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

凯格 知识图嵌入（KGE）库是与统计关系学习（SRL）有关的最新技术的一种实现，用于解决链接预测问题。 这些技术将大型知识图的结构映射到能够预测新三元组中缺失关系的模型上[1-2]。 此代码中实现的技术包括TransE，DistMult，RESCAL和ComplEx。 技术要求 该系统是在python 2.7中开发的。 该代码取决于rdflib，downhill和theano [3]软件包。 连同其他依赖项一起安装： pip install rdflib downhill theano 使用例 生成和评估模型的最简单方法是调用run.py脚本。 所述model参数是可用的技术中， data是将要执行的数据集的完整路径，所述k是嵌入向量的维数，所述epoch是历元将被执行的次数和folds使用的折叠的数量在k折交叉验证技术中。 执行KGE技术的最简单方法是： python run.p

推荐知识的增强知识图推理 该存储库包含SIGIR 2019论文“” [2]的源代码。 数据集 “ data /”目录中有两个Amazon数据集（Amazon_Beauty，Amazon_Cellphones），并且拆分与[1]一致。 本文中使用的所有四个数据集都可以下载。 要求 Python> = 3.6 PyTorch = 1.0 如何运行代码 首先处理数据： python preprocess.py --dataset < dataset> “ ”应该是“ cd”，“ beauty”，“ cloth”，“ cell”之一（请参阅utils.py）。 训练知识图嵌入（在这种情况下为TransE）： python train_transe_model.py --dataset < dataset> 训练RL代理商： pyth

知识图谱Knowledge Graphs- A Practical Introduction across Disciplines

移动软件UI设计-3期（KC018） 5.2-拓展知识图层组.docx 学习资料 复习资料 教学资源

LibKGE 是一个基于 PyTorch 的库，用于(KGE) 的高效训练、评估和超参数优化。 它具有高度可配置性、易于使用和可扩展性。 其他 KGE 框架。 LibKGE 的主要目标是促进对KGE 模型和训练方法的可重复研究（以及之间有意义的比较）。 正如我们在（请参见）中所述，训练策略和超参数的选择对模型性能的影响非常大，通常比模型类本身影响更大。 LibKGE 旨在提供可用于任何模型的训练、超参数优化和评估策略的干净实现。 框架中实现的每个潜在的旋钮或启发式方法都通过详细记录的配置文件显式公开（例如，请参阅和）。 LibKGE 还提供了最常见的 KGE 模型，并且可以轻松添加新模型（欢迎投稿！）。 对于链接预测任务， 等基于规则的系统是 KGE 的竞争替代品。 快速开始 # retrieve and install project in development mode git

KnowledgeGraph 军事知识图谱 文件结构 KnowledgeGraph ├─graph.db.dump // 数据库文件 ├─Splider // 网络爬虫 ├─kgmilitary // 网站，可视化知识图谱 ├─nlp (building...) // 知识抽取、融合等核心步骤 系统截图 实体识别 实体查询 关系查询 声明 本项目所使用的一切数据均为网络上的公开内容，不涉及军事机密。

与知识图交互的学习意向以进行推荐 这是本文的PyTorch实现： 王翔，黄廷林，王定贤，袁彦成，刘振光，何湘南和蔡达生（2021年）。 与知识图交互的学习意向以进行推荐。 。 2021年4月19日至23日，在斯洛文尼亚卢布尔雅那的WWW'2021年举行。 作者：王翔博士（u.nus.edu上的xiangwang）和黄廷麟先生（zju.edu.cn上的tinglin.huang先生） 介绍 基于知识图的意图网络（KGIN）是一个推荐框架，它由三个组件组成：（1）用户意图建模，（2）关系路径感知聚合，（3）独立建模。 引文 如果您想在研究中使用我们的代码和数据集，请引用： @inproceedings{KGIN2020, author = {Xiang Wang and Tinglin Huang and Dingxia

使用机器学习和深度学习并结合知识图嵌入的财务报表中的股票价格预测 几十年来，能够预测单个公司的股价一直是投资者的目标。 公司的股价受许多因素影响。 这些因素包括新闻，当前的政治气候和经济状况。 但是，鉴于成功进行预测可能获得的回报，许多人都试图开发模型来精确地做到这一点。 与股票价格预测有关的许多文献都集中在趋势（价格上涨或下跌）和价格（例如几天之内或两天之间的价格变化）的短期预测中。 该项目研究了机器学习，深度学习和知识图嵌入的使用，以发现在美国证券交易所上市的公司的财务业绩与其股价之间的关系。 具体来说，这项工作涉及尝试从财务报表中生成价格预测，以及预测每个公司的年度10K报告之间单个公司股票价格变化的趋势和幅度。 这项工作为投资者提供了财务决策支持，也导致了新数据集的产生，其他研究人员可能会进一步探索。 存储库的结构如下： “数据”文件夹包含针对所研究的每个研究问题的预处理数据

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