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MMEA：多模态知识图的实体对齐 在第13届知识科学，工程与管理国际会议（KSEM'2020）上发表的论文“ ”的模型代码和数据集。 实体对齐在知识图（KG）集成中起着至关重要的作用。 尽管已经在探索不同知识图之间的关系嵌入的关联上进行了大量的努力，但是它们可能无法在实际应用场景中有效地描述和集成多模式知识。 为此，在本文中，我们提出了一种新颖的解决方案，称为多模式实体对齐（MMEA），以解决多模式视图中的实体对齐问题。 具体来说，我们首先设计一种新颖的多模式知识嵌入方法，以分别生成关系知识，视觉知识和数字知识的实体表示。 沿着这条路线，将通过多模式知识融合模块集成不同类型知识的多种表示形式。 在两个公共数据集上进行的大量实验清楚地表明，与最新方法相比，MMEA模型的有效性有了很大的提高。 数据集 来自论文“ ”的三个具有关系，数值和视觉知识的公共多模，即FB15k，DB15k和Y

M. B. Salah参数核图割算法的Matlab代码，个人感觉是效果很好的图像分割方法。 参考文献 [1] M. B. Salah, A. Mitiche and I. B. Ayed. Multiregion Image Segmentation by Parametric Kernel Graph Cuts[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2011, 20(2): 545-557.

为了提高有雾视频的可用性，针对视频增强的需求，基于图像去雾的物理模型，利用视频相邻帧间的信息冗余性，提出了基于光流法的视频去雾方法；对视频中亮度变化以及光流法误差引起的去雾对象边界不平滑的问题，通过引入时间域和空间域能量函数，对待处理视频进行时空一致性约束。实验证明：对于定点拍摄的视频数据，使用时空一致性优化的视频去雾算法能够增加帧间稳定性，获得较为理想的去雾结果。

d3-force-sampled 该模块包括d3.forceManyBodySampled() ，这是排斥力算法的更快版本。 该模块具有零依赖性。 在实践中， d3.forceManyBodySampled()可以比 D3 的forceManyBody()平均快 2.9 倍计算力导向图布局，后者基于。 它可以在不降低结果图形布局的情况下实现这一点。 该模块使用随机顶点采样 (RVS) 算法。 Barnes-Hut 近似和快速多极方法都使用空间树来计算图中每个顶点或节点上的近似力。 这意味着它们的运行时间为 O(|V| log(|V|)) 并且需要 O(|V| log(|V|)) 空间来使用 |V| 顶点。 相比之下，RVS 的运行时间为 O(|V|) 并且需要 O(|V|^(3/4)) 辅助空间，或总体上需要 O(|V|) 空间。 有关算法的详细信息，请参阅或以获取简化说明。 有关加

基于知识图嵌入的推荐系统 基于知识图嵌入的推荐系统 本系统是一个基于知识图嵌入的商品推荐系统，以下是该系统的详细介绍，基本代码都是自己所写，TransE和Rescal方法实现部分是照着论文与相关代码自己进行的复现，并且相关代码中都有我写的一些注释。 1.generate_data.py是用于生成模拟数据，在进行真实使用时可以参照所生成的模拟数据的格式进行数据录入 2.data文件夹下需要有entities.txt以及relations.txt两个数据，他们分别是实体（people和items）的名称以及索引号，以及关联的名称以及索引号，关联也可以有多种，然后该文件夹下还应该有train.txt，valid.txt和test.txt，作为模型训练的依托，其中的neg.txt可要可不要，这个文件并不参与模型的训练过程 3.dataset.py文件主要是模型训练中处理数据的代码，model.p

bipartite_graph_processing 大规模图处理：在二部图上比较 GraphLab 和迭代 MapReduce 的并行 Adaboost 该项目将 Twister 迭代 MapReduce 框架与面向顶点的 GraphLab 框架进行比较，以处理二部图 MapReduce 是一种大数据编程模型，它在数据的单次传递中执行计算。 已经开发了一些框架来扩展 MapReduce 模型以包括循环感知，因此用户可以编写迭代算法。 这些迭代 MapReduce 框架包括 Twister、HaLoop 和 iMapReduce。 该项目使用 Twister。 由于大规模图计算困难的许多相同原因，即图数据结构中固有的相互依赖性，MapReduce 通常不是执行图计算的良好编程模型。 最近，已经引入了面向顶点的图处理框架，其设计用于在大规模分布式图上执行迭代图算法。 用户采用以顶点为

目前图信号处理是最火的研究热点之一。这里是图信号处理中的滤波操作。（graph signal processing：filtering.）

RDFLib RDFLib是用于的纯Python软件包。 RDFLib包含使用RDF所需的大多数功能，包括： RDF / XML，N3，NTriples，N-Quads，Turtle，TriX，Trig和JSON-LD的解析器和序列化器（通过插件）。 可以由许多Store实现中的任何一个实现支持的Graph接口 在Berkeley DB上存储用于内存中存储和持久性存储的实现 一个SPARQL 1.1实现-支持SPARQL 1.1查询和更新语句 RDFlib软件包家族 RDFlib社区维护了许多具有不同用途的与RDF相关的Python代码存储库。 例如： -RDFLib核心 围绕SPARQL服务的简单Python包装器，以远程执行查询 基于LODE的使用Python和模板的OWL本体文档工具。 一个RDFLib插件，它是JSON-LD的实现 请在此处查看所有软件包/存储库的列表：

一些使用Neo4j中的数据通过使用3-js渲染3d图的实验，这是一个非常酷的存储库。 这些页面使用最新的Neo4j javascript驱动程序来查询图形中的一些基本数据，并将其呈现在3d图形中。 请注意，JS驱动程序使用一个自定义的Number对象，我们必须将它转换为具有value.toNumber() JS整数，并包装我们发送到服务器的int值，例如neo4j.int的限制。 示例页面从的GameOfThrones图加载了5000个关系。您可能需要更改身份验证和数据库（默认值：database / user / password：gameofthrones） 基本加载 基本加载：仅使用ID（最快） MATCH (n)-->(m) RETURN id(n) as source, id(m) as target LIMIT $limit ForceGraph3D ( ) ( do