知识图谱

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【知识图谱系列】一步步指导：安装与配置JDK和Neo4j的完美搭配本文将提供详细的步骤，介绍如何下载、安装和配置Java开发工具包（JDK）以及流行的图形数据库Neo4j。将从选择合适的JDK版本开始，然后是下载和配置环境变量，接着以同样的方式处理Neo4j。最后，会通过一些检查步骤来确保一切安装正确。

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【知识图谱系列】Neo4j使用Py2neo与python进行链接目录一、安装py2neo二、打开Neo4j三、使用Python操作Neo4j可以先阅读下文档：https://py2neo.org/v4/index.html

「全新升级，性能更强大——ONLYOFFICE 桌面编辑器 8.1 深度评测」Ascensio System SIA - ONLYOFFICE的缔造者ONLYOFFICE是由领先的IT公司—Ascensio System SIA经验丰富的IT专家开发的项目，公司总部位于拉脱维亚里加。

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时序(流式)图谱数据仓库AbutionGraph功能介绍-Streaming Graph OLAM DatabaseAbutionGraph是一款端到端的流式数据实时分析的图谱数据库，实时（流式写入实时、高QPS决策分析实时、流式预处理实时）表现在：

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桌面编辑器ONLYOFFICE 功能多样性快来试试吧！目录ONLYOFFICE 桌面编辑器 8.1ONLYOFFICE介绍主要功能和特点使用场景1.PDF编辑器

【知识图谱】基于neo4j开发的信息化文档分析系统（源码）一、项目介绍一款全源码，可二开，可基于云部署、私有部署的企业级知识库云平台，一款让企业知识变为实打实的数字财富的系统，应用在需要进行文档整理、分类、归集、检索、分析的场景。为什么建立知识库平台？

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计算机毕业设计hadoop+spark+hive舆情分析系统微博数据分析可视化大屏微博情感分析微博爬虫微博大数据微博推荐系统微博预测系统本科毕业论文论文题目：基于Hadoop的热点舆情数据分析与可视化姓名：金泓羽学号：20200804050115

Vector | Graph：蚂蚁首个开源Graph RAG框架设计解读检索增强生成（RAG：Retrieval Augmented Generation）技术旨在把信息检索与大模型结合，以缓解大模型推理“幻觉”的问题。近来关于RAG的研究如火如荼，支持RAG的开源框架也层出不穷，并孕育了大量专业领域的AI工程应用。我们设计了一个通用的开源RAG框架，以兼容未来多样化的基础研究建设和工程化应用诉求。

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计算机网络重要知识点OSI 七层模型是国际标准化组织提出的一个网络分层模型。TCP/IP 四层模型是目前被广泛采用的一种模型,我们可以将 TCP / IP 模型看作是 OSI 七层模型的精简版本，由以下 4 层组成：

B站计算机毕业设计超人

计算机毕业设计Python+Spark知识图谱酒店推荐系统酒店评论情感分析酒店价格预测系统酒店可视化酒店爬虫 neo4j知识图谱深度学习酒店评论爬虫模块主要为如下酒店推荐系统提供酒店、房间、评论采集与情感分析，牛逼系统如下：创新点10+个全程吊打摩擦导师：neo4j知识图谱、预测算法、推荐算法(4种机器学习深度学习如协同过滤基于用户、基于物品、神经网络混合CF推荐算法MLP、SVD)、AI识别、短信、支付、大屏幕、爬虫、lstm情感分析、百度地图开发技术：springboot mybatis-plus（装杯显摆先进）、spark、hadoop、python爬虫、阿里云短信平台、百度AI平台、Python深度学习机器学习适合地狱级

三月七（爱看动漫的程序员）

知识图谱存在的挑战---基础知识库相关和开发工具相关基础知识库是构建知识图谱的主要数据来源，包括维基百科、Freebase、YAGO、及国内的Zhishi.me、CN-Dbpedia、X-lore等。但在构建大规模知识图谱时将涉及不同基础知识库数据，而且在不同基础知识库的融合过程中会出现数据不一致、格式不统一、数据质量参差不齐等问题。应该如何对不同基础数据库的数据进行判断，如何建立判断标准，若涉及的相关基础数据库对该信息的描述都不完整，又该如何抉择？若同一个问题，不同基础数据库从不同维度进行描述，又该进行怎样选取，是选择其中认为较为认可的描述知识信息，还是

妙用OSGraph：发掘GitHub知识图谱上的开源故事作者：范志东OSGraph (Open Source Graph) 是一个开源图谱关系洞察工具，基于GitHub开源数据全域图谱，实现开发者行为、项目社区生态的分析洞察。可以为开发者、项目Owner、开源布道师、社区运营等提供简洁直观的开源数据视图，帮助你和你的项目制作专属的开源名片、寻求契合的开发伙伴、挖掘深度的社区价值。

B站计算机毕业设计超人

计算机毕业设计师hadoop+spark+hive知识图谱医生推荐系统医生数据分析可视化大屏医生爬虫医疗可视化医生大数据机器学习大数据毕业设计流程： 1.Python爬虫采集中华健康网约10万医生数据，最终存入mysql数据库； 2.使用pandas+numpy/hadoop+mapreduce对mysql中的医生数据进行数据分析，使用高德地图解析地理位置，并将结果转入.csv文件同时上传到hdfs文件系统； 3.使用hive建库建表，导入.csv数据集； 4.一半指标使用离线数仓hive_sql分析，一半指标使用实时数仓实时计算Spark之Scala实现； 5.使用sqoop将分析指标导入mysql数据库； 6.使用Flask+echarts

三月七（爱看动漫的程序员）

知识图谱的应用---智能电网智能电网以物理电网为基础，将现代先进的传感测量技术、通讯技术、信息技术、计算机技术和控制技术与物理电网高度集成而形成的新型电网。它以充分满足用户对电力的需求和优化资源配置、确保电力供应的安全性、可靠性和经济性、满足环保约束、保证电能质量、适应电力市场化发展等为目的，实现对用户可靠、经济、清洁、互动的电力供应和增值服务。分布式发电、储能技术和电动汽车的快速发展逐渐改变了传统的供用电模式，促使电力流、信息流、业务流不断融合。

三月七（爱看动漫的程序员）

知识图谱应用---智慧金融智慧金融作为一个有机整体，知识图谱提供了金融领域知识提取、融合、分析、推断、决策等功能，如下图所示。在场景方面，智慧金融涵盖智慧支付、智慧财富管理、智慧银行、智慧证券、智慧保险、智慧风控等诸多方面。在应用功能方面，从KYC、舆情分析、个人/企业信用分析、风险传导、营销推荐、智能问答、知识库等都是典型的知识图谱应用。金融知识图谱构建过程如下图所示，包括数据抽取、信息提取、知识融合、知识加工等。

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计算机毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱股票推荐系统股票数据分析可视化大屏股票基金爬虫股票基金大数据机器学习大数据毕业设计哈尔滨理工大学毕业设计中期检查报告题目：基于Spark的股票大数据分析及可视化系统院系：计算机科学与技术学院

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Python 知识图谱补全，Knowledge Graph Completion，基于大模型的知识图谱补全，基于LLMs的KGC任务今天讲一篇文章《Exploring Large Language Models for Knowledge Graph Completion》，这篇文章主题：基于大模型做知识图谱补全