图算法与知识图谱.pptx
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图算法与知识图谱;;01;多学科融合;;图算法在知识图谱中的应用;02;图是由节点（顶点）和连接这些节点的边组成的结构，用于表示对象之间的关系。;;图算法的性能分析;03;知识图谱的数据来源与采集;知识图谱的构建流程;;04;;感谢您下载包图网平台上提供的PPT作品，
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医学知识图谱算法;06;01;医学知识图谱定义与特征;算法核心应用价值;医学领域发展历程;02;多源医学数据获取;知识抽取与实体对齐;图谱融合;03;实体关系识别算法;图神经网络建模方法;语义推理优化策略;04;临床辅助决策支持;药物相互作用分析
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基于知识图谱的推荐算法研究-潘珲.pdf
BeijingForestStudio
ThenameoftheDepartment
北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心
部门名称
基于知识图谱的推荐算法研究
图注意力网络
文本安全
硕士研究生潘珲
2023年05月21日
内容提要
•背景简介
–推荐算法
•基本概念
–GAT
•算法原理
–KGAT
–metaKG
•总结
•前沿发展
•参考文献
2
预期收获
•预期收获
–了解推荐算法的基本概念
–熟悉推荐算法的应用场景
–理解图推荐算法的原理
–了解图推荐算法的未来发展
3
背景简介
•推荐系统
–推荐系统通过发掘用户的行为，找到用户的
个性化需求，从而将物品准确推荐给需要它
的用户
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知识图谱技术在算法研究中的应用与展望
目录
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、知识图谱技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1定义与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.2发展
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知识图谱驱动的算法创新与实践
目录
一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.4研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
二、知识图谱基础理论．．．．．．．
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基于知识图谱知识推理的视频推荐算法.pptx
基于知识图谱知识推理的视频推荐算法;目录;01;互联网视频资源爆炸式增长，用户面临信息过载问题，需要个性化推荐算法来提高用户体验。;;研究现状;02;自顶向下构建;;;03;;;;04;;;结合规则推理的可解释性和深度学习的强大表示能力，共同进行知识推理和推荐。;05;;评估指标;;06;;;基于知识图谱知识推理的视频推荐算法将推动视频推荐行业的快速发展，提高整个行业的竞争力和创新力。;感谢您的观看
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基于音乐领域知识图谱的推荐算法研究.docx
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基于音乐领域知识图谱的推荐算法研究
摘要
随着互联网的发展以及通信技术普及，人们日益面临着海量信息产生的数据冗余问题。在音乐场景下，如何在纷繁芜杂的数据库中为用户精准推荐符合其兴趣口味的音乐成为推荐系统追求的目标。其中，协同过滤推荐算法是其中较有代表性的一种推荐算法，其追踪使用者的使用信息，分析推断使用者喜好物品，从而为特定用户生成个性化偏好列表。由于其算法模型实现相对简单，从而为业界广而应用。然而，传统的协同过滤推荐算法存在着数据稀疏性问题，导致不易为新用户收听音乐作出个性化推荐。知识图谱作为一种蕴含丰富的语义信息的辅助工具，其出现为提高推荐系统的性能做出了很大
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基于演化信息的时序知识图谱补全与问答算法研究摘要
基于演化信息的时序知识图谱补全与问答算法研究
摘要
时序知识图谱因其能够刻画知识的时效性，受到研究者的广泛关注。为使其有效
赋能下游任务，以深度学习为代表的表示学习技术应运而生。它采用低维向量表示时
序知识图谱中随时间变化的实体和关系。目前，时序知识图谱表示学习主要应用于时
序知识图谱补全和时序知识图谱问答等下游任务：时序知识图谱补全基于实体与关
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知识图谱与用户行为信息融合下推荐算法的创新与实践
一、引言
1.1研究背景与意义
随着互联网的飞速发展，信息呈爆炸式增长，用户在面对海量信息时，往往会陷入信息过载的困境。在电商领域，琳琅满目的商品让用户难以快速找到心仪之物；在新闻资讯平台，源源不断的新闻内容让用户应接不暇；在视频网站，海量的视频资源也增加了用户筛选的难度。例如，电商平台上的商品种类繁多，用户可能花费大量时间浏览却仍无法找到符合需求的商品；新闻客户端每天推送大量新闻，用户难以从中筛选出真正感兴趣的内容。这种信息过载问题不仅降低了用户获取有效信息的效率，也增加了用户的决策成本，影响了用户体验。
为了解决信息过载问题，个性化推荐系
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基于知识图谱的Github项目库推荐：算法创新与实践应用
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，开源代码平台如GitHub，已成为全球开发者的集聚地。随着开源运动的蓬勃发展，GitHub上的项目数量呈现出爆炸式增长，涵盖了从Web开发到数据科学等多个领域，截至2024年，GitHub上的公开仓库数量已超过1亿个。面对如此庞大的项目库，开发者在寻找符合自身需求的项目时面临着巨大挑战，传统的搜索方式难以满足开发者对于项目精准定位的需求。
知识图谱作为一种语义网络，通过将实体、属性和关系组织成图形结构，能够有效地表示和管理大量的结构化和半结构化数据。在推荐系统领域，知
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多视图对比学习与知识图谱融合算法研究与应用
目录
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
二、多视图对比学习理论框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
对比学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
多视图数据表示与学习．．．．．．．．．．
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一种基于力导向算法的知识图谱布局优化方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112989028 A
(43)申请公布日 2021.06.18
(21)申请号 202110216745.1
(22)申请日 2021.02.26
(71)申请人 江苏大学
地址 21
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基于知识图谱和评论情感的花卉商品推荐算法研究.pdf
摘要
在当前电子商务时代，个性化推荐算法对于提高用户体验和增加商业收益至
关重要，尤其是在花卉市场这样一个细分且个性化需求较高的领域，高效的推荐
算法可以帮助消费者迅速找到满足其个性化偏好的花卉商品。但由于每个用户与
商品的交互记录相对于庞大的商品数量较少，传统的推荐算法很难从这些稀疏的
数据中学习到用户偏好和商品特性。另外，大多数推荐算法在评估用户偏好时，
主要依赖于用户对商品的评分数据，而忽视了用户评论中的情感信息，因此，在
花卉商品的个性化推荐时效果不佳。为提高推荐算法的性能，本文提出一种基于
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知识图谱自动构建关键算法：原理、应用与展望
一、引言
1.1研究背景与意义
随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，如何有效地组织、管理和利用这些数据成为了人工智能领域的关键挑战。知识图谱作为一种语义网络，以结构化的方式描述实体及其之间的关系，为解决这一挑战提供了有力的工具。知识图谱自动构建技术能够从海量的非结构化和半结构化数据中自动提取知识，构建大规模的知识图谱，为人工智能应用提供坚实的知识基础。
在搜索引擎领域，谷歌最早引入知识图谱技术，显著提升了搜索结果的相关性和准确性。通过理解用户查询的语义，知识图谱能够直接返回精准的答案，而非仅仅是相关网页链接，极大地改善了用户体验。百度等国内
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面向时序知识图谱的多样化Top-k查询算法研究.pdf
面向时序知识图谱的多样化Top-k查询算法研究
摘要
时序知识图谱从理论上来讲是一个会遵循特定时间序列变化的知识图谱。时
序知识图谱对现实世界中的实体、属性和关系等客观事实进行建模，以图的形式
来展现实体、属性和实体之间在特定时间序列的关系，高效处理和查询时序知识
图谱是其广泛应用的关键。然而，在处理和查询时序知识图谱时，我们面临着一
些挑战：首先，由于时序知识图谱的规模庞大且随着时间的推移不断变化，如何
有效地管理和检索这些数据成为一个重要问题；其次，现有的研究方法尚未对时
序知识图谱上的多样化Top-k查询问题进行充分研究：在查询结果中，我们需要兼
顾内容的重要性和多样性，以得到更有意义的
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知识图谱赋能下的机器学习算法推荐模型：构建应用与展望.docx
知识图谱赋能下的机器学习算法推荐模型：构建、应用与展望
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今信息爆炸的时代，互联网上的数据呈指数级增长，各类信息如潮水般涌来。据统计，全球互联网数据量每两年就会翻倍，面对如此庞大的信息量，用户往往会陷入信息过载的困境，难以快速、准确地找到自己真正需要的内容。推荐系统应运而生，它作为一种有效的信息过滤工具，能够根据用户的行为、偏好和历史数据等，为用户精准推荐符合其兴趣的信息、产品或服务，极大地提升了用户体验和信息获取效率，已广泛应用于电商、社交媒体、新闻资讯、视频音乐等众多领域。例如，在电商平台中，推荐系统可以根据用户的浏览和购买历史，推荐相关的商品，提高用户