详细探讨了知识图谱的起源及其构建方法,以及当前主流的应用场景。文章阐述了如何利用各种方法构建和优化知识图谱,帮助读者深入理解这一领域的核心概念和技术。
深入解析知识图谱的基础和应用
相关推荐
知识图谱全面解析
知识图谱概述:- 概念与应用- 构建流程与挑战知识表示与建模:- 本体论与知识图谱模型- 知识图谱表示语言知识抽取与挖掘 I:- 文本知识抽取- 结构化数据知识抽取
算法与数据结构
3
2024-04-30
MySQL 知识图谱
一张图谱,掌握 MySQL 核心知识点,助力高效学习!
MySQL
2
2024-05-25
知识图谱深度解析:最新研究进展
优质课程推荐!导师授课深入浅出,每次2小时+超长干货分享,涵盖去年知识图谱领域最新研究资料,物超所值!
算法与数据结构
6
2024-05-19
大数据知识图谱:脉络、应用与影响
基于文献调研,本研究运用Gephi可视化工具,构建大数据知识图谱,探究其发展历程、应用范围及社会影响。
算法与数据结构
4
2024-05-15
科学知识图谱基本方法
引文分析:分析引用和被引用关系,揭示文献之间的内在规律。
共被引分析:识别共同被引用的文献,发现文献群组。
多元统计分析:使用数学和统计学方法分析关系矩阵,包括因子分析和聚类分析。
词频分析:统计文献中词汇出现的频率,分析文献主题。
社会网络分析:将社会结构视为网络,分析成员之间的联系和共同体。
统计分析
4
2024-05-01
知识图谱技术发展综述(2018)
《知识图谱技术发展综述》是语言与知识计算专委会邀请图谱技术领域专家,对该领域的最新进展和前沿技术进行梳理,并将定期更新最新成果。深入介绍知识图谱的基本概念、研究趋势及其在政府、企业和媒体等领域中的广泛应用。针对高校、科研机构和技术企业的专业人士,提供了深度的科普内容。
算法与数据结构
0
2024-08-31
知识图谱在文本信息检索中的应用教程资料
-演讲者:劳拉·迪茨(Laura Dietz)、亚历山大·科托夫(Alexander Kotov)、埃德加·梅伊(Edgar Meij)-介绍实体链接、实体检索和使用知识图谱进行文本检索等概念-公开挑战和讨论环节-提供参考资料和Google网上论坛邮件列表链接
数据挖掘
4
2024-05-01
基于知识图谱的网络页面聚类探索
数据挖掘技术的发展使得基于知识图谱的网络页面聚类分析成为可能。
数据挖掘
2
2024-07-13
债券市场风险监管及其知识图谱应用分析
图5.3中展示了知识图谱在智慧金融中的应用。在金融监管领域,知识图谱技术被广泛应用于资本市场监管、新型金融监管、债券市场风险管理、个人信用反欺诈和反洗钱等多个方面。资本市场监管利用知识图谱分析企业关系,识别企业行为风险并实现市场风险的预警。新型金融监管系统则根据新金融行业特点构建企业风险画像,并通过大数据分析识别不同行业的风险模型。债券市场风险监管依托知识图谱技术,全面分析债券发行人的产业特征和风险类型。
数据挖掘
3
2024-07-18