# EntityMining
《实体数据挖掘与知识图谱构建》一书的代码和实验数据。
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知识图谱是一种结构化的知识表达形式,它以图形的方式组织和存储了大量实体(如人、地点、事件等)及其相互关系。在知识图谱中,实体作为节点,实体之间的各种语义关联则通过边进行连接,形成了一个庞大的数据网络。 知识图谱的核心价值在于其能够精确、直观地表示复杂世界中的知识,并支持高效的知识查询与推理。例如,在搜索引擎中,知识图谱可以提升搜索结果的相关性和准确性,为用户提供直接的答案而非仅仅是网页链接。同时,知识图谱还能支撑高级的人工智能应用,比如问答系统、推荐系统、决策支持等领域。 构建知识图谱的过程通常包括数据抽取、知识融合、实体识别、关系抽取等多个步骤,涉及到自然语言处理、机器学习、数据库技术等多种技术手段。知识图谱的不断完善有助于实现从海量信息中挖掘深层次、有价值的知识,从而推动人工智能向着更加理解人类世界的智慧方向发展。 总之,知识图谱是一个大规模、多领域、多源异构知识集成的载体,是实现智能化信息系统的基础工具和关键基础设施,对于提升信息检索质量、推动智能应用研发具有重要作用。
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《实体数据挖掘与知识图谱构建》一书的代码和实验数据。.zip (54个子文件)
SJT-code
.spyderproject 93B
chapter4
src
dt.py 637B
svm.py 963B
PCA.py 929B
sample.py 919B
ml_base.py 584B
knn.py 1KB
logistic_regression.py 537B
ml_base.pyc 879B
data
classification_samples.lst 523KB
classification_samples.lst.npy 164KB
figure
0301_sigmoid_func.png 17KB
0401_PCA.png 55KB
figure_1.png 47KB
0302_jump_function.png 10KB
chapter2
src
data_scaler.py 2KB
data_dist.py 550B
mock_data.py 784B
data_distribute_feature.py 2KB
data_scaler.pyc 4KB
data_distribute_feature.pyc 4KB
data_dist.pyc 1KB
mock_data.pyc 1KB
data
height_weight.lst 11KB
customer.lst 27KB
salary.lst 244KB
figures
0206_box_plot_height_weight.png 13KB
0211_linear_regression.png 53KB
0207_pdf_scaled.png 63KB
0214_nolinear_map.png 40KB
0210_b_zscore_mapping.png 25KB
0208_pdf_std_height_weight.png 63KB
0210_a_min_max_mapping.png 29KB
0201_box_plot_salary.png 11KB
0205_hist_of_salary.png 16KB
0211_customer_all.png 54KB
0215_tfidf_1.png 48KB
0204_hist_of_salary.png 15KB
0206_pdf_weight_height.png 62KB
0209_pdf_height_weight_cdf_score.png 44KB
0212_food_log.png 56KB
test
test0203.py 508B
test_sim.py 756B
test_distribution.py 191B
test0202.py 271B
test_mock_data.py 1KB
test_scaler.py 3KB
chapter1
src
ordinal.py 1KB
test
test_ordinal.py 1KB
chapter3
src
collection_set_operation.py 264B
sequence_dist.py 675B
edit_dist.py 1KB
string_dist.py 1KB
README.md 94B
共 54 条
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