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知識圖譜基礎—知識表示
知識表示概述知識表示框架RDF、RDFS、OWL和OWL2典型知識庫項目的知識表示和模型設計方法基于本體工具protégé的知識建模實戰(zhàn)
知識圖譜核心技術：知識源數(shù)據的獲取
結構化數(shù)據的獲取非結構化數(shù)據的獲取將mysql數(shù)據導出為圖譜源數(shù)據股票吧信息爬取實戰(zhàn)使用爬蟲獲取企業(yè)法人等信息獲取企業(yè)風險知識圖譜源數(shù)據
知識圖譜核心技術：知識抽取
知識抽取概述實體抽取技術：基于命名實體、基于關鍵詞關系抽取技術事件抽取技術使用hanlp抽取法人名稱、
企業(yè)名稱等信息使用TextRank算法完成知識抽取使用句法依存算法關系抽取基于模板完成事件抽取基于DeepDive關系抽取實戰(zhàn)
知識圖譜核心技術：知識融合
知識融合概述實體統(tǒng)一實體消歧知識合并使用jieba完成公司名的實體統(tǒng)一使用tf-idf完成實體消歧基于Limes框架的實體關系鏈接發(fā)現(xiàn)實戰(zhàn)
知識圖譜核心技術：知識存儲
知識存儲常用數(shù)據庫圖數(shù)據庫neo4jneo4j的安裝與部署neo4j實戰(zhàn)操作使用neo4j工具導入知識圖譜
知識圖譜核心技術：知識推理
知識推理方法概述本體構建知識推理基于Jena的知識推理實戰(zhàn)
時間序列分析與循環(huán)網絡
時間序列分類時間序列模型循環(huán)神經網絡RNN長短期記憶模型LSTM基于RNN的時間序列預測分析案例分析與實戰(zhàn)
行為識別與預測
行為識別概述單流網絡雙流網絡基于CNN-LSTM方法的行為識別時空圖卷積STGCN案例分析與實戰(zhàn)
案例分析
案例1：使用neo4j從零搭建汽車領域簡單的知識圖譜項目背景數(shù)據模型設計使用爬蟲獲取原始數(shù)據構建知識圖譜展示知識圖譜案例
2：基于知識圖譜的問答機器人項目背景項目架構基于檢索與知識圖譜相結合的功能模塊基于句子相似度的功能模塊項目展示