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电影关系图谱
——Google辛格博士 “电影关系图”实例将电影、电影导演、演员之间的复杂网状关系作为蓝本，使用Neo4j创建三者关系的图结构，虽然实例数据规模小但五脏俱全。 单独运行也会产生关系，但是节点是Neo4j自动生成的，只有一个id，如下： 这个查询ACTED_IN类型的关系，上面的绿色和蓝色为整体运行cypher产生的，底下的全红是单独运行产生的，点击中间红点， 查看如下图： 创建演员导演关系 CREATE (Keanu)-[:ACTED_IN {roles:['Neo']}]->(TheMatrix), (Carrie)-[:ACTED_IN {roles ，后3句创建导演与电影的关系。 因为创建关系这条语句找不到节点变量Keanu、TheMatrix等。 二、检索节点 运行整体cypher图数据结构创建完成后，下面介绍检索相关操作。
1.8K30编辑于 2022-06-01 - 来自专栏全栈程序员必看
人物关系图谱插件
allowSwitchJunctionPoint: true, defaultJunctionPoint: 'border' // 这里可以参考"Graph 图谱 1', color: '#43a2f1' }, { from: 'a', to: 'c', text: '关系2' }, { from: "和"Link关系"中的参数进行配置 this. console.log('onLineClick:', lineObject) } } } </script> 官网relation-graph:一个vue关系图谱组件 原网站【使用vue实现的人物关系图谱 – 简书 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/153314.html原文链接：https://javaforall.cn
2.5K50编辑于 2022-09-13 - 来自专栏全栈程序员必看
Java集合框架关系图谱
Java集合是用于存储数量不等的对象的容器，还可以保存具有映射关系的关联数组， Collection是集合接口，它提供了对集合对象进行基本操作的通用接口方法。 List代表有序，可重复集合，Set代表无序，不可重复集合，Queue代表队列集合，Map代表具有映射关系的集合。 Java集合主要有Collection和Map接口派生，他们是集合的根接口。
60220编辑于 2022-09-07 - 来自专栏全栈程序员必看
前端实现人员关系图谱
入职前端工作到现在差不多有一年半的时间了，和朋友偶然聊天的时候被问到，能不能用所学的前端知识做一个家族关系的族谱，可以使家族关系更加简单明了。 解决技术困难 当时阻碍我前进的就是如何实现族谱的连线以及根据数据渲染它们的对应关系，后来在逛博客的过程中，发现了antdesign的charts图表组件。 利用这个组件，如果可以进行一些改造，可能就可以实现族谱的关系图。 开始动手 首先需要安装ant-design/charts，具体安装过程请参考官方文档。
1.3K20编辑于 2022-09-07 - 来自专栏全栈程序员必看
Echarts 关系图谱示例「建议收藏」
DOCTYPE html> <html> <head> <meta name="viewport" content="width=device-width"/> <title>ECharts 关系图谱 var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); option = { title: { text: '关系图谱 color: 'red' } } } ], links: [ { source: '张三', target: '李四', name: '姐妹', des: '张三与户主【李四】关系为姐妹
2.2K20编辑于 2022-09-07 - 来自专栏活动
知识图谱嵌入的关系推理
这就引出了关系推理这一关键问题：如何从现有的知识图谱中推断出新的关系，以丰富图谱内容。知识图谱嵌入是一种将图谱中的实体和关系表示为向量的技术。 知识图谱嵌入与关系推理什么是知识图谱嵌入知识图谱嵌入是将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间中，通过向量之间的运算表达实体间的关系。 知识图谱嵌入训练使用嵌入模型对图谱进行训练，将实体和关系表示为向量。 推理新关系 通过向量运算推理出知识图谱中可能存在但尚未明确的关系。 关系验证 验证推理出的关系是否合理，并将新关系添加到图谱中。 RotatE 使用旋转操作来建模实体之间的关系，能够很好地处理对称和反对称关系。基于知识图谱嵌入的关系推理的应用场景知识图谱扩展在知识图谱的构建过程中，往往存在很多缺失的关系或信息。
64310编辑于 2024-09-26 - 来自专栏机器学习AI算法工程
知识图谱中的关系推理
知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)（“实体”）和边(Edge)（“关系”）组成。 在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。 通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 ? 关系推理 就我的理解而言，虽然目前的知识图谱上已经有了非常多的实体对和关系事实，但是由于数据的更新迭代以及不完整性，注定了这个知识图谱的不完整，同样，他里面也隐藏着我们难以轻易发现的信息。 而在关系推理日益发展壮大的基础上，在为知识图谱扩容的时候，又可以倒过来为自动化知识质量评估技术做出贡献。也就是前面所说的怎么判断抽取到的资料，好不好、正不正确等。
4.1K11发布于 2019-10-28 - 来自专栏图灵技术域
知识图谱属性与关系区别
知识图谱中属性和关系的区别主要是在于其面对的实体不同。 实体关系分为两种，一种是属性property，一种是关系relation。 如关系PlaceOfBrith，对应的三元组（Justin Bieber, PlaceOfBrith, London）。 如果把北京实例化成为一个节点就可以理解为腾讯公司与北京有关系，关系为：坐落于。 即如果是字符串的，那么其实是一个atrribute，用来表示某个对象或实体内在的属性；事实上北京是一个实体，这个时候“坐落于”就是连接两个实体之间的关系，叫relation，是实体外在的关联。 因此在图谱嵌入时，属性的嵌入与否取决于连接值的性质。 参考 https://yq.aliyun.com/articles/737552?
2.1K20发布于 2021-05-21 - 来自专栏机器学习AI算法工程
AI辅助构建知识图谱：关系抽取
本次大赛旨在通过糖尿病相关的教科书、研究论文来做糖尿病文献挖掘并构建糖尿病知识图谱。参赛选手需要设计高准确率，高效的算法来挑战这一科学难题。 第一赛季课题为“基于糖尿病临床指南和研究论文的实体标注构建”，第二赛季课题为“基于糖尿病临床指南和研究论文的实体间关系构建”。 完整代码获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 关系抽取 即可获取。 类别名称和定义 疾病相关： 1、疾病名称 (Disease)，如I型糖尿病。 选手从中抽取实体之间的关系。实体之间关系共十类。 ? ? 模型 构建训练样本 之前没有做 Relation Extraction 的经验，最直觉的想法是当成一个二分类问题来做。
1.3K20发布于 2019-10-28 - 来自专栏Data Analysis & Viz
部署明星关系图谱那些事儿（GitHub Pages）
时光飞逝，距离发布上一篇文章 InteractiveGraph 实现酷炫关系图谱之前瞻 已经过去了近两个月，嘴上说着会马上把实战“娱乐圈明星关系图谱”的代码开源到 github/DesertsX，但却一直没有行动来着 而无法体验这么酷炫的明星关系图谱该是多么遗憾的事，所以古柳想着一定要把它部署到网页上，可供大家体验把玩！说干就干。 ? 看过几篇文章后感觉各种配置比较繁琐，但应该不难，只是还需要“昂贵”的服务器和域名，一想到只是用来展示这个关系图谱，内心深处的“经济学理性人”就劝退了我。 ? 貌似故事到这就该结束了，无法看到酷炫关系图谱的人，就自个人遗憾去吧。 当然由于关系图谱里涉及1281张明星图片，导致网页加载比较慢，体验效果不太好，考虑到大家估计没耐心等完全加载，因而简单录制了个体验的视频放B站上：bilibili -超酷炫的娱乐圈明星关系图谱，28s，
1.3K20发布于 2019-06-17 - 来自专栏Data Analysis & Viz
InteractiveGraph 实现酷炫关系图谱之前瞻
组织负责人之一）在 ApacheCN 中文开源组织 的机器学习群（qq 群：629470233）里问我下面这个项目（见于：安利一个惊艳的红楼梦可视化作品）研究的如何，我答曰那时安利过后仅分析了下该红楼梦关系图谱的 再是不久前爬取明星相互关系的数据（还是那句话数据质量不一定多高，仅为练手），以供 neo4j 上手操练之用，并写有详细的入门教程： 一文教你用 Neo4j 快速构建明星关系图谱，而 neo4j 是赫然写在 股票图谱 正所谓：“无巧不成书”，世上就果真有那么巧的事，没几日就看到利用 Tushare 数据实现知识图谱效果这篇新近出炉的文章（感谢作者提供完整代码和数据，下文将补上自己实践明星关系图谱的代码和数据后 股票一例是第三种，下图是第一种也是本次明星关系图谱将要实现的模式。 毕竟更酷炫的明星关系图谱，差不多也就是这么个流程，先放张效果图（和略大的GIF动图），下一篇文章再好好讲实战吧，这篇文章也是越写越飞、越写越歪、越扯越长，光顾着调侃片刻老哥，不过也确实绕不过去了。
1.6K20发布于 2019-05-06 - 来自专栏Spark学习技巧
关系图谱在贝壳的构建和应用
关系图谱的基础建设，包括：关系图谱的基础数据建设，关系强度量化，子图抽取的方法（异质网络和同质网络） 2. 关系图谱的能力，包括：节点影响力和Graph Embedding 3. 我们想到了关系图谱。 ? "关系图谱"在业内通常也叫"网络图谱"，上图展示了贝壳关系图谱的实例。实例中，节点是：经纪人、房、客人等。关系：浏览、关注、带看等行为关系。 关系图谱与知识图谱的差异，首先看下贝壳知识图谱的示例，节点是：房、地铁站、学校等，关系是附近学校、附近地铁等静态的关系。关系图谱更偏向动态的行为网络而知识图谱更多的是偏实时的静态的知识网络。 ? 贝壳关系图谱的技术架构，自下而上分为：基础图谱、子图谱、图谱能力、图谱应用。 基础图谱：基础图谱定义了各种行为的关系。基于基础图谱构建了子图谱。 图谱应用：基于关系图谱的能力，进行了关系图谱应用的探索，这个部分会在后面介绍。 ▌基础建设 ? 先探讨一下基础建设部分，包括：基础图谱及子图谱。我们首先建设基础图谱，然后量化关系强度。
2K30发布于 2021-03-05 - 来自专栏专知
【论文推荐】最新六篇知识图谱相关论文—全局关系嵌入、时序关系提取、对抗学习、远距离关系、时序知识图谱
【导读】专知内容组整理了最近六篇知识图谱（Knowledge Graph）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Global Relation Embedding for Relation Extraction（关系提取的全局关系嵌入） 作者：Yu Su,Honglei Liu,Semih Yavuz,Izzeddin Improving Temporal Relation Extraction with a Globally Acquired Statistical Resource（利用全局获得的统计资源改善时序关系提取 0f06d52ab1185faaf2f85cfdc70f1c76 4.KBGAN: Adversarial Learning for Knowledge Graph Embeddings（KBGAN:基于对抗学习的知识图谱嵌入 5.CERES: Distantly Supervised Relation Extraction from the Semi-Structured Web（CERES:从半结构化的网络中提取远距离关系
1.3K30发布于 2018-06-05 - 来自专栏深度学习自然语言处理
知识图谱构建-关系抽取和属性抽取
转载自：丁香园大数据 前言 医疗知识图谱构建离不开大量的三元组，而三元组的获取除了先前文章介绍的IS-A上下位抽取，另一项就是关系抽取。 为了获取更多的图谱结构特征和图谱中的先验知识，近几年，大多研究集中于利用图神经网络解决远监督关系抽取任务。 目前无论是哪一种关系抽取模型，我们除了在细节结构上整合各种策略，也会将BERT，和已有医疗知识图谱的表示学习模块加入到模型中，目的就是更好的抽取医疗实体关系，构建更高质量的医疗知识图谱。 但是这种方法在医疗领域数据上有一定的弊端，因为医疗知识图谱不同于常识性知识图谱，它对于信息的质量有着很高的要求，对信息噪音的容错性也较低。 结语 本文主要介绍了关系抽取和属性抽取的以往研究，以及中文医疗数据在这些模型的效果和我们的一些改进做法。医疗信息抽取是图谱构建的重要环节，如何获取高质量的数据，是我们的目标。
8.1K33发布于 2020-03-03 - 来自专栏Data Analysis & Viz
完结娱乐圈明星关系图谱
娱乐圈明星关系图谱体验地址，建议先体验后阅读本文，或者先打开链接，等阅读完没准页面也加载好了（太卡警告！ 在 InteractiveGraph 实现酷炫关系图谱之前瞻 一文里边扯皮边介绍了娱乐圈明星关系图谱的相关内容，并讲解了项目的关键步骤，但因为一直没有将代码上传到 GitHub， 如果你想构建自己的关系图谱，但对数据处理和转换没有头绪，接下来的内容或许能帮助到你。 最终想构建出怎样的关系图谱，就需要预先准备好怎样的数据。 明星关系图谱里涉及明星类和地区类两类节点，而查看爬取完的数据，发现地区数据比较杂乱，还需进行处理。
1.9K50发布于 2019-06-24 - 来自专栏活动
知识图谱嵌入中的关系表示方法
知识图谱嵌入中的关系表示方法种类繁多，下面我们重点介绍几种主流的嵌入方法及其背后的理论。 由于关系矩阵是对角矩阵，计算效率较高，适合中大型知识图谱。 知识图谱嵌入中的关系建模实例在了解了多种关系表示方法后，我们将结合实例分析，展示如何在实际场景中使用这些方法进行关系建模。 我们将使用 PyTorch 和 DGL（Deep Graph Library）来实现知识图谱嵌入的训练与推理。1 数据准备我们使用一个简单的知识图谱数据集进行演示，数据集包含了一组实体和关系三元组。 适用于复杂且关系多样的知识图谱
83420编辑于 2024-09-15 - 来自专栏JadePeng的技术博客
知识图谱学习笔记（1）
知识图谱学习笔记第一部分，包含RDF介绍，以及Jena RDF API使用 知识图谱的基石：RDF RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个数据模型 数据属性（data property，实体和literal字面量的关系）通常由名词组成，而对象数据（object property，实体和实体之间的关系）通常由动词（has，is之类的）加名词组成。 定义某个属性的相反关系。例如，定义“父母”的相反关系是“子女”，若A是B的父母，那么B肯定是A的子女。 本体映射词汇（Ontology Mapping） owl:equivalentClass. 想象一个场景，我们有一个庞大数据库存储人物的亲属关系。里面很多关系都是单向的，比如，其只保存了A的父亲（母亲）是B，但B的子女字段里面没有A，可以推理得到B的子女A。 。 ? n } 使用Jena 构建知识图谱 Jena是Apache基金会旗下的开源Java框架，用于构建Semantic Web 和 Linked Data 应用。
4.1K01发布于 2018-07-31 - 来自专栏JadePeng的技术博客
知识图谱学习笔记（1）
知识图谱学习笔记第一部分，包含RDF介绍，以及Jena RDF API使用 知识图谱的基石：RDF RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个数据模型 数据属性（data property，实体和literal字面量的关系）通常由名词组成，而对象数据（object property，实体和实体之间的关系）通常由动词（has，is之类的）加名词组成。 定义某个属性的相反关系。例如，定义“父母”的相反关系是“子女”，若A是B的父母，那么B肯定是A的子女。 本体映射词汇（Ontology Mapping） owl:equivalentClass. 想象一个场景，我们有一个庞大数据库存储人物的亲属关系。里面很多关系都是单向的，比如，其只保存了A的父亲（母亲）是B，但B的子女字段里面没有A，可以推理得到B的子女A。 。 ? n } 使用Jena 构建知识图谱 Jena是Apache基金会旗下的开源Java框架，用于构建Semantic Web 和 Linked Data 应用。
5K50发布于 2018-05-28 - 来自专栏NLP/KG
中文人物关系知识图谱（含码源）：中文人物关系图谱构建、数据回标、基于远程监督人物关系抽取、知识问答等应用.
中文人物关系知识图谱（含码源）：中文人物关系图谱构建、数据回标、基于远程监督人物关系抽取、知识问答等应用. 项目介绍 知识抽取(实体关系抽取)是知识图谱构建中的核心环节,实体关系抽取作为一项基本技术在自然语言处理应用中扮演着重要作用. 人物关系数据在百科等平台上都有放出,或许可以做为远程监督的先验知识库? 能否提供一个实时动态更新的人物关系图谱方法? ,查看一下效果,熟悉一下这个技术流程 走一便基于Bootstrapping的实体关系抽取,熟悉一下这个技术流程 基于构建起来的人物关系图谱,完成一个面向人物关系图谱的知识问答 5.项目架构图 1,收集人名词典 2,基于人名词典,采集搜狗人物关系图谱数据库 刘备人物关系网 图片 韩寒人物关系网 图片 3,人物关系数据库规模 项目 数量 人物 11024 关系对 35995 关系类型
99220编辑于 2023-07-26 - 来自专栏NebulaGraph 技术文章
基于 Nebula Graph 构建百亿关系知识图谱实践
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 图片 一、项目背景 微澜是一款用于查询技术、行业、企业、科研机构、学科及其关系的知识图谱应用，其中包含着百亿级的关系和数十亿级的实体，为了使这套业务能够完美运行起来 ，经过调研，我们使用 Nebula Graph 作为承载我们知识图谱业务的主要数据库，随着 Nebula Graph 的产品迭代，我们最终选择使用 v2.5.1 版本的 Nebula Graph 作为最终版本 在开源图数据库领域，无疑存在着很多选择，但为了支撑如此大规模数据的知识图谱服务，Nebula Graph 对比其他的图数据库具有以下几个优点，这也是我们选择 Nebula Graph 的原因： 对于内存的占用较小 在我们的知识图谱业务中，很多场景需要向用户展示经过分页的一度关系，同时我们的数据中存在一些超级节点，但根据我们的业务场景，超级节点一定会是用户访问可能性最高的节点，所以这不能被简单归类到长尾问题上；又因为我们的用户量并不大
96530编辑于 2022-06-27
腾讯云开发者
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