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

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bbs签名 该存储库是高性能多消息数字签名算法实现的来源，该实现支持导出零知识证明，从而可以从原始签名的消息集中进行选择性公开。 是一种数字签名算法，最初源自Boneh，Boyan和Shachum的工作，后来在作为BBS +进行了改进，并在《 中的第4.3节中再次涉及。 。 BBS +签名需要一条的，该库包含对支持。 BBS +签名允许进行多消息签名，同时生成单个输出签名。 使用BBS签名，可以生成基于证明的其中只有部分原始签署的消息由证明者决定是否公开。 有关签名算法的更多详细信息，请参阅。 入门 要在项目中使用此软件包，只需运行 npm install @mattrglobal/bbs-signatures 或与 yarn add @mattrglobal/bbs-signatures 在浏览器中通过CDN使用 要通过 CDN在浏览器中使用此库，请在HTML中包含以下脚本元素

" Python " 笔记整理。“ 标准时间库time ” & " Python 中的保留字 " 。

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

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How can knowledge be represented symbolically and manipulated in an automated way by reasoning programs