CiteSpace介绍；重要调整参数
这个是它背后的一个公式（见图1），被引次数在我们进行文献分析的时候，被引次数不仅仅指的是每个文献的被引次数，它还指研究作者的被引次数，CiteSpace的一个原理性的解释，是把每个文献或者说每个作者当做是一个节点来看待，它每个节点之间的关联和它每个节点特征，主要的一个参数就是citation，它的被
天工：国产的 AI 未来可期
从今年一直关注 OpenAi 觉得国外的 AI 技术真的先进，但是国内一直没有与之抗衡的产品。真怕在技术上被拉开距离。试用了天工，虽然有些还是需要加油，但是至少未来可期吧！
知识图谱入门：使用Python创建知识图，分析并训练嵌入模型
本文中我们将解释如何构建KG、分析它以及创建嵌入模型。
知识图谱自动构建工具有哪些
知识图谱的自动构建工具有很多，常见的包括: Neo4j: 基于图数据库的知识图谱构建工具Protégé: 开源的知识图谱开发平台Google Knowledge Graph: Google搜索引擎的知识图谱构建工具TopBraid Composer: 基于Semantic Web技术的知识图谱构建工
图解《狂飙》人物关系
就用知识图谱的方式来探清狂飙中的人物关系。
30个最新的自然语言处理模型
30个最新的自然语言处理模型的总结和优劣势对比
开源开放 | 开源知识图谱抽取工具发布大模型版DeepKE-LLM
DeepKE-LLM链接：https://github.com/zjunlp/DeepKE/tree/main/example/llmOpenKG地址：http://openkg.cn/tool/deepkeGitee地址：https://gitee.com/openkg/deepke/tree/m
【Springboot集成Neo4j完整版教程】
【Springboot集成Neo4j完整版教程】本文展示了如何使用Neo4J和Spring Boot整合，如何在Spring Boot应用程序中使用Neo4J数据库来持久化数据、使用CQL语言进行高效的查询操作，并提供了一个非常简单的例子以演示如何使用Neo4J数据库。相信通过本文的学习，读者已经掌
SpringBoot 整合 Neo4j
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数据库毕业设计参考文献最新合集
随着国民经济的飞速发展,信息管理系统在各行各业的应用不断融合深化,但伴随而来的安全风险也在持续增加.数据库系统作为信息管理系统的核心部分,它的安全直接关系到整个信息管理系统的安全.下面是搜素整理的数据库毕业设计参考文献
【Neo4j × Python】基于知识图谱的电影问答系统（含问题记录与解决）附：源代码（含Bug解决）
此前，曾介绍过Neo4j的一些基础知识，本篇将在PyCharm中与Neo4j建立关联，从0到1实现一个基于知识图谱的电影问答系统，实现过程中，没有一帆风顺，而是遇到了一些问题，因此也包含问题的记录与解决。
技术动态 | 基于GPT-4的知识图谱构建能力评测
一、摘要知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的大规模语义网络，是大数据时代知识表示的重要方式之一。而大型语言模型，如OpenAI发布的GPT-4 ，通过在大量文本等数据上进行预训练，展示出了极其强大的通识知识和问题解决能力[1][2][3][4]。知识图谱可以为大型语言模型提供
2023最新大数据毕业设计论文题目（117篇）
基于知识图谱的BILSTM-CRF和BIGRU自然语言处理模型和杀伤链匹配系统。基于ARIMA-CNN-LSTM的多变量黄河水位时间序列预测模型研究。POP-基于大数据的政府舆情地域化多元分析系统游客目的地印象分析。股吧情绪分析下的股价预测系统实现——基于投资者情绪分类的研究策略。Envir-Mon
专业的知识图谱应用门槛正在被不断降低
知识图谱（knowledge graph）⼀度被专家称为“AI皇冠上的明珠”，因为知识图谱技术是⼈⼯智能技术⽅向中的重要⼀环。它不仅可以为其他⼈⼯智能应⽤提供⽀持，如⾃然语⾔处理、推荐系统等，更可以帮助⼈⼯智能系统⾃主构建和增⻓知识库，提升计算机的理解和分析能⼒，实现“认知智能”的⽬标。Gartne
机器学习划分，为有监督学习、无监督学习、强化学习。
有监督学习一般包括确定训练类型、收集训练集、确定特征提取方法、选择算法、训练算法、评估准确性六大环节，通过已有的训练样本（即已知数据及其对应的输出）去训练得到一个最优模型，再利用该模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类目的。如训练数据类别为电影（那部让人感动的电影名作重映
NLP--知识图谱总结
知识图谱是一种以图形方式展示知识结构和知识关系的工具。它不同于普通的知识库，知识图谱采用的是图形数据库，能够更加高效地处理大量的知识和关系。组成知识图谱主要由三部分组成：实体、属性和关系。实体指具体的事物或概念，属性指实体的特征，关系指实体之间的联系。例如，一个人可以是实体，他的姓名、性别、年龄等就
知识图谱实战应用1-知识图谱的构建与可视化应用
基于知识图谱下的推荐算法是基于知识图谱的基础上，通过利用用户历史行为和知识图谱中的实体之间的关系，从图谱中获取推荐信息的一种推荐算法。关系抽取是指从自然语言文本中抽取实体之间的关系信息的过程，其目的是构建知识图谱中的关系。在知识图谱中，节点和关系之间的关联关系可以用来进行推理，通过使用Neo4j的算
【Neo4j与知识图谱】Neo4j的常用语法与一个简单知识图谱构建示例
Neo4j是一种基于图形结构的NoSQL数据库，它采用了Cypher查询语言来查询和操作图形数据。下面是Neo4j中语法知识的详细总结和示例：
【Python自然语言处理+tkinter图形化界面】实现智能医疗客服问答机器人实战（附源码、数据集、演示 超详细）
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银行大数据风控管理针对哪些应用场景？
实时数据平台 flashflow 定时对离线指标进行规则运算，并将风险预警结果推送给下游运营系统。
