简单的知识图谱,知识图谱入门
知识融合一般分为两个阶段。本体注册和实体匹配的两个基本过程是相似的，即：
1.实体定位的常见步骤：1.1数据预处理1)语法标准化2)数据标准化
1.2记录链接通过相似性连接实体。
1.3相似度的计算分为属性相似度和实体相似度。这里的属性相似度是基于Levenstein，Wagner和Fisher的集合的相似度，edit distance with Afine Gaps)，Jaccard，Dice(基于向量的相似度)，Cosine，tfi实体相似度在不指定K的情况下可以分为层次聚类和关联聚类。
1.4块从所有三元组中找到潜在匹配，并将它们分成块以减少计算量。
1.5负载均衡保证所有块中的物理书目相等，进行映射重建。
1.6结果评估3358 www.Sina.com/http://www.Sina.com/Considering每个实体的属性，不考虑实体之间的关系，通过评估各种相似性来对齐实体本质上是一个分类问题。
二、知识图谱对齐的常见方法聚类方法的自学习根据属性比较实体或属性向量，判断实体是否一致：机器与人的交互学习(类似于ActiveAtlas系统))
358 www.Sina.com/http://www.Sina.com/Generally讲，小规模知识图谱的融合主要是人工完成的，使用WordNet进行相似度计算和配准。
第一世界第一感知策略：把看不见的词和词性相同、集合相同的词连接起来。但是，这种方法不适用于区域图像。VCU:如果使用相似度计算的相似度大于阈值，则认为是相同的，可以进行比对。这种方法简单有效。但是没有考虑去噪，也没有使用KG的结构。Taln: MSeirku，利用巴别塔网使用更多假设的句法、词性、短语等信息，增加了消歧机制。
所有这些方法都离不开简单相似度排序方法的参考文献：
1.vcuatsemeval-2016任务143360评估相似性
2 . talnatsemeval-2016 task 143360 semantic taxonomy enrichment viasense-based beddings
3.msejrkuatsemeval-2016任务143360通过证据链接丰富分类法
2.1 传统的基于概率模型的方法当知识图谱规模较小时，多使用词汇和语法信息。当比例尺较大时，可以利用地图的结构特征信息。
在用功能领域知识丰富分类法时，使用了图的语义特征和图的中心性特征。在语义理解上提高很多：使用模糊聚类算法发现和概念化新的实体，找出实体在图中的位置。参考文件：
1 .用functionaldomainknowledge丰富分类法
2 .使用分类树来一般化模糊数学聚类
2.2 机器学习方法本质上，不同领域的实体走到一起，与上述形成一个链接。使用基于知识表示的实体对齐。可以使用上下结构特征和语义特征。
与TransE、TYALIGNMENT BETWEENKSUSING使用属性嵌入3360不同，KGE模型(如PTransE)侧重于学习实体和路径。本文主要讨论实体属性。包括谓词对齐、知识嵌入和实体对齐三个部分。在这种配准中，需要将两个kg映射到一个向量空间。使用谓词对齐模块来查找相似的谓词。使用统一的名称。相当于使用谓词匹配反向按下实体与iterativeentityalignmentviapoint对齐。
KE:背景(大部分知识地图对齐依赖于维基百科等外部信息)本文提出了一种基于联合知识地图嵌入的方法。分为三个部分：1)知识表示-TransE，2)联合表示-将多个kg映射到同一个空间，使用机器翻译模型Seq2Seq，线性变换函数，参数共享，3)知识对齐迭代。参考论文：(前三篇基于字符相似度，后三篇基于知识图嵌入)
1.RDF-AI:一种RDF数据集匹配、融合和链接的体系结构
2.Limes:一种高效的大规模数据网络链接发现方法
3.跨知识图的整体实体匹配
4.基于属性嵌入的知识图实体对齐
5.通过联合知识嵌入的迭代实体对齐
6.基于集体嵌入的自适应特征实体对齐
步骤：1。数据预处理：在数据预处理阶段，原始数据的质量将直接影响最终的链接结果，不同的数据集往往对同一实体有不同的描述。规范化这些数据是提高后续环节准确性的重要一步。常用的数据预处理有：
语法规范化：
语法匹配：比如联系电话号码的表达。
综合属性：比如家庭住址的表达
数据标准化：
删除空格，《》，“，”和其他符号。
输入错误类的拓扑是错误的
用正式名字代替昵称和缩写等。
2.记录连接假设两个实体的记录x和y，第I个属性上的x和y的值是script type= math/tex id= math jax-element-8 x _ I，y _ i/script，那么通过以下两个步骤连接记录：
属性相似度：综合个体属性相似度，得到属性相似度向量；
实体相似度：根据属性相似度向量得到实体的相似度。
2.1属性相似度的计算属性相似度的计算方法有很多，如编辑距离、集合相似度计算、基于向量的相似度计算等。
(1)编辑距离：Levenstein，Wagner和Fisher，有细微间隙的编辑距离
(2)集合相似度计算：Jaccard系数，Dice
(3)基于向量的相似度计算：余弦相似度和TFIDF相似度
2.2实体相似度计算实体关系发现框架Limes教程网址：http://open kg 1 . OSS-cn-Beijing . aliyuncs . com/d 9780259-7E4F-456 f-88FA-8274 a3 def 82 b/Tutorial-limes . pdf
2.2.1聚合：
(1)加权平均：对相似度得分向量的各个分量进行加权求和，得到最终的实体相似度。
(2)手动制定规则：为相似度向量的每个分量设置一个阈值，如果超过阈值，则连接两个实体。
(3)分类器：采用无监督/半监督训练生成训练集分类。
2.2.2聚类：
(1)层次聚类：通过计算不同类型数据点之间的相似度，将数据划分到不同的层次，最终形成树状的聚类结构。
(2)相关性聚类：寻找一个代价最小的聚类方案。
(3)冠层K-means:聚类不需要事先指定K值。
2.2.3知识意味着学习：(嵌入式表示)
知识图谱中的实体和关系被映射到低维空间向量，实体间的相似度直接通过数学表达式计算。这种方法不依赖于任何文本信息，得到的是数据的深度特征。
3 分块分块是从给定知识库的所有实体对中选择潜在的匹配记录对作为候选，尽可能缩小候选的规模。常见的分块方法有基于哈希函数的分块、相邻分块等。常见的哈希函数有：一个字符串的前n个单词，n元文法，组合几个简单的哈希函数等。相邻块算法包括树冠聚类、排序邻居算法、红蓝集合覆盖等。
4 负载均衡负载均衡保证所有块中的实体数量相等，从而保证分区的性能提升。最简单的方法是多次Map-Reduce操作。
知识地图-知识融合
实体对齐
知识地图融合与知识地图对齐综述
实体对齐工具考察：1.本体对齐工具-Falcon-ao Falcon-ao是一个自动本体匹配系统，已经成为用RDF(S)和OWL表示的Web本体匹配的实用和流行的选择。编程语言是Java。匹配算法库包含四种算法：V-Doc、I-sub、GMO和PBM。其中，V-Doc是基于虚拟文档的语言匹配。它是通过制作实体及其周围的实体、名词、文本等信息的集合而形成的虚拟文档的形式。可以用TD-IDF等算法操作。I-Sub是基于编辑距离的字符串匹配。I-Sub和V-Doc都是基于字符串或文本级别的处理。再进一步，还有GMO，它匹配RDF本体的图结构。PBM是基于分而治之的思想。首先，由PBM分而治之，然后输入V-Doc和I-Sub。GMO接收它们的输出进行进一步处理，GMO和V-Doc和I-Sub的输出由最终的贪婪算法选择。
2.Limes 实体匹配Limes是一个基于度量空间的实体匹配发现框架，适用于大规模数据链接。编程语言是Java。其整体框架如下图所示：
3.Sematch(开源2017)是知识图谱语义相似度开发、评估和应用的集成框架。SE支持概念、词语、实体的Sematch相似度计算，并给出评分。SE侧重于基于特定知识的Sematch相似性度量，这依赖于分类中的结构化知识(例如)。深度、路径长度)和统计信息内容(语料库和语义图)。-基于wordNet。
4.基于二级图数据库的知识图谱实体对齐(目前最常用)计算相关性的基本步骤分为三步：
1，链接二级数据库，读出里面的数据。
2.对齐算法操作
3.得到运算结果，设置一个阈值，判断大于阈值的是相关的。
基于二级图形数据库的知识地图实体对齐(上)
基于二级图形数据库的知识地图实体对齐(下)
基于二级图形数据库-最小编辑距离-jacard算法的知识地图关联对齐
python如何将三重数据写入辅助数据
属性完成neo4j python爬虫二级知识地图实体
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