资源格式CAJ 相关文章项目链接： 1. 特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：优酷领域知识图谱为例 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128614951?spm=1001.2014.3001.5502 2. 特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：文娱知识图谱构建之人物实体对齐 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128673963?spm=1001.2014.3001.5502 3. 特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：商品知识图谱技术实战 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128674429?spm=1001.2014.3001.5502 4. 特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：基于图神经网络的商品异构实体表征探索 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/ar 5. 特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)论文合集

因为知识工程课有学习dedupe使用的需要，但在网上很难找到有关dedupe在windows下的使用方法的小白教程，所以写这篇博客希望帮到有需要的人。本文使用的编译软件时pycharm,环境为python3.6,主要参考了以下博文的内容。博客链接 本文主要分为以下两部分 环境的安装及相关文件的下载 示例程序的调试使用 一.环境的安装及相关文件的下载 1.dedupe使用实例下载。 下载链接 2.下面以第一个示例csv_example为例，进行相关环境配置和操作。 首先观察csv_example.py,如下图： 需要安装的包为future,dedupe,unidecode. （1）相关包的安

针对融合识别领域中不同框架下多源异类传感器的不确定证据信息无法有效融合的问题, 提出一种基于条件证据网络的多源异类知识融合识别方法. 该方法将战场协同作战中不同框架下多源异类传感器的领域知识统一在证据网络的结构下, 形成多源异类知识融合识别模型, 对多源异类传感器的不确定性证据信息进行基于条件证据网络的融合推理, 得到识别结果. 仿真实例验证了所提出方法的优越性.

在大数据环境下，多源舁构知识的融合为研究者从众多分散 、异构的数据源和知识源 中挖掘 出隐含 的、有价值的和尚未微发现的信息和知识提供了非常有效的手段和方法。针对 目前知识融合方法的不足 ．在对大数据环境下的肄构知识融合方法进行深入研究的基，将已有的数据融合算法合理地移植到知 识融合中，设计并构造 了大数据环境下 的多源肄构餐珀识融合算法。为进 一步提高获取知识的质量，依据知识源粒度的动态选择 ，提出了一种改进的知识源分解一合并法 ，以获得合适粒度大小的知识源集合和尽可能真实可靠 的知识。基于 Hadoop和 MapReduce框架所构建的实验平台耐所提算法进行 r实验验证。实验结果表明，所提出的多源异构知识融合算法有效可行 ，并能够有效显著地提高多源异构知识融合算法的性能。

最新版中国科学院大学知识图谱课程课件全集 包含了知识图谱课件、Neo4j实战 、事件抽取、事件图谱构建等资料，非常有价值哦，速来围观！

王昊奋老师知识图谱实战课程中，知识融合技术精讲，包括实战指导等

知识融合程序设计与开发-课件、源码等配套资料。KF知识融合资料，UG二次开发资料。

falcon.zip是本体对齐工具，可以实现知识图谱中本体的匹配对齐操作

针对基于元数据或传统主题图的知识组织模式没有实现知识的多层次多粒度表示,以及知识融合过程中相似性算法准确性不高而影响融合质量的问题,结合全信息理论与扩展主题图结构特点及语义信息,提出了面向多源知识融合的扩展主题图相似性算法(ETMSC)和阈值选取的相关性、层次对应和实验确定三原则.该算法综合了语法、语义和语用的相似性,扩展了主题图元素间组成结构上的相似性,同时充分考虑了涵义及所处语境的相似性.主题图相似性的判别准则与阈值有关,阈值的确定与数据集相关.实验结果表明,ETMSC算法与单纯基于语法或语义的相似性算法相比,准确性提高了9.2%~11.1%.

王昊奋老师的全套知识图谱课件，知识图谱能做到的就是让知识可被用户访问到（搜索），可被查询（问答），可被支持行动（决策）。