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摘要:
本文针对大数据时代信息组织形式的变革,介绍了“知识图谱”的相关概念,并详细介绍了知识图谱相关的关键技术与应用方向。在基础上,本文介绍了基于知识图谱进行大规模计算所必需的网络表示学习技术及其当前面临的问题与未来发展趋势。
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基于结构与文本联合表示的知识图谱补全方法
知识图谱补全
表示学习
深度学习
词向量
知识表示
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 知识图谱与网络表示学习
来源期刊 产业与科技论坛 学科
关键词 知识图谱 网络表示学习 统计关系学习
年,卷(期) 2016,(17) 所属期刊栏目 科技创新
研究方向 页码范围 61-62
页数 2页 分类号
字数 3449字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴涛 16 72 5.0 8.0
2 先兴平 2 8 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (0)
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同被引文献  (3)
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2016(1)
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2016(1)
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
知识图谱
网络表示学习
统计关系学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
产业与科技论坛
半月刊
1673-5641
13-1371/F
大16开
河北省石家庄市
18-181
2006
chi
出版文献量(篇)
43551
总下载数(次)
161
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