在本系列的前两篇文章（“ 使用 RDF 创建数据网络 ” 和 “ 使用 SPARQL 查询 RDF 数据 ”）中，您了解了资源描述框架和 SPARQL 协议和 RDF 查询语言 (SPARQL)，它们是万维网联盟 (W3C) 的两个创建可移植、可查询、网络友好的数据的标准。RDF 的图表模型使得从各种来源积累有关一个主题的信息变得很容易。您现在已经知道了如何通过 HTTP 为本地查询接入 RDF 数据，或者向符合标准的服务器推送查询来避免传输不相关的数据。在这一期 大规模数据集成 中，将了解如何结合使用 R
LDBC（Linked Data Benchmark Council）Social Network Benchmark，简称 LDBC SNB，是一种针对社交网络场景的评估图数据库性能的基准测试。
PageRank,即网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名。
1. PageRank算法概述 PageRank,即网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名。 是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1997年构建早期的搜索系统原型时提出的链接分析算法，自从Google在商业上获得空前的成功后，该算法也成为其他搜索引擎和学术界十分关注的计算模型。目前很多重要的链接分析算法都是在PageRank算法基础上衍生出来的。PageRank是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法，是Google用来衡量一个网站的好坏的唯一标准。在揉合了诸如T
一、PageRank简介 大名鼎鼎的PageRank算法是Google排名运算法则（排名公式）的一个非常重要的组成部分，其用于衡量一个网站好坏的标准。在揉合了诸如Title、Keywords标识等所有其它因素之后，Google利用PageRank来调整网页的排名，使得“等级/重要性”的网页会相对排在前面。简单来说，Google通过下述几个步骤来实现网页在其搜索结果页面中排名： （1）找到所有与搜索关键词匹配的网页 （2）根据页面因素如标题、关键词密度等排列等级 （3）计算导入链接的锚文本中关键词 （4）通
楼楼刚才想了一个特别骚情的标题，叫PageRank算法和HITS算法的“前世今生”，特别像之前写头条号的套路，然后就想起来去年6月份自己有在经营一个技术型的头条号，后来因为做不到一天一篇的更新频率被我弃坑了，现在手机号换了，登陆不了，去主页看了看之前写的文章，竟然被一直这么努力的自己感动到了。：）
前面的讨论提到。PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主题性降低，对于不同的用户，甚至有很大的差别。例如，当搜索“苹果”时，一个数码爱好者可能是想要看 iphone 的信息，一个果农可能是想看苹果的价格走势和种植技巧，而一个小朋友可能在找苹果的简笔画。理想情况下，应该为每个用户维护一套专用向量，但面对海量用户这种方法显然不可行。所以搜索引擎一般会选择一种称为主题敏感PageRank（Topic-Sensitive PageRank ）的折中方案。主题敏感PageRank的做法是预定义几个话题类别，例如体育、娱乐、科技等等，为每个话题单独维护一个向量，然后想办法关联用户的话题倾向，根据用户的话题倾向排序结果。
网站的PR值（全称为PageRank），是google搜索排名算法中的一个组成部分，级别从1到10级，10级为满分，PR值越高说明该网页在搜索排名中的地位越重要，也就是说，在其他条件相同的情况下，PR值高的网站在google搜索结果的排名中有优先权。这是对PR值最基本的解释。
作者：郑孙聪，腾讯 TEG 应用研究员 Topbase 是由 TEG-AI 平台部构建并维护的一个专注于通用领域知识图谱，其涉及 226 种概念类型，共计 1 亿多实体，三元组数量达 22 亿。在技术上，Topbase 支持图谱的自动构建和数据的及时更新入库。此外，Topbase 还连续两次获得过知识图谱领域顶级赛事 KBP 的大奖。目前，Topbase 主要应用在微信搜一搜，信息流推荐以及智能问答产品。本文主要梳理 Topbase 构建过程中的技术经验，从 0 到 1 的介绍了构建过程中的重难点问
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 数据挖掘十大经典算法(1) C
1、打开网站：http://dbpedia.org/sparql/ 2、查询有哪些书和书的简介 输入：
K-Means算法是一种聚类算法，把n个对象根据他们的属性分成k个分类，并且使这K个分割的内部相似度最大，而分割之间的相似度最小。 其主要的算法流程如下： 1. 从n个对象中任意选K个对象，作为每个聚类的中心 2. 根据K个中心，按照每个对象离K个中心的最小距离（离那个中心近，就划分到哪个中心），将n个对象划分成K个分割（聚类） 3. 然后计a ge su a分割的中心（分割中的所有对象的均值），将这些中心作为聚类新的中心。 4. 计算标准测度函数，当计算函数满足一定的条件，如收敛了，则程序结束，否则返回第2步。
谷歌核心是页面排名（PageRank），基于网站每个页面的分数，网站链接的流行度与指向页面链接的数量和质量有关，并被谷歌用作页面排名和搜索结果排名的标准之一。
我相信大多数人都遇到过命名实体识别(NER)。NER是一种基本的自然语言处理(NLP)任务，具有广泛的用例。本文不是关于NER的，而是关于一个与NER密切相关的NLP任务。
首先从互联网页面中精心选择一部分网页，以这些网页的链接地址作为种子URL，将这些种子URL放入待抓取URL队列中，爬虫从待抓取URL队列依次读取，并将URL通过DNS解析，把链接地址转换为网站服务器对应的IP地址。然后将其和网页相对路径名称交给网页下载器，网页下载器负责页面内容的下载。对于下载到本地的网页，一方面将其存储到页面库中，等待建立索引等后续处理；另一方面将下载网页的URL放入已抓取URL队列中，这个队列记载了爬虫系统已经下载过的网页URL，以避免网页的重复抓取。对于刚下载的网页，从中抽取出所包含的所有链接信息，并在已抓取URL队列中检查，如果发现链接还没有被抓取过，则将这个URL放入待抓取URL队列末尾，在之后的抓取调度中会下载这个URL对应的网页。如此这般，形成循环，直到待抓取URL队列为空，这代表着爬虫系统已将能够抓取的网页尽数抓完，此时完成了一轮完整的抓取过程。
应用场景 在平台初期或者后期都需要一些标准的官方信息来填充平台缺乏的内容，以往可能是通过爬虫进行爬取，但是这块受限于一些法律或者内容的付费独家信息和内容准确性的问题。因此需要一种渠道拿到我们希望获取的各类数据，比如，城市信息、人物信息、书籍刊物、歌曲、电影等等。 这类信息最直接的方式就是维基百科，里面基本可以搜索到我们能获取的数据，因此我们就考虑怎么从维基百科拉取标准化数据。 数据研究 最开始我们所了解到的一个平台是[dbpedia](http://dbpedia.org/), 基于wikipedia爬取的
Wiki和google连不上网，这里中重点试了试CN-Dbpedia，比如，我想找一下苹果公司这个实体的三元组信息；
前几天，AI科技评论发了一篇图机器学习@ICLR 2020的文章。而在近期举行的AAAI 2020 上 图机器学习的研究也仍然是主流方向。在本届 AAAI上共有1591篇接收论文，其中有140篇是与图研究相关的。在此之外还有一些专门就图研究而开展的workshops和tutorials，包括：
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
刚看这个东西，还以为是rp啦，结果发现写反了。查了一下资料，转贴如下。 PR是英文Pagerank 的缩写形式，Pagerank取自Google的创始人LarryPage，它是Google排名运算法则（排名公式）的一部分，Pagerank是Google对网页重要性的评估，是Google用来衡量一个网站的好坏的唯一标准。PR值的级别从1到10级，10级为满分。PR值越高说明该网页越受欢迎。Google把自己的网站的PR值定到9，这说明Google这个网站是非常受欢迎的，也可以说这个网站非常重要。一个PR值为1
PageRank算法简述 常言道，看一个人怎样，看他有什么朋友就知道了。也就是说，一个人有着越多牛X朋友的人，他是牛X的概率就越大。将这个知识迁移到网页上就是“被越多优质的网页所指的网页，它是优质的概
知识库是企业经营过程中的面向客户和内部员工的知识沉淀文档库，里面包含各类教程、问答、案例等，知识库的检索匹配是自然语言处理(NLP)中一个重要的基础问题，本质是进行文本语义的相似计算，也就是语义匹配，我们很多领域的任务都可以抽象为知识库的匹配检索任务，例如检索引擎、智能客服、知识检索、信息推荐等领域。
4GB文本文件in.triple每行包含两个顶点，一个边 ： node1String, edgeString，node2String。输出node.csv文件：node1Id，edgeString，node2Id。
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）和常识知识图谱（Common Sense Knowledge Graph）。
备注：本文APOC是基于Neo4j3.5版本进行安装，原因在于本地电脑的Java版本为1.8
从使用的数据类型，以及相关的机器学习技术的观点来看，互联网搜索经历了三代的发展历程。
由于事物之间普遍联系的哲学原理，网络结构无处不在。例如，微信用户之间的好友关系形成社群网络，科学论文间的相互引用关系形成文献网络，城市之间的道路连接形成交通网络 …… 可以说，万事万物都处在一个复杂网络当中。马克思·韦伯也说：人是悬挂在自己编织的意义之网上的动物。网太重要了，所以我们每次到一个新的地方，我们都会问：老板，有网吗？wifi密码是什么？
HITS（HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ） 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分。
上面部分引用了维基百科对图数据库的词条来讲解何为图数据库，而本文整理于图数据库 Nebula Graph 交流群中对图数据库的零碎知识，作为对图数据库知识的补充。本文分为小知识及 Q&A 两部分。
一、网络爬虫原理 Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。很多大型的网络搜索引擎系统都被称为基于 Web数据采集的搜索引擎系统，比如 Google、Baidu。由此可见 Web 网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。网页中除了包含供用户阅读的文字信息外，还包含一些超链接信息。Web网络爬虫系统正是通过网页中的超连接信息不断获得网络上的其它网页。正是因为这种采集过程像一个爬虫或者蜘蛛在网络上漫游，所以它才被称为网络爬虫系统或者网络蜘蛛系统，在英文中称为 Spider或者Crawler。
谷歌发明的名为PageRank的网页排名算法使得搜索结果的相关性有了质的飞跃，这一算法被公认为是文献检索中最大的贡献之一，并且被很多大学列为信息检索课程（Information Retrieval）的内容。这篇文章主要是在阅读吴军老师的《数学之美》后来对谷歌的搜索引擎做一个介绍。
PageRank算法（或简称 PR）是由 Larry Page 和 Sergey Brin 在 90 年代后期在斯坦福大学开发的网页排名系统。PageRank 实际上是 Page 和 Brin 创建 Google 搜索引擎的基础。
在探索知识图谱的过程中，发现它可以做一个有趣的应用——文本自动注释。在此整理并分享给大家。为了具体说明它的效果，让我们先来看一个例子：
作者丨徐阿衡 学校丨卡耐基梅隆大学硕士 研究方向丨QA系统 实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本，一个从 0 开始（start from scratch），一个在 CN-DBpedia 基础上补充，把 MySQL，PostgreSQL，Neo4j 数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，欢迎讨论。 1. CN-DBpedia 构建流程 知识库可以分为两种类型，一种是以 Freebase，Yago2 为代表的 Curated KBs，主要从维基百科和 WordNet 等知识库中抽取大量的实
版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/66473253
这里有个关键词”semantic queries”，与之相对应的可能是形式语言（Formal Language）中只关心句法。最让人心碎的是：
在数据和经济时代，业务和数据的多样性需要新的计算架构，海量的数据增长也带来了更高的计算需求。那么在这个过程中，鲲鹏计算产业也正在成为更多计算场景的新一代 IP 基座。基于华为鲲鹏处理器构建的鲲鹏全栈 IT 技术实施设施行业应用以及服务，致力于为智能世界持续提供我们的先进算力支持，使得各个行业可以实现数字化转型。应用软件的迁移与优化一直是鲲鹏软件生态的难点和关键。本次鲲鹏 BoostKit 训练营为开发者介绍如何基于鲲鹏 BoostKit 使能套件实现应用性能的加速，并重点剖析性能优化技术和关键能力。
Mainly From DataSet 3.0 ，一般同样的数据集，版本越新，size越大。
开始本章节内容之前，先对前十课的内容进行总结。前三节课主要讲在图的概念与性质，我们简单总结下这三讲内容所提到的与图相关的概念。
号外，最近公众号刚刚接入聊天机器人，由于没有充值每天只能对话1000句...目前可以讲段子、查天气、故事大全、测星座、斗图、菜谱、列车查询、附近饭店等功能。 SNA笔者是在R语言之前有学过一阵子。来稍微回顾一下关系网络点入度、点出度的大致结构。 📷 . 1.点度中心度——triple_apply() triple_apply是可以输入三个图元素并进行计算的函数，比较灵活。 📷 从结果看到，deree就是每个顶点的总点度 . 2.点入度、点出度 degree_counting启动计算图计数函数，in_degr
搜索引擎融合两者，共同拟合出相似性评分函数，来对搜索结果进行排序。
通用搜索引擎的处理对象是互联网网页，目前网页数量以百亿计，搜索引擎的网络爬虫能够高效地将海量的网页数据传下载到本地，在本地 形成互联网网页的镜像备份。它是搜索引擎系统中很关键也很基础的构件。
一、PageRank算法的简单举例 Google PageRank算法的思想精华在于：将一个网页级别/重要性的排序问题转化成了一个公共参与、以群体民主投票的方式求解的问题，网页之间的链接即被认为是投票行为。同时，各个站点投票的权重不同，重要的网站投票具有较大的分量，而该网站是否重要的标准还需要依照其PageRank值。这看似是一个矛盾的过程：即我们需要用PageRank值来计算PageRank值~ 听起来有点不可思议，既像是递归，又像是迭代，似乎陷入了一个漩涡，Google的创始人佩奇和布林证明了这个过程最
数据挖掘十大经典算法 一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的
导读：上一期学习了软体机器人的相关介绍，今天我们来了解一下使用大数据进行图表分析的相关技能（文末更多往期译文推荐） 图表是最流行的计算机科学概念之一。他们已被广泛用于现实世界的应用程序，无论是在你手机上的GPS或汽车上的GPS设备，很多图表都可以直观显示出你抵达目的地的最短路径至社交网络，你还可以添加到你的好友列表进行分享你的路径，图表无处不在。随着数据量的增加，图表的概念（广度优先搜索，Djikstra等）都保持不变，但图表的实际构建方式发生了变化。 假设在社交网络中，网络中的某一位人员在他的网络中有数
PageRank算法是谷歌曾经独步天下的“倚天剑”，该算法由Larry Page和Sergey Brin在斯坦福大学读研时发明的，论文点击下载: The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web。
数据人有话说 Google 的 PageRank 曾是主宰 Google 排名算法的一个主要因素，一度我们看一个网站的排名，往往会先去分析它的 PageRank 是多少。不过现在人们逐渐意识到 PageRank 已难再唱主角，麻烦就出在它在概念上太容易理解了——一旦容易被理解，就容易被控制。搜索引擎的价值和魅力，就在于我们无法了解它幕后的排名技术。相反，如果我们了解了一个搜索引擎是如何对搜索结果进行排名的，那么我们完全可以从中做手脚，这样的话这个搜索引擎就没有什么意义了。 然而即使辉煌不再，不可否认的是，P
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