專 欄 ❈ 罗罗攀，Python中文社区专栏作者 专栏地址： http://www.jianshu.com/u/9104ebf5e177 ❈ 人一生都可能无法逆天改命，但你却是要去奋斗一把。本文章
点击上方蓝字每天学习数据库 ---- 万众瞩目的《权力的游戏》第八季，伴随着“史诗级大烂尾”的哀怨声，终于完结了！ 面对剧中错综复杂的人物关系，新粉们是不是已经捋不清楚了？不过，看到人物、节点、关系、属性，这些熟悉的名词，各位想到了什么？ 是的，图数据库！一向以处理“关系的连接”称霸江湖的图数据库 接下来我们试一试好玩的，用图数据库Neo4j，来梳理一下权游的人物关系图。 Ps：贴心的小编在后面奉上了Neo4j最全的安装配置教程！快快收藏起来~ 首先总览一下剧中人物关系图，几行代码就可清
names用于存入小说人物和出场次数；relationships保存人物关系的有向边，该字典的键为有向边的起点，值为一个字典edge，edge的键是有向边的终点，值是有向边的权值，代表两个人物之间联系的紧密程度；linenames存入每行小说出现的人物；all_names是小说所有人物。
我第一次建立关联图谱用的是R语言，通过写代码帮公安挖掘团伙犯罪，并用图形展示团伙之间的关联关系。
虽然有很多编程语言声称性能和语法都比Java要好，但是这些语言有一样东西比不上Java，这就是社区建设。通常大家查询Java社区都会查到一个叫Java User Group的组织，简称JUG。这个组织成员可以是Java社专家，也可以是Java新手，JUG致力于在世界范围内传播Java相关的技术和知识。今天给大家介绍一下Java社区另一个精英级别的组织Java Champions。
导读：在线社交媒体平台的发展，带来了细粒度检索、视频语义摘要等媒体智能服务的巨大需求。现有的视频理解技术缺乏深入的语义线索，结合视频中人物的社交关系才能更完整、准确地理解剧情，从而提升用户体验，支撑智能应用。这里主要介绍我们将动态分析和图机器学习相结合，围绕视频中的人物社交关系网络所开展的两个最新的工作。主要内容包括：
neo4j是一个图形数据库也可以叫做知识图谱，知识图谱的数据包含实体、属性、关系。知识图谱就是通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构。当前AI领域热门的计算机图像、语音识别甚至是NLP，其实都是AI的感知能力，真正AI的认知能力，就要靠知识图谱。
听说最近大家都在看《欢乐颂》，这部热剧里，女性可谓是绝对的主角，22楼5个女房客的互动好像把男性角色们的风头都抢光了；但是热门剧中又总是不能缺了言情戏的点缀。所以，《欢乐颂》到底谁和谁堪称好闺蜜、谁和谁又最为般配呢？还是让文本挖掘为你揭晓吧…… 方法 要判断两个人的关系的密切程度，可以从他们接触的频率、交流的次数入手；反映到小说上，就是两个人出现在同一场景或同一事件里的次数很多。因此在实际分析时，我们假设一个段落是一个场景，出现在这个段落里的人物，彼此之间都是有关系的。基于这个假设，我们先对原著小说进行文
进行这十三个人物在整本书的出场率统计还是比较简单的，我们只需要在分词结束和统计相关人物出现的频率。值得注意的是，有两个因素可以影响最后的统计准确性：
《庆余年》里面人物关系复杂，如果能画出一个人物关系图谱，可以直观的理解其中人物关系，更好的追剧。
在大数据时代，通过对目标人物的轨迹、通信、社交、出行、网络等多模态行为进行挖掘并建立人物画像模型，并依托人物基础特征和高层特征，实例化人物画像，支撑有关部门分析人员全方位了解目标人物的行为、活动、状态、基本属性等信息，同时能够基于人物画像指导人物活动规律分析、人物能力分析、人物动向分析等应用。
构造人物模型 任务不是人物模型的核心，目标才是。 人物模型创建过程 1、根据角色访谈对象分组 toB端：工作角色/职责 toC端：家庭角色/态度/相关活动的方法/兴趣/选择生活方式的能力... 2、找
今天辰哥来教大家从一本小说/名著里面提取出人名，并对人名之间的关系进行统计（同一段里面人名两两出现），根据人名之间的关系进行绘制关系图--gephi
《釜山行》是一部丧尸灾难片，其人物少、关系简单，非常适合我们学习文本处理。这个项目将介绍共现在关系中的提取，使用python编写代码实现对《釜山行》文本的人物关系提取，最终利用Gephi软件对提取的人物关系绘制人物关系图。实体间的共现是一种基于统计的信息提取。关系紧密的人物往往会在文本中多段内同时出现，可以通过识别文本中已确定的实体(人名)，计算不同实体共同出现的次数和比率。当比率大于某一阈值，我们认为两个实体间存在某种联系。这种联系可以具体细化，但提取过程也更加复杂。因此在此课程只介绍最基础的共现网络。
今天，一起用 Python 来理一理红楼梦里的那些关系 不要问我为啥是红楼梦，而不是水浒三国或西游，因为我也鉴定的认为，红楼才是无可争议的中国古典小说只巅峰，且不接受反驳！而红楼梦也是我多次反复品读的为数不多的小说，对它的感情也是最深的。 好了，不酸了，开干。
豆瓣评分高达8.6的国产剧《长安十二时辰》，终于在今晚迎来大结局——幕后BOSS究竟是谁？张小敬和李必命运如何，都一一揭开谜底。该剧改编自以“脑洞大”著称的作家马伯庸同名小说，悬疑反转的快节奏剧情，美轮美奂的长安城场景，唐朝韵味的妆法服装，刻画细致的人物角色，情节、灯光、道具、演技均比肩电影制作。
今天写一篇短文，推荐一部台剧《我們與惡的距離》。目前豆瓣 9.4 分, IMDB 9.6分。
2023年3月15日，ChatGPT4.0的横空出世，将人们对大语言模型的关注推到了风口浪尖。由于其在智能问答、翻译以及文本生成等工作任务上的卓越表现，业界一度出现了不再需要发展知识图谱相关技术的观点，知识图谱相关概念严重受挫。无可置疑的是，大语言模型的确在智能问答等功能上与知识图谱存在交集，并且表现令人惊讶。但由于大语言模型不可避免的“幻觉”问题，使其存在无法给出准确、全面回答的情况，故而无法适应用户全面的场景需求。而知识图谱存储着大量结构化的信息，可以表达复杂的知识关系，能够满足用户准确、有效的检索需求。由此看来，二者各有所长，不是简单的替代关系，更有甚者二者可以彼此促进。众所周知，知识图谱的构建过程是相当昂贵的，开发者需要从海量的文档中抽取、对齐各类知识，工作量巨大，准确度要求也高。由于大语言模型拥有很强的泛化能力，因此其能有效抽取、识别特定领域文档中的实体、属性以及关系知识，可大大降低知识图谱的构建成本。
文摘菌记得小时候看《哈利·波特》小说的时候，最难记住的就是那些音译的名字，又长又多，最后只能关注那几个主要人物，跟着主要剧情一路过去，当个爽文看完了。
使用 Postman 请求 ‘http://localhost:8080/api/lizhengi/event/list’ 接口，验证效果：
前两天的 R 语言版：R 语言分析《釜山行》人物关系 让很多人都很惊叹，今天小编发糖，给大家送上 Python 版。 本文使用 jieba 库对 《釜山行》中的人物关系进行提取，然后使用 Gephi 软件进行关系可视化处理，得到可视化的人物关系。 1. 使用 jieba 库对《釜山行》的剧本进行关系实体。这里的实体指的是人物。 names = {} # 姓名字典relationships = {} # 关系字典#limenames 记录的是每一行出现的名字， 也就是说，只有
本文结合最近热播的电视剧《延禧攻略》，对其人物的关系在数据上进行解读。通过从网上收集相关的小说、剧本、人物介绍等，经过word2vec深度学习模型的训练，构建人物关系图谱，并通过可视化的方式进行展示。
使我们从繁琐的对象交互中解脱出来,更关注对象本身,进一步突出java面向对象的思想
导读：最近正值复联4上映，我也发现了一个有趣的网站。主要是关于漫威人物、漫威电影的图谱。
Cypher 是 Neo4j 提出的图查询语言，是一种声明式的图数据库查询语言，如同关系数据库中的 SQL，它拥有精简的语法和强大的表现力，能够精准且高效地对图数据进行查询和更新。
“Valar Morghuli，凡人皆有一死。” “没错，但那是‘凡人’。会数据的，都不是凡人。” ——DT君
---- 新智元报道 编辑：桃子 拉燕 【新智元导读】《巫师》第二季，还没搞清人物关系？外国小哥Milán Janosov近日发了一篇论文专门研究这部剧。他通过AI对原著系列中的7本书进行梳理后，绘出了一张完美人物关系图。 一口气刷完《巫师》，人物情节乱如麻。 外国小哥Milán Janosov直接用AI对人物社交关系网络梳理了一遍。下面2个节点中的连线，代表在小说中的5句话里同时出现的人物。 一个Geralt以为中心，另一个以Ciri为中心。 是不是看过后，只能用豁然开朗来形容。 追剧最高
本文长度为2000字，建议阅读5分钟 本讲座选自清华大学统计学研究中心邓柯副主任于2015年12月23日在清华RONGv2.0系列论坛之 “社会关系网络与大数据技术”专场上所做的题为《为历史上的政治精英建立亲属关系网络》的演讲。 演讲全文： 邓柯：非常高兴，也非常感谢到场的嘉宾和同学来参加这样的活动。早上大家讲了很多Social Network的问题，但是基本上要假定我首先得有一个SocialNetwork，像Face Book这样在网上有一个东西在那里放着的。 有一些Social Network虽然
在我还念中学的时候，每当心情不好，就靠读诗词来排遣，慢慢读得多了，就发现唐朝诗人之间存在着微妙的关系。比如杜甫非常喜欢李白，到了做梦都想见李白的地步：三夜频梦君，情亲见君意（梦李白）。而李白向孟浩然表过白：吾爱孟夫子，风流天下闻（赠孟浩然）。孟浩然的好基友则是王昌龄：数年同笔砚，兹夕间衾裯（送王昌龄之岭南）。
出于好奇心，我一度想理清楚他们之间的关系。但是全唐诗一共四万多首，再加上诗人之间经常称呼对方的别称，整理起来非常麻烦，慢慢的也就绝了这个念头。
授权转载自前进日志 作者 | 前进四先生 在我还念中学的时候，每当心情不好，就靠读诗词来排遣，慢慢读得多了，就发现唐朝诗人之间存在着微妙的关系。比如杜甫非常喜欢李白，到了做梦都想见李白的地步：三夜频梦君，情亲见君意（梦李白）。而李白向孟浩然表过白：吾爱孟夫子，风流天下闻（赠孟浩然）。孟浩然的好基友则是王昌龄：数年同笔砚，兹夕间衾裯（送王昌龄之岭南）。 出于好奇心，我一度想理清楚他们之间的关系。但是全唐诗一共四万多首，再加上诗人之间经常称呼对方的别称，整理起来非常麻烦，慢慢的也就绝了这个念头。 直到前不久
《天龙八部》是金庸老先生的一部经典古装武侠爱情小说，1997 年由香港无线电视台拍摄成同名影视剧，李添胜执导，黄日华、陈浩民、樊少皇、李若彤、联袂主演。该剧讲述的是面对乱世，萧(乔）峰、虚竹、段誉三人开始了非同寻常的江湖生涯，遇见了诸如天山童姥、慕容复、大轮明王、丁春秋、游坦之、四大恶人等各色高手，生死情仇、爱恨别离、民族大义在因缘际会中施展等故事。
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Alexandre Attia是《辛普森一家》的狂热粉丝。他看了一系列辛普森剧集，想建立一个能识别其中人物的神经网络。 接下来让我
说到程序员，永远少不了产品经理的事，最近在B站、知乎上都看到一个视频/话题，是来自云栖吐槽大会的，讲的是程序员与产品经理的关系——是唐僧和孙悟空的关系，我觉得非常形象，于是尝试用图文的形式演绎了一下.
视觉是我们所有感官中最快的，比触觉、嗅觉都要快很多，每天至少有80%以上的信息从各种渠道被眼睛感知。
上一期的推送，小F做了一些社交网络分析的前期工作。 传送门：Python数据可视化：平凡的世界 比如获取文本信息，人物信息。 最后生成一个人物出现频数词云图。 本次来完成剩下的工作。 实现《平凡的世界
《权力的游戏》是一部非常经典的恢弘巨制，一共8季，里面人物众多。无论《权力的游戏》是否烂尾，都无法改变它已经造成的巨大影响力，这部陪伴了我们近十年的大热美剧虽然已经落幕，但是相信在很长一段时间内也还会是各爱好者口中的谈资。相信很多人看过这部剧，那你有没有真正看懂呢？接下来我抛出几个问题，这些问题也是我刚看完时的疑惑。
之前写过一篇文章（那些年用过的开源项目(一)），列出了很多当年用过的开源项目。现在有这么多的开源项目可供我们选择，这要得益于当前非常积极的开源氛围，然而，尽管开源项目很多，我们在项目中选择的时候，一定要注意它的开源许可协议，否则可能会引起一些法律的问题。
终于做出这张图时，我突然有点感慨，这就是2017年我的日记中提到过或记录过的一个个人名，当然为避免引起不必要的麻烦，隐去了许多亲人朋友的名字。想到一辈子说长也长，说短的话，几十张词云图也就概括了那些人与事。曾经朝夕相处、相识相知的人，或许早已渐行渐远了，二三老友谈起故人往事才发现死活想不起某某同学姓甚名谁，遗忘总是发生在不知不觉间，有时候连自己都不知道究竟忘记了什么。
├── controller — 控制层（将请求通过 url 匹配，分配到不同的接收器/方法进行处理，然后返回结果）
说起灭霸的‘响指’，相信看过复仇者联盟4的人都不陌生。而小蜘蛛——汤姆·赫兰德被灭霸用响指消灭的场面也令人影响深刻——‘化为尘埃粒子消散’。今天就为大家带来如何制作粒子特效。
基于规则的方法,升级版的话,就是Bootstrapping了,可以通过用户自定义种子模板,不断迭代,最终扩充模式,但置信度这个问题不是很好解决
2016年被称为人工智能元年，人工智能开始受到广泛关注。2017年伊始，携程就开启了AI贺岁大片，推出集成图片识别和诗歌机器人双重高难度AI引擎的“小诗机”项目。 项目上线短短几天，受到数百万人的追捧
一：背景描述 每次Qzone经历大的改版，我们都会为用户诚意奉上精彩的欢迎动画，此次6.0版本也不例外。新版增加了空间秀、侧边栏入口转移至发现tab，当然，还有一些神奇的小功能点的优化，等着大家自己去发现哦，废话不多说直接上动画。 【发现版本】 【空间秀版本】 二：如何让动画形式更具吸引力 在设计之初，我们希望可以给动画更多可能性，因此，参考了大量的国外广告、MG动画以及app推广动画案例。在创新的同时，还要与之前的版本有“继承和延续”的概念。例如：5.0以纯矢量动画为主，5.5以场景实拍+动态元素
12月10日（今日）晚上7:30，博文视点学院特邀IT技术和教育专家、《Java无难事》《VC++深入详解》等畅销书作者孙鑫老师为大家带来一堂【Java进阶之路】公开课，帮助你清楚地了解Java语言，以及Java的进阶之路，避免在学习的道路上走弯路，为你将来从事Java开发，甚至成为Java大牛打下坚实的基础。 如何成为一名合格的Java程序员 12月10日（周四） 19:30 ▲ 扫码进入直播交流群 ▲ 分享大纲 如何学好Java语言 Java Web开发（Servlet/JSP） 框架（Sprin
本文作者为携程平台UED团队，同时感谢机票、度假、酒店UED团队协同搭建插画系统。
作为一名热爱古典文化的数据算法行业从业者， 我建立了“数读中外经典名著“圈子，旨在用数据和算法解读唐诗宋词、四大名著、《论语》、《诗经》、金庸作品、莎士比亚作品等中外经典名家名著，并且把分析结果通过生动、记忆性非常强的图表呈现在圈子里，最后制作成可以反复使用的工具可以随时查询使用，目前构思的工具有如下七款，之后还会不断制作更多的学习工具：
word2vec也叫word embeddings，中文名“词向量”，作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量（Dense Vector）。在word2vec出现之前，自然语言处理经常把字词转为离散的单独的符号，也就是One-Hot Encoder。
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