-Graph-4-VIS-推荐 论文“ KG4Vis：基于知识图的可视化推荐方法”的实现。 有关此项目的更多详细信息，请访问我们的。 操作说明 在运行之前，请先在下载原始数据然后将.csv文件解压缩到./data中。 提取功能：./ python feature_extraction.py下的python feature_extraction.py 。 我们还提供了提取的功能，以节省时间。 请下载并将.csv文件解压缩到./features。 KG构造和测试生成： python KG_construction.py python test_generation.py下的python KG_construction.py和python test_generation.py test_generation.py。 嵌入学习： ./run.sh运行下./embeddin

Knowledge Graph Embedding via Dynamic Mapping Matrix

KGCN-火炬 这是 （ ）的Pytorch实现： 推荐系统的知识图卷积网络王宏伟，赵M，谢星，李文杰，郭敏仪。 在2019年网络会议论文集（WWW 2019）中 数据集 电影 电影的原始分级文件太大，无法包含在此仓库中。 首先对评级数据进行分类 $ wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m.zip $ unzip ml-20m.zip $ mv ml-20m/ratings.csv data/movie/ 音乐 没事做 其他数据集 如果要使用自己的数据集，则需要准备2个数据。 评分数据 每行应包含（user-item-rating） 在此回购中，它是pandas数据框结构。 （看看data_loader.py ） 知识图 每个三元组（头-关系尾）由知识图组成 在此仓库中，它是字典类型。 （看看data_

这是针对这篇论文做的PPT，PPT下有备注，可以帮助更详细地理解，需要和AutoSF论文翻译互相补充着看

实体对齐旨在在不同的知识图（KG）中找到引用同一真实世界对象的实体。 KG嵌入的最新进展推动了基于嵌入的实体对齐的出现，该对齐方式在连续的嵌入空间中对实体进行编码，并根据学习到的嵌入来度量实体的相似性。 在本文中，我们对这一新兴领域进行了全面的实验研究。 这项研究调查了23种最新的基于嵌入的实体对齐方法，并根据它们的技术和特征对其进行了分类。 我们进一步观察到，当前的方法在评估中使用不同的数据集，并且这些数据集中的实体的程度分布与真实的KGs不一致。 因此，我们提出了一种新的KG采样算法，通过该算法我们可以生成一组具有各种异质性和分布的专用基准数据集，以便进行实际评估。 这项研究还产生了一个开源库，其中包括12种代表性的基于嵌入的实体对齐方法。 我们在生成的数据集上对这些方法进行了广泛的评估，以了解它们的优势和局限性。 此外，对于当前方法中尚未探索的几个方向，我们进行探索性实验并报告我们的

Knowledge graphs are structured representations of real world facts. However, they typically contain only a small subset of all possible facts. Link prediction is a task of inferring missing facts based on existing ones. We propose TuckER, a relatively simple but powerful linear model based on Tucker decomposition of the binary tensor representation of knowledge graph triples. TuckER outperforms all previous state-of-the-art models acrossstandardlinkpredictiondatasets. Weprove that TuckER is a fully expressive model, deriving the bound on its entity and relation embedding dimensionality for full expressiveness which is several orders of magnitude smaller than the bound of previous state-of-the-art models ComplEx and SimplE. We further show that several previously introducedlinearmodelscanbeviewedasspecial cases of TuckER.

ONEPICE-KG ONEPICE-KG 是一个面向《海贼王》领域数据的知识图谱项目。 本项目内容包括数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用五大部分 数据采集 本次项目主要采集构建了两个知识图谱和一个关系抽取数据集 人物知识图谱：主要包含各个人物的信息 关系抽取数据集：标注出自然语言中存在的实体以及他们之间的关系 实体关系知识图谱：构建《海贼王》中各个实体之间关系的知识图谱 知识存储 尝试使用了三元组数据库Apace Jena和原生图数据库Neo4j，并分别使用RDF结构化查询语言SPARQL和属性图查询语言Cypher，在知识图谱上进行查询。 知识抽取 基于之间构建的关系抽取数据集，利用deepke中提供的工具进行关系抽取实践，测试了包括PCNN、GCN、BERT等模型在我们构建数据集上的效果 知识计算 图计算：在Neo4j上对实体关系知识图谱进行了图挖掘，包括最短路径查询、

知识图谱综述 knowledge graph 最近18位学者共同撰写了一篇《知识图谱》综述论文，讲述了知识图谱的创建、丰富、质量评估、细化和发布的方法，有130页pdf，547篇参考文献。