图谱

图谱

知识图谱模块构建了从图计算理论到知识工程实践的完整KG技术生态，为知识图谱研究者和工程师提供系统化的结构化知识解决方案。该模块系统性地整理了图计算算法大全、知识图谱相关学习资料、开放知识图谱工具和数据集，以及OGB图神经网络榜单、PyG、DGL等图神经网络库的技术特性和应用场景。技术栈涵盖了EAKit、LIMES、Silk、dedupe、openEA等知识融合工具，KG Lab、KGTK、deepdive、gBuilder等知识图谱构建工具，Protege、TopBraid等本体编辑工具，FaCT++、Hermit、RDFox等知识推理工具，以及OpenRefine数据清洗工具等完整的知识工程工具链。

模块深入介绍了实体识别、关系抽取、知识融合、本体构建等核心技术环节，详细解析了图神经网络、知识表示学习、图数据库查询、语义推理等关键技术的实现原理和优化方法。内容包括安全知识图谱、周杰伦歌曲查询、电影知识问答、学科知识图谱学习平台、Vue关系图谱、汽修领域问答、医生推荐系统、心理咨询问答、中文症状问答、工会知识图谱可视化、KGCN、医疗知识图谱构建、中文人物关系知识图谱、中文复合事件抽取、TextGrapher、海贼王KG等丰富的GitHub项目案例。

此外，还提供了多个知识图谱相关的比赛实例和评估基准，以及知识图谱与大语言模型结合、GraphRAG检索增强等前沿应用方向，帮助开发者掌握从图数据建模到知识应用的完整技术栈，实现领域知识的结构化表示和智能化推理。

0.图神经网络榜单OGB

简介

本总结围绕图机器学习（Graph Machine Learning, GML）及其核心模型图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的相关工具、库和基准测试展开。主要涵盖了用于提供标准化大规模图数据集的开放图基准（Open Graph Benchmark, OGB）、旨在系统评估和比较GNN模型性能的基准测试框架，以及两大主流图深度学习库PyTorch Geometric (PyG) 和Deep Graph Library (DGL)，它们共同推动了图数据处理、模型开发与GNN研究的标准化与高效化。

核心功能

技术原理

这些工具的核心技术原理均围绕图神经网络（GNNs）展开。GNN通过在图结构数据上运行神经网络，捕获节点间的依赖关系和图的全局信息。其基础是消息传递范式（Message Passing Paradigm），即节点通过聚合邻居信息（消息）并结合自身状态来更新其表示。PyG和DGL都提供了高效且灵活的消息传递API，允许研究人员和开发者定制GNN模型。为了处理大规模图数据，DGL还实现了自动批处理、稀疏矩阵优化和分布式训练等技术。OGB则通过提供统一的、多样化的图数据集和评估协议，为GNN模型的性能评估和比较提供了标准化的基准，确保了研究的可复现性和公平性。这涉及图数据建模（节点、边特征、图拓扑结构）、特征提取、信息聚合与更新机制等图学习特有概念。

应用场景

0.图谱类工具

简介

Dedupe是一个基于机器学习的开源Python库，专注于结构化数据去重、实体解析和模糊匹配，有效解决数据中的重复问题。结合知识图谱领域，其与iText2KG等工具共同构建了一套从文本中提取实体与关系、逐步构建一致性知识图谱的解决方案，尤其在知识融合方面发挥重要作用。

核心功能

技术原理

Dedupe的核心技术在于采用主动学习 (Active Learning) 方法。它通过少量用户标注的数据来训练复杂的阻塞 (Blocking) 方法和记录间的相似性计算方法，从而高效地学习并识别重复记录。阻塞技术用于减少需要比较的记录对数量，提高效率。 iText2KG则利用大型语言模型 (LLMs) 的强大语义理解能力，进行实体抽取 (Entity Extraction) 和关系抽取 (Relation Extraction)，并在此基础上实现知识的增量式融合与图谱构建，确保数据的语义一致性。

应用场景

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1.知识融合：EAKit

简介

EAkit（Entity Alignment toolkit）是由清华大学知识工程组（THU-KEG）开发的一个轻量级、易于使用且高度可扩展的PyTorch实体对齐工具包。它旨在为研究人员和开发者提供一个实现和评估多种实体对齐算法的统一平台。

核心功能

EAkit的核心功能是提供一个集成了多种实体对齐算法的PyTorch实现框架。它支持用户方便地进行实体对齐任务的实验、开发与部署，旨在简化研究过程并促进该领域的发展。

技术原理

EAkit基于PyTorch深度学习框架构建，利用其灵活性和强大的计算能力实现各种实体对齐算法。其技术原理主要体现在对不同实体对齐模型（如基于嵌入、基于图神经网络或混合方法）的模块化封装与高效实现。工具包的易用性和可扩展性得益于其良好的代码架构设计，使得用户可以便捷地集成新的算法或修改现有组件，从而探索实体对齐的最新技术。

应用场景

EAkit主要应用于需要整合来自不同数据源的实体信息的场景，包括但不限于：

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1.知识融合：LIMES

简介

LIMES（Link Discovery Framework for Metric Spaces）是一个专注于度量空间中链接发现的框架，旨在语义网上高效识别和建立实体之间的关联。它由德国莱比锡大学计算机科学研究所开发，并遵循CC-BY协议。LIMES支持通过配置文件和图形用户界面进行灵活配置，既可作为独立工具，也可作为Java库使用。

核心功能

技术原理

LIMES的核心技术原理是基于度量空间进行实体链接发现。它通过计算实体间的相似率来过滤掉不符合匹配条件的实体对，从而显著降低比较的时间复杂度，提高效率。具体技术包括：

应用场景

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1.知识融合：Silk

简介

Silk是一个开源的链接数据集成框架，致力于在分布式和异构数据源之间发现并生成关系链接。它基于Linked Data（链接数据）原则设计，旨在促进Web上数据之间的互联互通，尤其适用于将不同来源的知识数据进行整合与融合。

核心功能

技术原理

Silk的核心技术原理在于其可配置的链接规则语言和对RDF数据模型的支持。

应用场景

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1.知识融合：dedupe

简介

Dedupe是一个基于机器学习的Python库，主要用于结构化数据的去重（De-duplication）、实体解析（Entity Resolution）和模糊匹配（Fuzzy Matching）。它并非一个独立的命令行工具，而是作为一个库提供给开发者使用。Dedupe能够高效地处理包含重复或相似条目的数据集，并将其聚类，从而实现数据的清洗和整合。它也是Dedupe.io云服务和开源工具集的一部分，在知识图谱领域常被提及用于知识融合和去重。

核心功能

技术原理

Dedupe的核心技术原理在于结合了机器学习和主动学习。它通过构建一个分类模型来判断两条记录是否指向同一个实体。

应用场景

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1.知识融合：openEA

简介

OpenEA是一个开源的、基于嵌入的知识图谱实体对齐软件库，旨在解决不同知识图谱或数据源之间实体不一致的问题。整体内容涵盖了知识融合中的关键任务，如本体匹配、实体对齐和真值验证。

核心功能

  • 实体对齐 (Entity Alignment)：OpenEA工具的核心功能，通过基于嵌入（Embedding-based）的方法，发现不同知识图谱中指向相同真实世界对象的实体实例。它集成了多种具有代表性的实体对齐算法。
  • 本体匹配 (Ontology Matching)：识别不同本体之间等价或相似的类、属性和关系，是实现本体间互操作性的关键。
  • 真值验证 (Truth Discovery)：在多源异构数据融合中，对冲突信息进行评估并确定真实值。
  • 知识融合实验框架：提供本体匹配、实体对齐和真值验证任务的代码实现框架，便于学习和研究。

技术原理

  • 知识嵌入 (Knowledge Embedding)：通过将知识图谱中的实体和关系映射到低维连续向量空间，使得语义相似的实体在向量空间中距离相近，从而进行对齐。
  • 基于深度学习框架：OpenEA主要基于Python和TensorFlow开发。
  • 多种实体对齐方法集成：OpenEA集成了如TransE、RotatE、Hake等多种主流的基于嵌入的实体对齐方法。
  • 马尔科夫逻辑网络 (Markov Logic Networks, MLN)：相关研究中提及，可与知识超图嵌入结合，实现可解释的链接预测，通过变分EM算法优化参数和逻辑规则权重。
  • 主动学习与聚类：与OpenEA形成对比的Dedupe工具，其对齐原理主要依赖于主动学习和聚类技术。

应用场景

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2.KG Lab

简介

kglab是一个基于Python 3.7+的开源库，旨在为知识图谱的构建提供一个简化的抽象层。它使得在Python环境中进行图数据科学实践变得更加便捷，将复杂知识图谱的构建与多种流行的数据科学和图处理库进行无缝集成。

核心功能

  • 知识图谱构建与管理：提供易于使用的API来创建、操作和管理知识图谱。
  • 多库集成与兼容：作为统一接口，整合并利用Pandas、NetworkX、RAPIDS、RDFLib、Morph-KGC、pySHACL、PyVis、pslpython、pyarrow等多种数据科学和图库的功能。
  • RDF图测量与分析：支持对RDF图进行度量，包括估算图大小、计算处理成本以及分析图的结构形态。
  • 简化图数据科学工作流：为数据科学家和数据工程师提供符合Python习惯的工具，以处理和分析图数据。

技术原理

kglab的核心是一个高级抽象层，它在底层利用了多种专业库来实现其功能。其技术原理包括：
  • 基于Python的抽象层：通过一套简洁的Python API，封装了底层复杂的知识图谱构建和图处理逻辑。
  • 模块化集成架构：通过与诸如RDFLib（用于RDF数据处理）、NetworkX（用于图结构和算法）、RAPIDS（用于GPU加速计算）、Morph-KGC（用于知识图谱抽取）、pySHACL（用于SHACL验证）等库的集成，实现功能扩展。
  • 数据模型兼容性：支持以RDF等标准格式表示知识，并能与Pandas等流行数据处理框架进行数据交互。
  • 性能优化：通过集成如RAPIDS和pyarrow等库，在特定场景下提供高效的数据处理和计算能力。

应用场景

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2.KGTK

简介

KGTK（Knowledge Graph Toolkit）是一个由南加州大学信息科学研究所（USC ISI）开发的综合性工具包，旨在创建、操作和利用大型超关系知识图谱（KGs）。它是一个以数据科学为中心的工具，提供易用性、可扩展性和速度，支持从表示、创建、转换、增强到分析知识图谱的整个生命周期。

核心功能

KGTK的核心功能包括：
  • 知识图谱的表示与创建： 能够以简单边列表（如CSV文件）的形式表示知识图谱。
  • 数据导入与转换： 支持导入各种数据源，并将其转换为知识图谱所需的格式。
  • 图谱操作与增强： 提供对知识图谱进行过滤、转换、抽象和增强的能力。
  • 知识图谱分析： 支持对大型知识图谱进行分析和推理。
  • 管道构建： 允许用户构建由多个操作符组成的推理管道，以实现复杂的知识图谱处理流程。

技术原理

KGTK的设计基于以下技术原理：
  • 表格化表示： 将知识图谱以表格（如CSV文件）的形式表示，特别是采用简单的边列表结构，这使得数据易于理解和处理。
  • 多语言集成： 通过CSV这种通用的文件格式，KGTK能够方便地集成用不同语言编写的高性能工具和包。
  • 数据科学生态系统集成： KGTK利用和借鉴了数据科学领域流行的库和工具，使得熟悉数据科学的开发者能够轻松构建知识图谱管道。
  • 模块化操作符： KGTK支持由一系列操作符（如导入、过滤、转换、抽象、推理）组成的管道，这些操作符可以灵活组合以实现特定的知识图谱处理任务。

应用场景

KGTK适用于多种知识图谱相关的应用场景：
  • 大型知识图谱的构建与管理： 适用于需要处理和管理大规模、复杂知识图谱的项目。
  • 知识图谱数据清洗与转换： 在将异构数据源整合到统一知识图谱中时，可用于数据的预处理、清洗和格式转换。
  • 知识图谱推理与分析： 支持基于知识图谱进行高级分析、模式发现和逻辑推理。
  • 数据科学应用开发： 作为数据科学管道的一部分，帮助开发者利用知识图谱增强其数据分析和机器学习模型。
  • 教育与研究： 其易用性和教程（如kgtk-notebooks）使其成为学习和研究知识图谱的理想工具。
  • usc-isi-i2/kgtk: Knowledge Graph Toolkit

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2.deepdive

简介

DeepDive 是由斯坦福大学开发的一个系统，旨在从非结构化数据中提取结构化信息并构建知识库。它结合了数据库技术和机器学习技术，允许用户以声明式规则定义信息抽取方式，并通过统计推断处理不确定性，从而高效地从海量、多样化的数据源（如文本、表格、图片、网页和PDF报告）中生成高质量的结构化数据。

核心功能

  • 信息抽取与知识库构建： 自动化地从非结构化数据中识别并抽取实体、关系和事件，进而构建大规模知识图谱或SQL数据库。
  • 数据清洗与集成： 在信息抽取过程中，处理数据的噪音和不确定性，实现数据的清洗和整合。
  • 规则定义与自动化： 支持用户通过定义规则来指导信息抽取过程，并通过系统自动化地应用这些规则。
  • 不确定性处理： 利用统计推断机制来评估抽取信息的置信度，处理数据中的不确定性。

技术原理

DeepDive 的核心技术原理在于其声明式知识库构建（Declarative Knowledge Base Construction, KBC）范式，它将数据库技术与机器学习的优势融合：
  • 概率编程/统计推断： DeepDive 采用概率图模型（Probabilistic Graphical Models）或马尔可夫逻辑网络（Markov Logic Networks）的思想，将信息抽取任务转化为一个概率推断问题。用户定义的规则被转换为特征函数或因子（factors），系统通过最小化损失函数或最大化后验概率来学习这些规则的权重，从而处理抽取过程中的不确定性并计算抽取结果的置信度。
  • 声明式规则定义： 允许用户以类似 SQL 的声明式语言（如 DDlog）来描述抽取模式和约束条件，极大地简化了规则编写的复杂性。
  • 数据流与并行处理： 利用数据库管理系统的优化能力，支持大规模数据的处理，并通过分布式计算（如与Condor等高吞吐量计算环境集成）实现高效的并行化信息抽取。
  • 迭代式学习与优化： 系统支持迭代式地精炼抽取规则和模型，通过反馈机制不断提高抽取精度。

应用场景

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2.自动化图谱平台

简介

gBuilder是北京大学开发的一个知识图谱自动化构建平台。它旨在解决知识图谱生命周期中，特别是自动化构建这一基础且重难点问题。gBuilder致力于实现数据向知识的转化，为结构化和非结构化数据提供统一的知识图谱构建解决方案。

核心功能

  • 自动化知识图谱构建： 提供一站式的自动化流程，将原始数据转化为知识图谱。
  • 处理异构数据： 能够处理结构化数据和非结构化数据，实现多源数据的知识整合。
  • 知识抽取与融合： 支持从文本等非结构化数据中抽取实体、关系和事件，并与现有知识进行融合。
  • 知识表示与存储： 将构建的知识以图谱形式表示，并可能集成图数据库进行高效存储和管理。

技术原理

gBuilder平台融合了多项前沿技术，其核心技术原理包括：
  • 自然语言处理 (NLP)： 用于从非结构化文本中进行实体识别、关系抽取、事件抽取等关键信息提取。
  • 机器学习 (ML)： 应用于知识抽取、实体链接、关系分类等任务，提升构建的自动化和准确性。
  • 人工智能 (AI)： 作为整体框架的支撑，指导知识的获取、表示和推理。
  • 知识图谱技术： 运用本体建模、知识融合、知识推理等专业技术来构建和完善知识图谱。
  • 图数据库 (Graph Database)： 采用图数据库技术作为底层存储，以高效支持知识图谱的存储、查询和分析。

应用场景

  • 企业知识管理： 帮助企业将内部的异构数据（如文档、报告、数据库记录）转化为结构化的知识图谱，提升知识检索和利用效率。
  • 行业解决方案： 可应用于金融、医疗、法律、教育等垂直行业，构建行业知识图谱，支持智能决策和业务创新。
  • 科研数据分析： 辅助科研人员对海量科研文献和实验数据进行知识抽取和关联，发现潜在的研究模式和洞察。
  • 智能问答系统： 为构建智能问答系统提供高质量的知识库支撑，提升问答的准确性和深度。
  • 大数据分析与挖掘： 将零散数据转化为互联的知识网络，为更深入的数据分析和价值挖掘提供基础。
  • 北京大学知识图谱自动化构建平台gBuilder - 工具 - 开放知识图谱

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Protege本体编辑工具

简介

Protégé 是由斯坦福大学医学院生物信息研究中心（BMIR）基于 Java 语言开发的一款免费、开源的本体编辑和知识获取软件。它是一个功能强大的本体开发工具，也是一个基于知识的编辑器平台，旨在帮助用户构建领域模型和基于本体的知识应用。

核心功能

  • 本体构建与编辑： 提供一套工具来创建、编辑和管理本体（Ontologies），支持概念、关系和规则的定义。
  • 知识获取与建模： 协助用户从各种信息源获取知识并进行结构化建模，构建领域知识库。
  • 知识库应用开发： 支持开发基于本体和知识库的应用程序，例如知识推理、数据集成等。
  • 语义数据管理： 能够对底层本体进行建模，以连接数据集成与业务支持算法。

技术原理

Protégé 软件的核心技术原理在于其基于本体论的知识表示与管理。它采用 Java 语言开发，提供了一个灵活的框架，允许用户通过定义类（Classes）、属性（Properties）和实例（Instances）来形式化描述特定领域的知识。其内部机制支持对本体进行语法和语义检查，并通常与推理机（Reasoners）集成，以实现知识的自动推理和验证。它通过本体连接数据集成与算法，形成强大的知识库。

应用场景

  • 生物医学： 用于构建生物医学本体和知识库，处理复杂的生物医学数据，推动学习型医疗系统。
  • 电子商务： 协助构建产品分类、用户偏好等本体，优化推荐系统和业务流程。
  • 组织建模： 用于企业架构、业务流程建模和知识管理。
  • 科学研究： 在各种学术领域中用于知识表示、数据集成和语义分析。
  • 开放知识图谱： 作为构建和管理知识图谱的重要工具。
  • 斯坦福本体构建工具Protege - 工具 - 开放知识图谱
  • protégé

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TopBraid

简介

TopBraid Composer™ 是一款由TopQuadrant公司开发的、面向企业级的语义Web本体编辑与应用开发平台。它提供了一个图形化的开发环境，用于数据建模、连接数据源、设计查询、规则以及语义数据处理链，并全面支持W3C标准。TopBraid Composer旨在帮助用户开发语义Web本体和构建语义应用，并能与AllegroGraph等可扩展的三元组存储后端集成。

核心功能

  • 本体开发与管理： 支持语义Web本体的创建、编辑、管理和测试，符合W3C标准。
  • 数据建模与连接： 提供图形化界面进行数据建模，并能连接各种数据源。
  • 查询与规则设计： 允许用户设计复杂的查询语句和定义业务规则。
  • 语义数据处理： 支持构建和执行语义数据处理链。
  • 知识模型配置： 提供对知识模型及其实例知识库配置的全面支持。
  • 语义应用构建： 作为一个综合平台，用于构建完整的语义应用。

技术原理

TopBraid Composer的核心技术原理在于其对语义Web标准（如OWL、RDF、SPARQL等）的全面支持。它基于本体论的概念，使用户能够形式化地描述领域知识。通过提供一个图形化开发环境，它将复杂的语义技术抽象化，简化了本体的创建与维护过程。在后端，它能够与高性能的三元组存储（Triple-Store）集成，例如AllegroGraph，以处理大规模的语义数据，实现高效的数据存储、查询和推理。其内部可能采用各种语义推理引擎和数据转换技术来实现规则执行和语义数据处理。

应用场景

  • 知识图谱构建与管理： 用于创建、编辑和维护企业级知识图谱，实现数据集成和知识共享。
  • 语义数据集成： 将来自不同数据源的异构数据通过语义方式进行整合和互操作。
  • 智能决策支持系统： 基于语义模型和规则，构建支持复杂决策的智能系统。
  • 垂直领域解决方案： 在医疗、金融、法律等特定行业开发专业的语义应用和知识管理方案。
  • 本体工程与研究： 作为本体开发工具，服务于学术研究和本体工程实践。
  • 本体编辑工具TopBraid - 工具 - 开放知识图谱
  • TopBraid Composer

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知识推理：FaCT++: OWL等工具

简介

本文综合介绍了FaCT++、HermiT和RDFox这三款在知识图谱和语义网领域至关重要的推理工具。它们分别代表了基于描述逻辑的本体推理器和高性能知识图谱与语义推理引擎，旨在通过自动化推理来验证本体一致性、发现隐含知识并支持复杂的语义查询，为构建和管理大规模知识图谱提供了强大的技术支撑。

核心功能

  • 本体一致性检查与分类： FaCT++和HermiT均能对OWL和OWL 2（包括OWL 2 DL）本体进行一致性验证，并识别概念之间的包含关系（如类层级结构）。
  • 高效推理： FaCT++和HermiT提供高效的描述逻辑推理能力，特别是HermiT采用了“超表”演算提高了推理效率。
  • 知识图谱存储与查询： RDFox作为高性能内存RDF三元组存储，支持对大规模知识图谱的快速存储、查询和更新。
  • 规则推理与并行处理： RDFox支持共享内存并行OWL 2 RL推理，并作为一个企业级的基于规则的AI引擎，能进行高级的规则推理。
  • 集成与互操作性： 这些工具通常提供与OWL API等标准接口的集成，方便在Java等环境中进行开发和应用。

技术原理

  • 基于Tableaux的决策过程： FaCT++实现了基于Tableaux的描述逻辑（DL）决策过程，用于对OWL DL本体进行推理，以确定逻辑蕴含和一致性。
  • 超表（Hypertableau）演算： HermiT是首个采用创新性“超表”演算的OWL推理器，该演算通过优化推理路径和剪枝策略，显著提升了OWL 2本体推理的效率。
  • 内存RDF三元组存储与并行架构： RDFox采用高度可扩展的内存RDF三元组存储，并结合共享内存并行技术实现高效的OWL 2 RL推理。其底层使用C++开发，保证了高性能和跨平台兼容性，并通过Java包装器提供API接口。
  • 描述逻辑与规则语言： 这些工具的核心都基于描述逻辑（DL）或规则语言（如Datalog及其扩展），通过形式化逻辑来表达知识并进行自动化推理。

应用场景

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3.OpenRefine数据清洗

简介

OpenRefine（原Google Refine）是一个免费、开源且功能强大的桌面应用程序，专注于处理“脏乱”的数据。它允许用户加载、理解、清洗、转换数据，并能通过网络服务和外部数据进行扩展和增强。其目标是赋能用户有效处理数据，通过提供易于使用的开源工具和培养多样化的社区来实现。

核心功能

  • 数据清洗与整理: 识别并纠正数据中的错误、不一致和缺失值，例如统一文本格式、拆分或合并单元格。
  • 数据转换: 将数据从一种格式转换为另一种，以满足特定分析或导入需求，支持自定义转换表达式。
  • 分面与聚类: 通过分面（Faceting）功能，用户可以从不同维度钻取大型数据集，对筛选后的视图进行操作；通过聚类（Clustering）算法，识别并合并相似但不完全相同的条目（例如，拼写错误）。
  • 数据协调: 将本地数据集与外部数据库（如Wikidata、VIAF等）进行匹配和关联，以丰富数据或进行数据验证。
  • 无限撤销/重做: 提供完整的操作历史记录，用户可以随时撤销或重做任何操作，方便实验和修正。
  • 隐私保护: 作为本地运行的工具，确保数据处理的隐私性。
  • Wikibase集成: 专门针对与Wikibase数据进行交互和贡献的功能。

技术原理

OpenRefine是一个基于Java开发的独立桌面应用程序。它采用客户端-服务器架构，但在本地运行，用户通过Web浏览器（如Chrome、Firefox）访问其操作界面。这意味着所有数据处理都在用户的本地计算机上完成，无需将数据上传到云端服务器，从而保障了数据隐私和安全性。其核心逻辑通过Java实现，并利用JavaScript等前端技术提供交互式用户界面。

应用场景

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github-KG项目合集

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TextGrapher将文档进行关键信息提取，进行结构化

简介

TextGrapher是一个基于自然语言处理（NLP）方法的文本内容图谱化工具。它旨在解决如何以图谱和结构化的方式简洁地表示文本语义信息的难题。通过对输入的文档进行关键信息提取和结构化处理，最终以图谱的形式展示文章的语义信息，帮助用户理解文本模式和关系。

核心功能

  • 关键信息提取：从文本中自动识别和抽取重要的信息，如关键词、命名实体等。
  • 文本结构化：将非结构化的文本内容转换为结构化的数据表示。
  • 图谱构建与展示：将提取的关键信息和结构化数据组织成知识图谱，并生成可视化图谱（如HTML文件）。
  • 语义信息图谱化表示：以图形化方式清晰呈现文章的语义关系和主题链。
  • 支持中文处理：利用如LTP（语言技术平台）等中文自然语言处理系统，进行中文文本的分词、词性标注、句法分析等。

技术原理

TextGrapher的核心技术原理是自然语言处理（NLP）与图论的结合。
  • 文本预处理：通常包括中文分词（如通过LTP进行）、词性标注、命名实体识别等，为后续的关键信息提取提供基础。
  • 关键信息提取：可能采用基于统计的方法（如TextRank提取关键词）、基于规则的方法或深度学习方法进行实体、事件等关键信息的抽取。
  • 依存句法分析与语义角色标注：利用LTP等工具对文本进行句法分析，识别词语之间的依存关系以及谓词与论元之间的语义关系，这是构建结构化信息和事件三元组（主语-谓语-宾语）的基础。
  • 图谱构建：将提取的实体、概念、事件等作为图谱的节点，将它们之间的关系（如依存关系、语义关系）作为边，从而构建出知识图谱。
  • 可视化技术：利用前端技术（如HTML、JavaScript库）将构建的图谱进行可视化展示，使用户能够直观地探索文本的内部结构和语义关联。

应用场景

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海贼王KG

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3.比赛实例

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兴趣比赛

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图比赛：图神经网络入门节点分类

简介

飞桨AI Studio星河社区是百度推出的一站式人工智能学习、开发与实训社区平台。它致力于汇聚全球AI开发者，通过提供丰富的学习资源、开发工具和实践机会，推动AI技术的发展与应用。该平台已举办数百场国际AI大赛，提供丰厚奖金，旨在培养顶尖AI人才，并促进产学研结合。

核心功能

  • AI学习与实训： 提供免费AI课程、大模型社区、模型应用、深度学习样例项目及经典数据集。
  • 模型开发与训练： 支持开发者使用机器学习、深度学习、数据挖掘等知识建立算法模型，提供云端超强GPU算力及存储资源。
  • 竞赛平台： 定期举办各类AI算法大赛，包括常规赛和技术大赛，鼓励参赛者解决实际问题，提交成果并进行排名。
  • 项目协作与分享： 提供项目创建、管理及分享功能，支持团队协作。
  • 零代码应用构建： 为开发者提供基于图形用户界面（GUI）的大模型应用开发能力，无需代码经验即可快速构建AI应用。

技术原理

  • 深度学习框架支持： 核心基于百度飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架，要求参赛者及开发者使用PaddlePaddle 2.0及以上版本构建端到端深度学习模型。
  • 大数据处理与分析： 平台提供指定数据集，利用数据分析、机器学习和数据挖掘技术，帮助用户从数据中提取价值。
  • 云端算力与存储： 利用云服务提供强大的GPU算力支持模型训练，并提供数据存储服务。
  • 大模型应用开发： 集成大模型能力，支持用户通过API或零代码方式快速开发和部署基于大模型的AI应用。
  • 算法建模： 运用机器学习、深度学习、数据挖掘等算法构建解决实际问题的模型。

应用场景

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2.开源图谱数据

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开源数据集仓库

简介

这些链接汇集了多个专注于图数据、网络数据和关系型数据的数据集存储库及相关的工具平台。它们旨在为机器学习、图分析、网络科学以及关系型学习等领域的研究人员提供丰富的、高质量的、可下载的基准数据集，并部分提供数据分析和可视化功能。

核心功能

  • 数据存储与下载： 提供大规模图谱、网络数据和关系型数据库数据集的集中式存储和便捷下载服务。
  • 交互式分析与可视化： 部分平台（如NetworkRepository）支持对网络数据进行在线交互式分析和可视化，包括多层次图可视化、全局与局部网络统计等。
  • 基准数据集提供： 专注于为图核、图神经网络（GNNs）、关系型学习等算法的评估提供标准化的基准数据集，以促进研究的可复现性。
  • 元数据管理： 提供数据集的详细元数据信息，例如表数量、行数、列数、自关系等，方便用户理解和选择数据。
  • 图分析库支持： 提供或提及配套的图分析和图挖掘库（如SNAP），支持对大规模网络进行高效处理和算法实现。

技术原理

  • 大规模数据管理： 采用分布式存储和高效索引技术来管理TB级甚至PB级的图和关系型数据集。
  • 图数据结构与算法： 内部使用邻接矩阵、邻接列表等多种图表示方法，并可能集成经典的图算法，如路径搜索、社区检测、中心性计算等。
  • 图核方法： 通过定义图之间的相似度度量（图核函数），将图数据转换为特征向量，从而使传统的机器学习算法能够处理图结构数据。
  • 图神经网络（GNNs）： 利用深度学习架构直接在图结构上进行特征学习，通过节点特征聚合和边信息传递实现对图的表示学习。
  • 关系型数据库技术： 采用SQL数据库管理系统（如MySQL）来存储和管理多关系数据，支持复杂的联接操作和数据查询。
  • Web可视化技术： 结合前端可视化库（如D3.js, Sigma.js）和后端数据服务，实现浏览器内交互式图表和网络可视化。

应用场景

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引文网络

#### 简介 本内容综合介绍了三个与学术数据和信息管理相关的平台：LINQS Lab提供具有关系结构的机器学习数据集；DBLP是一个涵盖计算机科学领域大量学术出版物的书目数据库；AMiner则是一个专注于学术搜索、数据挖掘和学术社交网络分析的在线服务平台。它们共同构成了研究、检索和分析学术文献与学者信息的重要资源。

核心功能

  • LINQS Lab 数据集: 提供用于机器学习研究的结构化数据集，特别是引用网络和文档分类等领域的实验数据。
  • DBLP: 作为一个大型计算机科学书目数据库，提供海量的期刊文章、会议论文等出版物的索引和引用信息，并支持XML格式的数据导出。
  • AMiner: 提供学术论文搜索、引文分析、学者信息管理、专家发现、学术趋势分析、审稿人推荐、合作关系分析以及学术绩效评估等功能。

技术原理

  • LINQS Lab 数据集: 其数据集通常以关系型结构呈现，适用于图神经网络、关系学习等机器学习模型进行训练和评估。数据可能包括文本内容、引文关系和分类标签等。
  • DBLP: 主要通过XML文件格式（如dblp.xml和配套的dblp.dtd）来组织和提供其庞大的书目数据。数据以ASCII编码，并使用XML元素（如<article>, <inproceedings>)来表示不同类型的出版物记录。
  • AMiner: 采用大数据和数据挖掘技术处理海量学术数据（包括论文、学者和引用关系），利用社交网络分析（Social Network Analysis, SNA）来发现学者间的联系和影响力，可能涉及自然语言处理、图计算和机器学习算法来实现其高级搜索和分析功能。

应用场景

  • 科研与学术研究: 为机器学习、数据挖掘、信息检索、社会网络分析等领域的学术研究提供数据集、参考书目和分析工具。
  • 文献管理与引文分析: 帮助研究人员查找文献、跟踪研究进展、分析论文引用关系及学者影响力。
  • 学术评估与合作推荐: 用于评估学者学术产出、推荐潜在合作者、发掘研究热点和趋势。
  • 数据共享与开放科学: LINQS和DBLP提供可下载和可解析的数据集/数据库，促进学术数据的共享和再利用。
  • 数据集 | LINQS
  • Index of /xml
  • Citation Network Dataset: DBLP+Citation, ACM Citation network | AMiner

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深度学习库使用数据

简介

PyTorch Geometric (PyG) 和 Deep Graph Library (DGL) 均为针对图神经网络 (GNNs) 的开源库，旨在简化图结构数据的深度学习模型开发与训练。PyG 基于 PyTorch，专注于提供多样化的图数据集和 GNN 模型实现；而 DGL 则具有框架无关性，支持 PyTorch、MXNet 和 TensorFlow 等多种主流深度学习框架，提供全面的图数据处理和 GNN 开发工具集。两者都致力于为研究人员和开发者提供高效、可扩展的图深度学习解决方案。

核心功能

  • 数据集管理与加载: 两者均提供丰富的内置图数据集（如PyG的同构/异构/超图数据集，DGL的节点/边/图预测数据集），并提供便捷的API用于下载、处理、保存和加载外部图数据。
  • 图数据结构: 提供高效的图数据结构（如 PyG 的 Data 和 Batch 对象，DGL 的 DGLGraph），用于存储图的结构信息和节点/边的特征数据。
  • 图操作与处理: 支持图的各种操作和转换，例如图生成、子图抽取、数据并行处理等。
  • GNN模型构建: 为图神经网络模型的构建提供基础模块和实用工具，简化了从数据处理到模型训练的整个流程。
  • 跨框架支持 (DGL): DGL 特有框架无关性，允许用户在选择的深度学习框架之上无缝集成图学习组件。

技术原理

PyG 和 DGL 的核心技术原理都围绕着图数据结构的高效表示和图神经网络算法的实现。
  • 稀疏张量操作: 利用稀疏张量运算优化图上消息传递和聚合过程，提高计算效率。
  • 图数据批处理: 通过数据并行或特定批处理机制（如 PyG 的 Batch 对象），将多个图组合成一个批次进行高效训练。
  • 消息传递范式: 普遍采用消息传递（Message Passing）范式，即节点通过聚合其邻居的消息来更新自身表示。
  • 异构计算支持: DGL 支持利用 cuGraph 进行 GPU 加速，并支持混合精度训练，以提升大规模图数据处理性能。
  • 模块化设计: 提供模块化的 API 设计，允许用户根据需求组合不同的图卷积层、池化层等构建复杂的 GNN 模型。

应用场景

  • 图分类与回归: 在分子结构、社交网络、生物网络等图数据上进行整体分类或属性预测，如药物发现、材料科学。
  • 节点分类与预测: 对图中的节点进行分类或预测其属性，如社区检测、用户兴趣预测、引文网络中的论文类别预测。
  • 边预测与推荐: 预测图中节点之间是否存在连接或边的属性，如链接预测、知识图谱补全、推荐系统中的用户-物品交互预测。
  • 知识图谱: 构建和推理大规模知识图谱，通过图嵌入技术学习实体和关系的低维表示（如 DGL-KE）。
  • 生命科学: 应用于生物分子图分析，如蛋白质相互作用网络、药物分子性质预测（如 DGL-LifeSci）。
  • 工业级部署: 通过与云服务（如 Amazon SageMaker）集成，简化大规模图学习模型的部署和应用。
  • torchgeometric.datasets — pytorchgeometric documentation
  • dgl.data — DGL 0.9.1post1 documentation
  • dgl/dgl.data.rst at 0.9.x · dmlc/dgl

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知识图谱

简介

本总结综合了知识图谱嵌入、大型知识库（如Freebase和Wikidata）的数据映射与集成，以及语义网中实体同一性（sameAs）的表示与应用。这些内容共同指向了知识表示、数据互联互通和信息整合的关键技术与挑战，旨在构建和利用结构化的知识来增强数据间的关联性与可发现性。

核心功能

  • 知识图谱嵌入 (OpenKE): 提供将知识图谱中的实体和关系映射到连续向量空间的功能，支持多种嵌入模型（如TransR, PTransE），用于知识表示学习和下游任务。
  • 知识库数据映射与转换 (Freebase/Wikidata): 实现不同大型知识库之间的数据转换和映射，特别是Freebase到Wikidata的语句生成，促进跨知识库的数据融合与利用。
  • 实体同一性识别与链接 (sameAs.org): 作为语义网的核心机制，sameAs属性用于声明两个或多个资源代表同一个实体，从而实现不同数据集或命名空间中相同实体的互联互通，支持数据集成和知识发现。

技术原理

  • 知识嵌入技术: 基于分布式表示思想，通过神经网络或矩阵分解等算法，将知识图谱中的离散符号（实体、关系）投影到低维稠密的实数向量空间。核心在于通过学习这些向量，捕获实体与关系之间的语义关联，使相似的实体在向量空间中距离相近，相关联的实体和关系向量满足特定的几何变换关系。
  • 数据映射与ETL: 通过解析源知识库（如Freebase）的Schema和数据，设计映射规则将源数据项转换为目标知识库（如Wikidata）的Schema和数据格式。此过程涉及数据清洗、转换和加载 (ETL) 流程，确保数据语义的正确对齐。
  • 语义网与URI识别: sameAs属性是OWL本体语言和Schema.org中的一个关键谓词，用于表达两个URI指向的是同一个现实世界实体。其原理在于利用统一资源标识符 (URI) 作为实体的全局唯一标识，并通过声明owl:sameAs关系，实现跨数据源的实体解析和融合，构建LOD (Linked Open Data) 云。

应用场景

  • 智能问答系统: 利用知识图谱嵌入技术提升问答系统对复杂语义查询的理解和推理能力。
  • 推荐系统: 基于知识图谱的实体和关系嵌入，提供更精准和多样化的推荐。
  • 知识图谱补全: 通过嵌入模型预测知识图谱中缺失的实体或关系。
  • 跨知识库数据集成: 将来自不同来源的结构化数据（如Freebase和Wikidata）整合起来，形成更全面、更丰富的知识体系，支持更复杂的查询和分析。
  • 语义搜索与数据互操作: 通过sameAs链接打破数据孤岛，使得用户在查询一个数据集时也能发现其他数据集中关于同一实体的信息，极大增强数据的可发现性和互操作性。
  • 本体对齐与数据去重: 在大数据环境中，利用sameAs机制识别和合并重复的实体记录，提高数据质量和一致性。
  • OpenKE/benchmarks at master · thunlp/OpenKE
  • 数据转储  |  Freebase API (Deprecated)  |  Google Developers
  • sameAs

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社交网络

简介

Reddit评论与主题数据集（Reddit Comment and Thread Dataset）由Linan Qiu于2016年创建，旨在为自然语言处理（NLP）项目提供丰富的文本数据资源。该数据集主要包含从Reddit平台抓取的约26万条评论和主题数据，覆盖了众多不同的子版块（subreddit）及其所属的元版块（metareddit）。

核心功能

  • 提供Reddit社交数据： 汇集Reddit平台的评论和帖子内容，作为研究和应用的基础数据。
  • 支持社交行为分析： 包含用户、子版块和时间戳等信息，有助于分析用户在Reddit上的交互行为模式。
  • NLP模型训练与评估： 为各类自然语言处理任务（如文本分类、情感分析、主题建模）提供大规模、真实世界的语料库。
  • 内容特征化： 提供评论和帖子的分数、评论数量等元数据，可用于构建更丰富的文本特征。

技术原理

该数据集的核心技术原理在于数据的抓取、结构化与特征化。
  • 数据抓取： 通过Reddit的公开API获取评论、帖子及相关元数据。
  • 数据结构： 数据通常以结构化形式呈现，如包含用户ID、所属子版块和交互时间戳的元组。对于帖子，可能以JSON对象形式存储，包含评论文本、分数、作者、子版块、评论树位置等详细字段。
  • 文本向量化： 为方便机器学习模型处理，数据可利用预训练的词向量（如300维GloVe Common Crawl词向量）对文本内容进行平均嵌入处理，将文本信息转化为数值向量。
  • 特征工程： 每个帖子可提取多维度特征，例如帖子标题的平均词嵌入、帖子所有评论的平均词嵌入、帖子的分数以及帖子的评论数量等。

应用场景

  • 自然语言处理研究： 用于文本分类、情感分析、问答系统、摘要生成、语义理解和语言生成等NLP任务的训练和验证。
  • 社交媒体分析： 分析在线社区的动态、用户行为模式、热门话题趋势、舆情监控及谣言检测。
  • 计算社会学： 探究在线社交网络结构、信息传播机制、社区演化和用户群体特征。
  • 推荐系统： 基于用户与内容交互数据，构建和优化个性化内容推荐算法。
  • 数据挖掘与机器学习： 作为大数据集用于训练和测试各类分类、聚类、回归等机器学习模型。
  • linanqiu/reddit-dataset: Dataset of threads and comments from reddit

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通用谱图

我已对提供的网络链接进行了内容获取和分析。由于 ../README.md#目录 和 ../README-EN.md#contents 是本地文件路径，并非可访问的网络链接，我无法获取其内容进行分析。因此，以下内容总结将基于我成功获取的两个网络链接（OpenKG新冠知识图谱和阿里云天池数据集）的信息。

简介

OpenKG是一个开放知识图谱平台，在疫情期间积极发布并持续更新了多个与新冠病毒相关的知识图谱，旨在助力科研和疫情防控。这些图谱涵盖新冠概念、防控策略和流行病学分析等多个维度，且基于统一的命名规范和语义格式。同时，阿里云天池作为重要的数据集发布平台，也提供了包括医疗健康在内的多种领域的开源数据集，为相关研究和实践提供了宝贵数据资源。

核心功能

  • 新冠知识图谱构建与发布： OpenKG整合并发布了来自哈尔滨工业大学、武汉科技大学、东南大学和IBM中国研究院等机构构建的新冠概念图谱、新冠防控图谱和流行病学图谱，提供结构化的新冠疫情知识。
  • 统一规范与开放共享： OpenKG发布的知识图谱遵循统一的命名规范和语义格式，并采用CC-by SA协议开放共享，便于研究人员使用和协作。
  • 大规模开源数据集提供： 阿里云天池发布了涵盖计算机视觉、自然语言处理、金融、电商、医疗、工业、农业等多个领域的全面开源数据集，支持广泛的学术研究和行业应用。

技术原理

OpenKG的新冠知识图谱构建可能涉及以下技术原理：
  • 信息抽取 (Information Extraction)： 从各类疫情相关文本数据（如新闻、论文、报告）中自动识别实体（如病毒名称、症状、药物、机构、地点）及其相互关系。
  • 本体构建 (Ontology Engineering)： 定义新冠领域的核心概念、属性和关系，形成领域本体，为知识图谱提供结构化的语义框架。
  • 知识融合 (Knowledge Fusion)： 将来自不同来源、不同格式的新冠相关数据进行整合、去重和对齐，构建统一、高质量的知识图谱。
  • 图数据库技术 (Graph Database Technology)： 采用Neo4j、RDF等图数据库存储和管理知识图谱数据，支持高效的图查询和图分析。
阿里云天池的数据集则依托于：
  • 大数据存储与管理 (Big Data Storage and Management)： 利用分布式文件系统（如HDFS）或对象存储服务（如OSS）高效存储海量数据集。
  • 数据清洗与脱敏 (Data Cleaning and Anonymization)： 对原始数据进行预处理，去除噪声、处理缺失值，并对敏感信息进行脱敏处理，确保数据质量和隐私安全。
  • 数据共享平台技术： 搭建稳定、高效的数据下载和API接口服务，方便用户获取和使用数据。

应用场景

  • 疫情分析与预测： 基于新冠知识图谱进行疫情传播路径分析、病毒变异研究、药物靶点发现等，辅助流行病学研究和决策。
  • 智能问答系统： 构建面向公众或医疗专业人员的新冠疫情智能问答系统，提供权威、实时的疫情信息查询。
  • 临床辅助决策： 结合新冠知识图谱和患者数据，为医生提供疾病诊断、治疗方案推荐等辅助决策支持。
  • 新药研发与疫苗设计： 利用知识图谱分析病毒-宿主相互作用、药物-靶点关系，加速新药和疫苗的研发进程。
  • 学术研究与教育： 开源数据集为高校和科研机构提供丰富的数据资源，支持计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘等领域的算法研究与创新。
  • 行业应用开发： 基于天池数据集开发各类行业解决方案，如智能医疗诊断系统、金融风控模型、智慧农业应用等。
  • 新冠专题 - 开放知识图谱
  • AliOpenKG：开放的数字商业知识图谱_解压密码aliopenkg2022

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