Toprovidemoreaccurate,diverse,andexplainablerecommendation, it is compulsory to go beyond modeling user-item interactions andtakesideinformationintoaccount.Traditionalmethodslike factorizationmachine(FM)castitasasupervisedlearningproblem, whichassumeseachinteractionasanindependentinstancewith side information encoded. Due to the overlook of the relations amonginstancesoritems(e.g., thedirectorofamovieisalsoan actorofanothermovie),thesemethodsareinsufficienttodistillthe collaborativesignalfromthecollectivebehaviorsofusers.

一种用于关系三重提取的级联二进制标记框架 该存储库包含该论文的源代码和数据集：一种用于关系三重提取的新颖级联二进制标记框架。，，，袁田，。 ACL2020。 概述 提出的CasRel框架的核心是全新的观点，即我们将关系建模为将主体映射到对象的函数，而不是将关系视为实体对上的离散标签。更确切地说，我们不是学习关系分类器f（s，o）-> r，而是学习特定于关系的标记f_ {r}（s）-> o，每个标记都可以识别给定主题下的可能对象。一个特定的关系。在这种框架下，关系三重提取是一个分为两个步骤的过程：首先，我们确定句子中所有可能的主语；然后针对每个主题，我们应用特定于关系的标记器来同时识别所有可能的关系和相应的对象。 要求 此仓库已在Python 3.7和Keras 2.2.4上进行了测试。主要要求是： tqdm 编解码器 凯拉斯伯特= 0.80.0 tensorflow-gpu = 1.

布雷特·克罗姆坎普 (Brett Kromkamp) 的 TopicDB TopicDB 是一个基于主题图的图库（使用进行持久化）。 主题图提供了一种描述抽象概念和现实世界（信息）资源之间复杂关系的方法。 带有主题、关联和事件的主题地图 要更深入地介绍主题地图，我建议阅读 MSDN 上关于主题地图的优秀介绍性文章：。 话虽如此，虽然 TopicDB 的灵感来自主题地图范式，但它不是（也永远不会） 数据模型标准的实现。 TopicDB 旨在供其他 Python 应用程序使用，并且不向 API 提供自己的用户界面。 目前正在积极开发中，将为 TopicDB 提供一个完整的基于 Web 的用户界面。 为什么？ 我构建（故事）世界和知识管理系统。 TopicDB 在这两项工作中都发挥着至关重要的作用。 功能支持 待办的 安装 TopicDB 正式支持 Python 3.6-3.9。 要安装

Encoding Knowledge Graph Entity Aliases in Attentive Neural Network for Wikidata Entity Linking

Recommender-System A developing recommender system, implements in tensorflow 2. Dataset: MovieLens-100k, MovieLens-1m, MovieLens-20m, lastfm, Book-Crossing, and some satori knowledge graph. Algorithm: UserCF, ItemCF, LFM, SLIM, GMF, MLP, NeuMF, FM, DeepFM, MKR, RippleNet, KGCN and so on. Evaluation: ctr's auc f1 and topk's precision recall. Requirements Python 3.8 Tensorflow 2.3.2 Run Open parent

知识图论的深度强化学习 我们研究在大型知识图（KG）中学习推理的问题。 更具体地说，我们描述了一种用于学习多跳关系路径的新颖的强化学习框架：我们使用基于知识图嵌入的具有连续状态的基于策略的代理，这通过对最有希望的关系进行采样来在KG向量空间中进行扩展它的路径。 与以前的工作相比，我们的方法包括一种奖励功能，该功能考虑了准确度，多样性和效率。 实验表明，在Freebase和Never-Ending Language Learning数据集上，我们提出的方法优于基于路径排序的算法和知识图嵌入方法。 访问数据集 下载知识图数据集 如何运行我们的代码 解压缩数据，将数据文件夹放在代码目录中 在scr

Review on the Knowledge Graph in Robotics Domain--知识图谱在机器人领域的应用论文

The dataset uses NLP and Text Mining technology to develop Chinese Medical Knowledge Graph. user guide.pdf

知识图谱一直是学术界和工业界关注的热点。随着AAAI2020的到来，以下整理了最新10篇关于知识图谱的论文，来自清华大学、中科大、北航、中山大学、UCL、Facebook、腾讯、阿里巴巴等，包含义原知识图谱、知识图谱表示学习、知识迁移、知识图谱层次表示、常识知识图谱补全等，请大家查看！

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