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实体对齐 实体对齐流程 实体对齐问题一般指两两对齐,但是当知识图谱中的实体数量非常多时,如果直接计算所有实体的两两对齐,时间复杂度将会达到$O(n^2)$,因此要解决大规模知识图谱的实体对齐,在流程上会有不一样的设计,主要分为分组和聚类两个步骤。 分组:按照一个或者多个属性项对所有实体进行分组。图所 阅读全文
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知识融合概述 什么是知识融合 构建知识图谱的过程中,往往会对多个知识库进行合并,以期获得更全面的知识,这个过程就称为知识融合。 由于被合并的各个知识库里的知识难免会存在错误,因而知识融合会对多个知识库的知识进行交叉验证,知识融合之后获得知识相比融合前的单知识库会更准确。 知识融合的难点 异构问题:不 阅读全文
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社区发现1:社区结构、层次聚类、k-clique算法 什么是社区结构 在图中,节点与节点之间的连接往往呈现某种特征:若干节点之间的连接比较紧密,如果把这些连接紧密的节点叫做一个社区,那么我们会发现,社区之内的节点边很密集,而社区与社区之间的连接比较稀疏。 社区结构可能非常复杂,社区与社区之间可以完全 阅读全文
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图滤波器 什么是图滤波器 滤波器是信号处理中的名词,信号可以看成是不同频率信号的复合,而有些频率上的信号可能信息量比较小,噪音很多,那么我们可以舍弃这个频率,另一方面,对于包含大量信息的频率,我们可以将其放大,强调这些信息,并且防止信息在后续处理中丢失。 图滤波器就是处理图信号的滤波器,节点任务中, 阅读全文
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【图深度学习】图傅里叶变换 图傅里叶变换就是把图信号变换到以图拉普拉斯矩阵的特征向量为基的向量空间中,其本质是基变换。 拉普拉斯矩阵的特征向量就是图傅里叶基,我们称对应的特征值为该傅里叶基的频率,图傅里叶基的系数就是图傅里叶系数。 阅读全文
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struc2vec: Learning Node Representations from Structural Identity PDF文件 学习指导 struc2vec是一种图嵌入算法,用于生成节点的嵌入表示,和DeepWalk一样。但是DeepWalk倾向于保留节点的共现信息,而struc2v 阅读全文
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【基础算法】简单排序-选择排序 将待排序数组分成有序部分和无序部分,无序部分初始长度为0,每次遍历有序部分,找到有序部分最小(最大)的数,和无序部分第一个数进行交换,使其变成有序部分。 #include <stdio.h> #include <malloc.h> int main() { int n 阅读全文
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【LeetCode】1238. 循环码排列 题目链接 格雷码(循环码) 格雷码是一种二进制编码,两个相邻数字的格雷码只有一位二进制位的数码不同。 自然码转格雷码 数的自然码右移一位和自然码本身做异或得到数的格雷码。 gray = num ^ (num >> 1) 从start开始的格雷码 我们先得到 阅读全文
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动态时间规整 DTW How DTW (Dynamic Time Warping) algorithm works def dtw(seq_a: List, seq_b: List): match_table = [[0 for _ in range(len(seq_a))] for _ in ra 阅读全文
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【LeetCode】1124.表现良好的最长时间段 题目链接:1124.表现良好的最长时间段 前缀和 什么是前缀和:【算法】前缀和 我们计工作时间超过8小时为1,否则为-1,那么所谓的“表现良好的时间段”就是和大于0的区间。 暴力-0 最简单的方法是遍历所有可能的区间,判断是否和大于零,并返回和大于 阅读全文