家庭背景的知识图谱三元组数据， entities.txt facts.txt relations.txt test.txt train.txt valid.txt

小型金融知识图谱构建流程 小型金融知识图谱构流程示范 小型金融知识图谱构流程示范 1 知识图谱存储方式 2 图数据库neo4j 2.1 下载 2.2 启动 2.2.1 打开 http://localhost:7474 2.2.2 初始账户和密码均为neo4j（host类型选择bolt） 2.2.3 输入旧密码并输入新密码 2.2.3 登录 3. 知识图谱数据准备 3.1 数据接口 3.2 数据获取 3.2.1 股票基本信息 3.2.2 股票持有股东信息 3.2.3 股票概念信息 3.2.4 股票公告信息 3.2.5 财经新闻信息 3.2.6 概念信息 3.2.7 沪股通和深股通成分信息 3.2.8 股票价格信息 3.2.9 tushare免费接口获取股票数据 3.3 数据预处理 3.3.1 统计股票的交易日量众数 3.3.2 计算股票对数收益 3.3.3 股票间对数收益率相关性 4 搭建金融知识图谱 4.1 连接 4.2 读取数据 4.3 填充和去重 4.4 创建实体 4.5 创建关系 5 数据可视化查询（以平安银行为例） 5.1 查看关联

将二部图模型引入聚类集成问题中,使用二部图模型同时建模对象集和超边集,充分挖掘潜藏在对象之间的相似度信息和超边提供的属性信息.设计正则化谱聚类算法解决二部图划分问题,在低维嵌入空间运行K-means++算法划分对象集,获得最终的聚类结果.在多组基准数据集上进行实验,实验结果表明所提出方法不仅能获得优越的结果,而且具有较高的运行效率.

在知识图谱的嵌入模型中利用本体图式信息 概述 该包包含以下所有源代码和数据集： 基于能量的知识图模型的有效训练。 在学习期间利用架构信息（在RDF架构中表示）。 此包中实现的模型扩展了以下工作中提出的模型： 翻译嵌入(TransE) - Bordes 等人，NIPS 2013。 语义匹配能量(SME) - Bordes 等人，MLJ 2013。 结构化嵌入(SE) - Bordes 等人，AAAI 2011。 包装内容： learn_parameters.py ：处理主要的学习过程。 data/ ：包含所有数据集，即 FB13、FB15k、WN11、WN18、DBpedia 2014、YAGO3。 FB13、FB15k、WN11和WN18用于文献中的相关作品； DBpedia 2014 和 YAGO3 是来自语义 Web 文献的另外两个大型数据集。 energy/ ：包

知识图谱构建代码，python

一个完整的知识图谱构建方法及流程，其中详细说明了信息抽取的研究历史和所用算法，如：基于规则和统计学方法等。

实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本，一个从0开始（startfromscratch），一个在CN-DBpedia基础上补充，把MySQL，PostgreSQL，Neo4j数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，欢迎讨论。知识库可以分为两种类型，一种是以Freebase，Yago2为代表的CuratedKBs，主要从维基百科和WordNet等知识库中抽取大量的实体及实体关系，像是一种结构化的维基百科。另一种是以StanfordOpenIE，和我们学校Never-EndingLanguageLearning(NELL)为代表的ExtractedKBs，直接从上亿个非结构化网页

市场趋势预测 这是一个构建知识图谱课程的项目。 该项目利用历史股票价格，并整合了来自客户的社交媒体，以预测道琼斯工业平均指数（DJIA）的市场趋势。 数据周期：2016年8月1日至2017年10月31日。DJIA数据范围：2016年8月1日至2017年11月30日。数据来源：Business Insider（记录号：2,017），Reddit finance（4,383），facebook（11,528） ），雅虎财经（10,478），Twitter（24,271）结构数据：Facebook，Twritter。 预测结果 请。 请引用。 T+1 Prediction

基于深度学习的作物病虫害可视化知识图谱构建.pdf

关于ppt 近年来，以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐变得普及。从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能助手、推荐系统到自动驾驶，人们在日常生活中都可能有意无意地用到了人工智能技术。这些技术的背后都离不开人工智能领域研究者的长期努力。特别是最近这几年，得益于数据的增多、计算能力的增强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富，越来越多的人开始关注这个“崭新”的研究领域：深度学习。深度学习以神经网络为主要模型，一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力，深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题，比如推理、决策等。目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到高度重视，并掀起新一轮的人工智能热潮。