RDF三元组

互联网上的商家通过利用RDF三元组的语义和结构特征，能够检测出具有竞争关系的商家，并利用淘宝网的商店数据，通过MapReduce工具提高处理效率，从而调整经营策略。

在数据结构的实验七中，我们探讨了三元组稀疏矩阵的加减法，通过C语言编程实现了相关代码。

目前，链路预测研究主要关注于无向网络，然而现实世界中的大量有向网络，如果忽略链路方向将导致信息丢失甚至预测失真。为解决这一问题，本研究提出了一种基于三元组的有向网络链路预测算法。该算法利用势理论筛选三元组，分析闭合概率以计算节点相似性权重。实验结果显示，在9个真实数据集上，新方法的预测精度比基准方法提高了4.3%。

%见Cleve's Corner博客： ％ https://blogs.mathworks.com/cleve/2018/06/11/play-match-the-color-game

这份代码详细展示了如何使用Matlab实现三元哈夫曼编码，并且每一步都有清晰的注释，让您轻松理解。

alchemyst/ternplot是一个Matlab工具，专门用于绘制三元相图数据。

本存储库已发布，复现Hande Alemdar、Vincent Leroy、Adrien Prost-Boucle和Frederic Petrot在“用于资源高效的AI应用程序的三元神经网络”国际神经网络联合会议（IJCNN）2017年发表的结果。该存储库提供了学生网络的培训代码，并包括分层代码的详细说明。安装要求包括以下Python软件包：git clone https://github.com/caldweln/distro.git ~/torch --recursive，cd ~/torch;TORCH_LUA_VERSION=LUA51 ./install.sh;source install/bin/torch-activate;git clone https://github.com/caldweln/dp.git ~/dp，cd ~/dp;luarocks make rocks/dp-scm-1.rockspec，git clone https://github.com/caldweln/nninit。

将美国环保局 eGRID 数据集转换为 RDF 格式，以便进行复杂的数据查询。eGRID 数据集可从美国环保局网站下载。第一步，使用 R 语言下载相关文件并合并为 CSV 文件。第二步，使用 Google Refine 加载 CSV 文件，并创建新项目。第三步，使用此存储库中的 JavaScript 脚本将数据映射到 RDF 格式。

关系数据库是数据存储和管理的主流方式，而RDF是万维网联盟推荐的语义网络数据模型，用于描述、发布和链接网络上的资源。DB2RDF工具专门用于将传统的关系数据库数据转换成RDF格式，以实现数据互操作性和语义集成。它能自动处理关系数据库中的结构化数据，并将其转换为RDF三元组的形式，保留数据的结构和关系，利用RDF的灵活性表示复杂的实体关系。数据在RDF中通过资源和宾语来表示，利用URI进行标识和关系表达，实现数据的互操作性。DB2RDF工具的JAVA源码对开发者具有高价值，支持定制和扩展，适用于数据集成、数据开放和智能应用等场景。

实际的可以用于作为范例的RDF文件。这是和两份教程配套使用的。