卯卯 | 炼就一手绝世刀法！
日出东海落西山，愁也一天，喜也一天。遇事不钻牛角尖，人也舒坦，心也舒坦！
2018-06-03 22:04:34
MySQL服务端架构
mysql 服务端有以下几层构成：1，数据库管理系统（最外层）：ＤＢＭＳ，专门管理服务器端的所有内容；２，数据库（第二层）：ＤＢ，专门用于存储数据的仓库（可能有很多个）３，二维数据表（第三层）：ｔａｂｌｅ，专门用于存储具体实体的数据４，字段（第四层）：Ｆｉｅｌｄ，具体存储某类型的数据（实际存储单元） ＤＢＭＳ——ＤＢ——ｔａｌｅ——ｆｉｅｌｄ关键字：ｒｏｗ：行ｃｏｌｕｍｎ：列——ｆｉｅｌｄ
作者:yangli | 分类:MySQL | 浏览:1105 | 评论:0
2018-05-21 14:14:00
企业对知识图谱得需求
企业对知识图谱得需求随着大数据技术的兴起，大多数企业（机构）对内部的数据资产越来越关注，企业（机构）内部构造数据中心或知识管理中心的驱动力越来越强。从相关调查来看，相当多的行业在数据加工、整理与使用方面，都有下列共性需求。（1）互联网数据采集的需求。互联网上的各类百科、行业网站，以及新闻网站拥有大量有意义的数据，此类数据具有实时性强、内容广泛等特点，利用此类数据可以丰富企业的数据中心。（2）将非结构化信息转为结构化信息的需求。互联网上的新闻、HTML页面，企业内部的各种文档都以半结构化或文本信息
作者:yangli | 分类:知识图谱 | 浏览:1106 | 评论:0
2018-05-21 13:30:08
常见的行业知识图谱—生物医疗
生物医疗相关的分类和本体包括被广泛应用的疾病分类系统ICD9和ICD10、医学主题词表MeSH、临床医疗术语集SNOMED-CT，还还包括面向药物的命名系统RxNorm、针对观测指标的编码系统LOINC、基因本体Gene Ontology等。其中，ICD9、ICD10和LOINC有对应的中文版本，MeSH嵌入在PubMed中提供汉化版本。 一体化医学语言系统UMLS整合了生物医学领域，包括ICD-10、
作者:yangli | 分类:知识图谱 | 浏览:2038 | 评论:0
2018-05-20 18:51:04
知识图谱在搜索中的应用和目前的应用总结
知识图谱在搜索中的应用 知识图谱一经推出，就为语义网搜索带来了新的活力，毋庸置疑，知识图谱已经在搜索的查询理解和基于知识的问答上初显其强大的威力。 1）查询理解 搜索引擎借助知识图谱来识别查询中涉及的实体（概念）及其属性等，并根据实体的重要性展现相应的知识卡片。搜索引擎并非展现实体的全部属性，而是根据当前输入的查询自动选择最相关的属性及属性值来显示。此外，搜索
作者:yangli | 分类:知识图谱 | 浏览:982 | 评论:0
2018-05-20 18:07:19
知识图谱上的挖掘
知识图谱上的挖掘 通过各种信息抽取和数据集成技术已经可以构建Web规模的知识图谱。为了进一步增加图谱的知识覆盖率，需要进一步在知识图谱上进行挖掘，主要技术包括推理、实体重要性排序和相关实体挖掘。 1）推理（Reasoning或inference） 推理被广泛用于发现隐含知识。推理功能一般通过可扩展的规则引擎来完成。知识图谱
作者:yangli | 分类:知识图谱 | 浏览:1058 | 评论:0
2018-05-19 19:39:34
知识图谱数据源、实体对齐（数据层）、Schema构建（模式层）
知识图谱数据源1，数据来源1）百科类数据2）结构化数据3）搜索日志2，从抽取图谱到知识图谱 上述所介绍的方法仅仅是从各种类型的数据源抽取构建图谱所需要的各种候选实体（概念）及其属性关联，形成了一个个孤立的抽取图谱。为了形成一个真正的知识图谱，需要将这些信息孤岛集成在一起。 1）实体对齐(数据层) 实体对齐旨在发现具有不同标识实体（ID标识符）却代表真实世界中同一对象的那些实体，并将这些实体归并为
作者:yangli | 分类:知识图谱 | 浏览:2525 | 评论:0
2018-05-19 19:00:36
知识图谱介绍
知识图谱介绍 近两年来，随着开放链接数据（LOD）等项目的全面展开，语义万维网数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网。国内外互联网搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，如Google知识图谱，百度‘知心’和搜狗的‘知立方’，以此来改进搜索的质量，从而拉开了语义搜索的序幕。 知识图谱旨在描述真实世界中
作者:yangli | 分类:知识图谱 | 浏览:1174 | 评论:0
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