知识图谱 Knowledge Graph，KG 可以理解成一个知识库，用来存储实体与实体之间的关系。知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息，帮助模型更好地完成任务。 在推荐算法中融入电影的知识图谱，能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户。 实例描述 现有一个电影评分数据集和一个电影相关的知识图谱。电影评分数据集里包含用户 电影及评分 电影相关的知识图谱中包含电影的类型 导演等属性。 ...
2019-12-10 20:52 0 496 推荐指数：
本文作者：杨昆霖，2015级本科生，目前研究方向为知识图谱，推荐系统，来自中国人民大学大数据管理与分析方法研究北京市重点实验室。 引言 经常上购物网站时，注意力会被首页上的推荐吸引过去，往往本来只想买一件小商品，但却被推荐商品耗费不少时间与金钱。有时候会在 ...
1. 通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph） 2. 知识图谱-命名实体识别（NER）详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度 ...
一.什么是知识图谱 知识（Knowledge）可以理解为 精炼的数据，知识图谱(Knowledge Graph)即是对知识的图形化表示，本质上是一种大规模语义网络 （semantic network） – 富含实体(entity)、 概念(concepts) 及其之间的各种语义关系 ...
1. Introduction Knowledge graphs have emerged as a compelling abstraction for organizing world's structured knowledge over the internet, and a way ...
Author：Liedra https://www.cnblogs.com/LieDra/ 1.本文背景 学习知识图谱时记录的一些内容。当时在搞一些NLP、数据挖掘相关项目。 --------------------------------------------正文开始---------------------------------------------------- 2 ...
论文概览 在本篇论文中，作者将基于复数的知识图谱嵌入拓展到超复数空间——四元数，每个四元数\(Q\)由一个实数\(r\)和三个虚数单位\(\textbf{i}\)，\(\textbf{j}\)，\(\textbf{k}\)组成，即\(Q=a+b\textbf{i}+c\textbf{j}+d ...
KGIN Abstract 论文中提出目前的GNN-based模型在关系建模上属于粗粒度的建模。在两个方面做得不足： （1）没有在细粒度的意图级别上识别用户-项目关系 （2）未利用关系依赖性来保留远程连接的语义 于是使用了新的模型——Knowledge Graph ...
摘要 多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)是机器学习中的一种学习范式，其目的是利用包含在多个相关任务中的有用信息来帮助提高所有任务的泛化性能。 首先，我们将不同的MTL算法分为特征学习法、低秩方法、任务聚类方法、任务关系学习方法和分解方法，然后讨论每种方法的特点 ...
