图谱专题
「BioNano系列」光学图谱混合组装应该怎么做？
评估从头组装结果 Bionano从头组装出光学图谱CMAP可以和参考序列的CMAP进行比对，通过Access上可视化检查参考基因组的组装质量，比较两者间的不同。 这里所用的CMAP图谱来自于一篇发表在NC的拟南芥的基因组文章(原本计划用他们的bnx文件介绍从头组装，但是通讯作者根本不搭理我)， 光学图谱的下载方式为: wget https://submit.ncbi.nlm.nih.gov
「BioNano系列」如何从头组装出一个Bionano图谱
官方并没有一个很详细的文档描述Bionano的从头组装流程的具体过程，所以我只能根据自己实际项目进行介绍: 流程 AutoNoise + SplitBNX: 这一步会将bnx和参考的cmap文件进行比对，估算出噪声系数，然后把bnx进行拆分便与后续比对Pairwse: 这一步进行molecules之间的两两比较，寻找overlap, 结果存放在"align"文件夹下Asse
知识图谱问答技术路线
CCG https://blog.csdn.net/sdu_hao/article/details/105943681 lambda算子 https://zhuanlan.zhihu.com/p/144311555 TBSL https://www2012.universite-lyon.fr/proceedings/proceedings/p639.pdf STAGG和QUINT
KBQA 图谱问答论文整理
公众号 系统之神与我同在 本文来自知乎和微信公众号收集 综述 1.Core techniques of question answering systems over knowledge bases: a survey. Dennis Diefenbach, Vanessa Lopez, Kamal Singh, Pierre Maret. Knowledge and Information
基于电商常识图谱的知识表示与应用
公众号 系统之神与我同在 1.电商常识图谱的背景： 电商知识图谱要求用一套数据体系联系用户和商品，通过定义拆解用户需求和多粒度的商品理解，来提升搜索与推荐的匹配效率与体验。 一个电商知识图谱中包括许多常识关系： ·isA ·搭配 ·不同类型之间的映射关系：风格对应款式、时间需要款式、场景需要品类… 2.电商常识挖掘的方法： 电商常识挖掘采用的方法是一种阅读理解式的关系抽取。对于一个问题：
知识图谱问答的学习笔记
基于关系技术（主要思想是将大问题化成精心设计的能够解决的一个个小问题）： 子图匹配： 基于知识的问答分为两种： 1. 基于信息检索 (1) 生成候选答案 (2) 对候选答案排名 2. 基于语义理解 (1) 讲自然语言问句转化成逻辑形式 (2) 执行得出结果 1. 从问题中提取出问题的提及实体并在知识图谱中找到相应的实体节点。 2. 找到两跳之内的所有候选答案
知识图谱嵌入的Translate模型汇总（TransE，TransH，TransR，TransD
一文打尽图嵌入Translate模型，各种模型的动机，优缺点分析。 本文对知识图谱嵌入/知识表示的转换模型进行了简要的总结。你可以从TensorFlow-TransX中找到开源的TensorFlow代码。 知识表示的一些背景知识 通常，我们使用三元组(head, relation, tail)来表示知识。在这里，头和尾是实体。例如，(sky tree, location, Tokyo)。
推荐系统结合知识图谱简单总结
对近几年推荐系统(Recommendation System)领域结合Knowledge Graph Embedding (知识图谱表示学习) 或者 Network Embedding(网络表示)的几篇论文做了极简介绍。 首先对简单介绍推荐系统，之后整理了几篇结合知识表示的论文。 推荐系统简介 一句话来介绍的话，就是通过分析历史数据，来给用户 推荐 可能会喜欢/购买的商品， 这里面的核心就是用
BERT+知识图谱：北大-腾讯联合推出知识赋能的K-BERT模型
作者丨周鹏 单位丨腾讯 研究方向丨自然语言处理、知识图谱 背景 近两年，谷歌 BERT 等无监督预训练语言表示模型在多个 NLP 任务中均取得了可喜的成果。 这些模型在大规模开放域语料库上进行了预训练，以获得通用的语言表示形式，然后在特定的下游任务中进行了微调，以吸收特定领域的知识。但是，由于预训练和微调之间的领域差异，这些模型在知识驱动的任务上表现不佳。 例如，在医疗领域处理电
大模型与知识图谱：联合打造智能未来，案例解析让你大开眼界！
在数字化浪潮中，大模型和知识图谱作为人工智能领域的两大核心技术，正逐渐改变着我们的生活。大模型，是一种通过大规模数据训练得到的深度学习模型，具备强大的语义理解和推理能力；而知识图谱，则是以图状结构表示实体、概念及其之间关系的知识库，能够为我们提供结构化、系统化的知识表示。 知识图谱的优势在于其结构化的知识表示方式。通过知识图谱，我们可以将现实世界中的知识以图形化的形式进行存储和展示，从而更直观地
计算机毕业设计Python+Vue.js知识图谱音乐推荐系统 音乐爬虫可视化 音乐数据分析 大数据毕设 大数据毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能
开发技术 协同过滤算法、机器学习、LSTM、vue.js、echarts、django、Python、MySQL 创新点协同过滤推荐算法、爬虫、数据可视化、LSTM情感分析、短信、身份证识别 补充说明 适合大数据毕业设计、数据分析、爬虫类计算机毕业设计 介绍 音乐数据的爬取：爬取歌曲、歌手、歌词、评论音乐数据的可视化：数据大屏+多种分析图【十几个图】深度学习之LSTM 音乐评论情感分析交互
【细胞分割 + 图谱配准】论文综述
文章目录 一、细胞分割1.1、细胞分割：cellposeCellpose3: one-click image restoration for improved cellular segmentationCellpose 2.0: how to train your own modelCellpose: a generalist algorithm for cellular segmentat
艾伦脑图谱（Allen Brain Atlas）
文章目录 一、艾伦研究所（Allen Institute）1.1、艾伦脑图谱（Allen Brain Map）1.1.1、艾伦（小鼠大脑）通用坐标框架（Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework，CCFv3）网站1：艾伦脑图谱（Allen Brain Reference Atlases）网站2：可扩展脑图谱（Scalable Brain Atl
国内外典型的知识图谱项目
文章目录 早期的知识库项目互联网时代的知识图谱中文开放知识图谱垂直领域知识图谱 从人工智能的概念被提出开始，构建大规模的知识库一直都是人工智能、自然语言理解等领域的核心任务之一。下面分别介绍早期的知识库项目、互联网时代的知识图谱、中文开放知识图谱和垂直领域知识图谱。 早期的知识库项目 Cyc是持续时间最久、影响范围较广、争议也较多的知识库项目。Cyc 最初的目
计算机毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱酒店推荐系统 酒店数据分析可视化大屏 酒店爬虫 高德地图API 酒店预测系统 大数据毕业设计
流程： 1.Python爬取去哪儿网全站旅游数据约10万+，存入mysql; 2.使用pandas+numpy/hadoop+mapreduce对mysql中旅游数据进行数据清洗，使用高德API计算地理信息，最终转为.csv文件上传hdfs; 3.hive建库建表导入.csv文件作为数据集； 4.一半指标使用离线hive_sql分析完成，一半指标使用实时Spark之Scala完成； 5.分析结果使
数据中台-知识图谱平台
【数据分析小兵】专注数据中台产品领域,覆盖开发套件,包含数据集成、数据建模、数据开发、数据服务、数据可视化、数据治理相关产品以及相关行业的技术方案的分享。对数据中台产品想要体验、做二次开发、关注方案资料、做技术交流的朋友们，可以关注我。 1. 概述 随着科技的不断发展，信息化从IT时代迈入DT时代，不管是数据的增量还是增速上都进入了一个全新的阶段，大部分规模企业和政府部门已经在构建发
使用langchain接入通义千问与知识图谱
文章目录 前言大前提准备工作0. 找一个key1. 手动部署2. Docker部署 该怎么开始用户的提问问答历史读取api-key使用Streamlit构建页面框架Prompt知识库的植入Prompt知识库的执行Prompt知识库详细内容植入更新布局补全页面细节 前言 这一篇文章将尝试做一个缝合怪，把langchain、知识图谱以及qwen融合在一起，形成一个智能问答系统。其中，
利用AI大模型，将任何文本语料转化为知识图谱，可本地运行！
几个月前，基于知识的问答（KBQA）还是一个新奇事物。 现在，对于任何 AI 爱好者来说，带检索增强生成（RAG）的 KBQA 就像小菜一碟。看到自然语言处理（NLP）的可能性领域由于大型语言模型（LLMs）的发展而如此迅速扩展，真是令人着迷。 而且，它每天都在变得更好。 01 摘 要 知识图谱（KG）或任何图谱由节点和边组成。知识图谱的每个节点代表一个概念，每条边是这样一对概念之间的关系
计算机毕业设计师hadoop+spark+hive知识图谱医生推荐系统 医生数据分析可视化大屏 医生爬虫 医疗可视化 医生大数据 机器学习 大数据毕业设计
流程： 1.Python爬虫采集中华健康网约10万医生数据，最终存入mysql数据库； 2.使用pandas+numpy/hadoop+mapreduce对mysql中的医生数据进行数据分析，使用高德地图解析地理位置，并将结果转入.csv文件同时上传到hdfs文件系统； 3.使用hive建库建表，导入.csv数据集； 4.一半指标使用离线数仓hive_sql分析，一半指标使用实时数仓实时计算Spa
知识图谱的应用---智慧城建
文章目录 智慧城建典型应用 智慧城建 智慧城建是运用高新技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。当前，我国正处于快速城市化的阶段，伴随着城市规模的扩大和实力的增强，城市病也如影随形。特别是大城市、超大城市这些人口高度聚集的城市区域，资源紧张、环境污染、交通拥堵、住房拥挤、公共
AutoKG：为语言模型打造高效自动化知识图谱
在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）如BERT、RoBERTa、T5和PaLM等，以其在自然语言处理（NLP）任务中的卓越性能而著称。然而，这些模型在提供信息时可能会产生“幻觉”，即提供看似合理但与事实不符的预测。同时它们的“黑箱”特性也影响了模型的可解释性和准确性。为了解决这些问题，研究者们提出了将知识图谱（KG）与LLMs结合的方法，以提高模型的准确性和可解释性。 构建知识图谱（KG