DataStructureGraphrepresentation

基于柯西-施瓦茨不等式的知识图谱稠密表示方法
林霞;王聪;李敏;李俊华
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2023(44)2
【摘要】知识图谱稠密表示将形态各异的知识转化为结构化的实值向量,是当前有效的知识表示方式之一,广泛应用于知识计算和知识推理.在知识图谱稠密表示发展过程中,现有表示方法采用随机梯度下降法优化知识向量,导致知识嵌入精确度低.为此,本文提出了基于柯西-施瓦茨不等式的知识图谱稠密表示方法,将知识嵌入到低维稠密的向量空间.首先借助基于翻译操作的嵌入学习模型,利用势能函数表示实体和关系在向量空间中的距离,然后基于柯西-施瓦茨不等式,以极小化势能函数,最后在低维向量空间中最优化知识图谱的实体和关系向量.在基于数据集FB15k和WN18的对比实验中,度量标准hits@10和hits@1均得到了提升,证明了该方法提高了知识图谱稠密表示的准确性.
【总页数】7页(P300-306)
【作者】林霞;王聪;李敏;李俊华
【作者单位】四川师范大学计算机科学学院;四川警察学院计算机科学与技术系【正文语种】中文
【中图分类】TP399
【相关文献】
1.柯西-施瓦茨不等式的三种证明
2.柯西不等式与施瓦茨不等式的推广
3.基于柯西-施瓦茨散度的多目标跟踪中的传感器选择
4.关于柯西-施瓦茨不等式证明
5.算子的柯西-施瓦茨范数不等式的改进
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名词解释中英文对比<using_information_sources> social networks 社会网络abductive reasoning 溯因推理action recognition(行为识别)active learning(主动学习)adaptive systems 自适应系统adverse drugs reactions(药物不良反应)algorithm design and analysis(算法设计与分析) algorithm(算法)artificial intelligence 人工智能association rule(关联规则)attribute value taxonomy 属性分类规范automomous agent 自动代理automomous systems 自动系统background knowledge 背景知识bayes methods(贝叶斯方法)bayesian inference(贝叶斯推断)bayesian methods(bayes 方法)belief propagation(置信传播)better understanding 内涵理解big data 大数据big data(大数据)biological network(生物网络)biological sciences(生物科学)biomedical domain 生物医学领域biomedical research(生物医学研究)biomedical text(生物医学文本)boltzmann machine(玻尔兹曼机)bootstrapping method 拔靴法case based reasoning 实例推理causual models 因果模型citation matching (引文匹配)classification (分类)classification algorithms(分类算法)clistering algorithms 聚类算法cloud computing(云计算)cluster-based retrieval (聚类检索)clustering (聚类)clustering algorithms(聚类算法)clustering 聚类cognitive science 认知科学collaborative filtering (协同过滤)collaborative filtering(协同过滤)collabrative ontology development 联合本体开发collabrative ontology engineering 联合本体工程commonsense knowledge 常识communication networks(通讯网络)community detection(社区发现)complex data(复杂数据)complex dynamical networks(复杂动态网络)complex network(复杂网络)complex network(复杂网络)computational biology 计算生物学computational biology(计算生物学)computational complexity(计算复杂性) computational intelligence 智能计算computational modeling(计算模型)computer animation(计算机动画)computer networks(计算机网络)computer science 计算机科学concept clustering 概念聚类concept formation 概念形成concept learning 概念学习concept map 概念图concept model 概念模型concept modelling 概念模型conceptual model 概念模型conditional random field(条件随机场模型) conjunctive quries 合取查询constrained least squares (约束最小二乘) convex programming(凸规划)convolutional neural networks(卷积神经网络) customer relationship management(客户关系管理) data analysis(数据分析)data analysis(数据分析)data center(数据中心)data clustering (数据聚类)data compression(数据压缩)data envelopment analysis (数据包络分析)data fusion 数据融合data generation(数据生成)data handling(数据处理)data hierarchy (数据层次)data integration(数据整合)data integrity 数据完整性data intensive computing(数据密集型计算)data management 数据管理data management(数据管理)data management(数据管理)data miningdata mining 数据挖掘data model 数据模型data models(数据模型)data partitioning 数据划分data point(数据点)data privacy(数据隐私)data security(数据安全)data stream(数据流)data streams(数据流)data structure( 数据结构)data structure(数据结构)data visualisation(数据可视化)data visualization 数据可视化data visualization(数据可视化)data warehouse(数据仓库)data warehouses(数据仓库)data warehousing(数据仓库)database management systems(数据库管理系统)database management(数据库管理)date interlinking 日期互联date linking 日期链接Decision analysis(决策分析)decision maker 决策者decision making (决策)decision models 决策模型decision models 决策模型decision rule 决策规则decision support system 决策支持系统decision support systems (决策支持系统) decision tree(决策树)decission tree 决策树deep belief network(深度信念网络)deep learning(深度学习)defult reasoning 默认推理density estimation(密度估计)design methodology 设计方法论dimension reduction(降维) dimensionality reduction(降维)directed graph(有向图)disaster management 灾害管理disastrous event(灾难性事件)discovery(知识发现)dissimilarity (相异性)distributed databases 分布式数据库distributed databases(分布式数据库) distributed query 分布式查询document clustering (文档聚类)domain experts 领域专家domain knowledge 领域知识domain specific language 领域专用语言dynamic databases(动态数据库)dynamic logic 动态逻辑dynamic network(动态网络)dynamic system(动态系统)earth mover's distance(EMD 距离) education 教育efficient algorithm(有效算法)electric commerce 电子商务electronic health records(电子健康档案) entity disambiguation 实体消歧entity recognition 实体识别entity recognition(实体识别)entity resolution 实体解析event detection 事件检测event detection(事件检测)event extraction 事件抽取event identificaton 事件识别exhaustive indexing 完整索引expert system 专家系统expert systems(专家系统)explanation based learning 解释学习factor graph(因子图)feature extraction 特征提取feature extraction(特征提取)feature extraction(特征提取)feature selection (特征选择)feature selection 特征选择feature selection(特征选择)feature space 特征空间first order logic 一阶逻辑formal logic 形式逻辑formal meaning prepresentation 形式意义表示formal semantics 形式语义formal specification 形式描述frame based system 框为本的系统frequent itemsets(频繁项目集)frequent pattern(频繁模式)fuzzy clustering (模糊聚类)fuzzy clustering (模糊聚类)fuzzy clustering (模糊聚类)fuzzy data mining(模糊数据挖掘)fuzzy logic 模糊逻辑fuzzy set theory(模糊集合论)fuzzy set(模糊集)fuzzy sets 模糊集合fuzzy systems 模糊系统gaussian processes(高斯过程)gene expression data 基因表达数据gene expression(基因表达)generative model(生成模型)generative model(生成模型)genetic algorithm 遗传算法genome wide association study(全基因组关联分析) graph classification(图分类)graph classification(图分类)graph clustering(图聚类)graph data(图数据)graph data(图形数据)graph database 图数据库graph database(图数据库)graph mining(图挖掘)graph mining(图挖掘)graph partitioning 图划分graph query 图查询graph structure(图结构)graph theory(图论)graph theory(图论)graph theory(图论)graph theroy 图论graph visualization(图形可视化)graphical user interface 图形用户界面graphical user interfaces(图形用户界面)health care 卫生保健health care(卫生保健)heterogeneous data source 异构数据源heterogeneous data(异构数据)heterogeneous database 异构数据库heterogeneous information network(异构信息网络) heterogeneous network(异构网络)heterogenous ontology 异构本体heuristic rule 启发式规则hidden markov model(隐马尔可夫模型)hidden markov model(隐马尔可夫模型)hidden markov models(隐马尔可夫模型) hierarchical clustering (层次聚类) homogeneous network(同构网络)human centered computing 人机交互技术human computer interaction 人机交互human interaction 人机交互human robot interaction 人机交互image classification(图像分类)image clustering (图像聚类)image mining( 图像挖掘)image reconstruction(图像重建)image retrieval (图像检索)image segmentation(图像分割)inconsistent ontology 本体不一致incremental learning(增量学习)inductive learning (归纳学习)inference mechanisms 推理机制inference mechanisms(推理机制)inference rule 推理规则information cascades(信息追随)information diffusion(信息扩散)information extraction 信息提取information filtering(信息过滤)information filtering(信息过滤)information integration(信息集成)information network analysis(信息网络分析) information network mining(信息网络挖掘) information network(信息网络)information processing 信息处理information processing 信息处理information resource management (信息资源管理) information retrieval models(信息检索模型) information retrieval 信息检索information retrieval(信息检索)information retrieval(信息检索)information science 情报科学information sources 信息源information system( 信息系统)information system(信息系统)information technology(信息技术)information visualization(信息可视化)instance matching 实例匹配intelligent assistant 智能辅助intelligent systems 智能系统interaction network(交互网络)interactive visualization(交互式可视化)kernel function(核函数)kernel operator (核算子)keyword search(关键字检索)knowledege reuse 知识再利用knowledgeknowledgeknowledge acquisitionknowledge base 知识库knowledge based system 知识系统knowledge building 知识建构knowledge capture 知识获取knowledge construction 知识建构knowledge discovery(知识发现)knowledge extraction 知识提取knowledge fusion 知识融合knowledge integrationknowledge management systems 知识管理系统knowledge management 知识管理knowledge management(知识管理)knowledge model 知识模型knowledge reasoningknowledge representationknowledge representation(知识表达) knowledge sharing 知识共享knowledge storageknowledge technology 知识技术knowledge verification 知识验证language model(语言模型)language modeling approach(语言模型方法) large graph(大图)large graph(大图)learning(无监督学习)life science 生命科学linear programming(线性规划)link analysis (链接分析)link prediction(链接预测)link prediction(链接预测)link prediction(链接预测)linked data(关联数据)location based service(基于位置的服务) loclation based services(基于位置的服务) logic programming 逻辑编程logical implication 逻辑蕴涵logistic regression(logistic 回归)machine learning 机器学习machine translation(机器翻译)management system(管理系统)management( 知识管理)manifold learning(流形学习)markov chains 马尔可夫链markov processes(马尔可夫过程)matching function 匹配函数matrix decomposition(矩阵分解)matrix decomposition(矩阵分解)maximum likelihood estimation(最大似然估计)medical research(医学研究)mixture of gaussians(混合高斯模型)mobile computing(移动计算)multi agnet systems 多智能体系统multiagent systems 多智能体系统multimedia 多媒体natural language processing 自然语言处理natural language processing(自然语言处理) nearest neighbor (近邻)network analysis( 网络分析)network analysis(网络分析)network analysis(网络分析)network formation(组网)network structure(网络结构)network theory(网络理论)network topology(网络拓扑)network visualization(网络可视化)neural network(神经网络)neural networks (神经网络)neural networks(神经网络)nonlinear dynamics(非线性动力学)nonmonotonic reasoning 非单调推理nonnegative matrix factorization (非负矩阵分解) nonnegative matrix factorization(非负矩阵分解) object detection(目标检测)object oriented 面向对象object recognition(目标识别)object recognition(目标识别)online community(网络社区)online social network(在线社交网络)online social networks(在线社交网络)ontology alignment 本体映射ontology development 本体开发ontology engineering 本体工程ontology evolution 本体演化ontology extraction 本体抽取ontology interoperablity 互用性本体ontology language 本体语言ontology mapping 本体映射ontology matching 本体匹配ontology versioning 本体版本ontology 本体论open government data 政府公开数据opinion analysis(舆情分析)opinion mining(意见挖掘)opinion mining(意见挖掘)outlier detection(孤立点检测)parallel processing(并行处理)patient care(病人医疗护理)pattern classification(模式分类)pattern matching(模式匹配)pattern mining(模式挖掘)pattern recognition 模式识别pattern recognition(模式识别)pattern recognition(模式识别)personal data(个人数据)prediction algorithms(预测算法)predictive model 预测模型predictive models(预测模型)privacy preservation(隐私保护)probabilistic logic(概率逻辑)probabilistic logic(概率逻辑)probabilistic model(概率模型)probabilistic model(概率模型)probability distribution(概率分布)probability distribution(概率分布)project management(项目管理)pruning technique(修剪技术)quality management 质量管理query expansion(查询扩展)query language 查询语言query language(查询语言)query processing(查询处理)query rewrite 查询重写question answering system 问答系统random forest(随机森林)random graph(随机图)random processes(随机过程)random walk(随机游走)range query(范围查询)RDF database 资源描述框架数据库RDF query 资源描述框架查询RDF repository 资源描述框架存储库RDF storge 资源描述框架存储real time(实时)recommender system(推荐系统)recommender system(推荐系统)recommender systems 推荐系统recommender systems(推荐系统)record linkage 记录链接recurrent neural network(递归神经网络) regression(回归)reinforcement learning 强化学习reinforcement learning(强化学习)relation extraction 关系抽取relational database 关系数据库relational learning 关系学习relevance feedback (相关反馈)resource description framework 资源描述框架restricted boltzmann machines(受限玻尔兹曼机) retrieval models(检索模型)rough set theroy 粗糙集理论rough set 粗糙集rule based system 基于规则系统rule based 基于规则rule induction (规则归纳)rule learning (规则学习)rule learning 规则学习schema mapping 模式映射schema matching 模式匹配scientific domain 科学域search problems(搜索问题)semantic (web) technology 语义技术semantic analysis 语义分析semantic annotation 语义标注semantic computing 语义计算semantic integration 语义集成semantic interpretation 语义解释semantic model 语义模型semantic network 语义网络semantic relatedness 语义相关性semantic relation learning 语义关系学习semantic search 语义检索semantic similarity 语义相似度semantic similarity(语义相似度)semantic web rule language 语义网规则语言semantic web 语义网semantic web(语义网)semantic workflow 语义工作流semi supervised learning(半监督学习)sensor data(传感器数据)sensor networks(传感器网络)sentiment analysis(情感分析)sentiment analysis(情感分析)sequential pattern(序列模式)service oriented architecture 面向服务的体系结构shortest path(最短路径)similar kernel function(相似核函数)similarity measure(相似性度量)similarity relationship (相似关系)similarity search(相似搜索)similarity(相似性)situation aware 情境感知social behavior(社交行为)social influence(社会影响)social interaction(社交互动)social interaction(社交互动)social learning(社会学习)social life networks(社交生活网络)social machine 社交机器social media(社交媒体)social media(社交媒体)social media(社交媒体)social network analysis 社会网络分析social network analysis(社交网络分析)social network(社交网络)social network(社交网络)social science(社会科学)social tagging system(社交标签系统)social tagging(社交标签)social web(社交网页)sparse coding(稀疏编码)sparse matrices(稀疏矩阵)sparse representation(稀疏表示)spatial database(空间数据库)spatial reasoning 空间推理statistical analysis(统计分析)statistical model 统计模型string matching(串匹配)structural risk minimization (结构风险最小化) structured data 结构化数据subgraph matching 子图匹配subspace clustering(子空间聚类)supervised learning( 有support vector machine 支持向量机support vector machines(支持向量机)system dynamics(系统动力学)tag recommendation(标签推荐)taxonmy induction 感应规范temporal logic 时态逻辑temporal reasoning 时序推理text analysis(文本分析)text anaylsis 文本分析text classification (文本分类)text data(文本数据)text mining technique(文本挖掘技术)text mining 文本挖掘text mining(文本挖掘)text summarization(文本摘要)thesaurus alignment 同义对齐time frequency analysis(时频分析)time series analysis( 时time series data(时间序列数据)time series data(时间序列数据)time series(时间序列)topic model(主题模型)topic modeling(主题模型)transfer learning 迁移学习triple store 三元组存储uncertainty reasoning 不精确推理undirected graph(无向图)unified modeling language 统一建模语言unsupervisedupper bound(上界)user behavior(用户行为)user generated content(用户生成内容)utility mining(效用挖掘)visual analytics(可视化分析)visual content(视觉内容)visual representation(视觉表征)visualisation(可视化)visualization technique(可视化技术) visualization tool(可视化工具)web 2.0(网络2.0)web forum(web 论坛)web mining(网络挖掘)web of data 数据网web ontology lanuage 网络本体语言web pages(web 页面)web resource 网络资源web science 万维科学web search (网络检索)web usage mining(web 使用挖掘)wireless networks 无线网络world knowledge 世界知识world wide web 万维网world wide web(万维网)xml database 可扩展标志语言数据库附录 2 Data Mining 知识图谱（共包含二级节点15 个，三级节点93 个）间序列分析)监督学习)领域 二级分类 三级分类。

第一部分、计算机算法常用术语中英对照Data Structures 基本数据结构?Dictionaries 字典?Priority Queues 堆?Graph Data Structures 图?Set Data Structures 集合?Kd-Trees 线段树?Numerical Problems 数值问题?Solving Linear Equations 线性方程组?Bandwidth Reduction 带宽压缩?Matrix Multiplication 矩阵乘法?Determinants and Permanents 行列式?Constrained and Unconstrained Optimization 最值问题? Linear Programming 线性规划?Random Number Generation 随机数生成?Factoring and Primality Testing 因子分解/质数判定? Arbitrary Precision Arithmetic 高精度计算?Knapsack Problem 背包问题? Discrete Fourier Transform 离散Fourier变换? Combinatorial Problems 组合问题?Sorting 排序?Searching 查找?Median and Selection 中位数?Generating Permutations 排列生成? Generating Subsets 子集生成?Generating Partitions 划分生成?Generating Graphs 图的生成?Calendrical Calculations 日期?Job Scheduling 工程安排?Satisfiability 可满足性?Graph Problems -- polynomial 图论-多项式算法? Connected Components 连通分支? Topological Sorting 拓扑排序?Minimum Spanning Tree 最小生成树?Shortest Path 最短路径?Transitive Closure and Reduction 传递闭包?Matching 匹配?Eulerian Cycle / Chinese Postman Euler回路/中国邮路? Edge and Vertex Connectivity 割边/割点?Network Flow 网络流?Drawing Graphs Nicely 图的描绘?Drawing Trees 树的描绘?Planarity Detection and Embedding 平面性检测和嵌入? Graph Problems -- hard 图论-NP问题?Clique 最大团?Independent Set 独立集?Vertex Cover 点覆盖?Traveling Salesman Problem 旅行商问题? Hamiltonian Cycle Hamilton回路?Graph Partition 图的划分?Vertex Coloring 点染色?Edge Coloring 边染色?Graph Isomorphism 同构?Steiner Tree Steiner树? Feedback Edge/Vertex Set 最大无环子图? Computational Geometry 计算几何? Convex Hull 凸包?Triangulation 三角剖分?Voronoi Diagrams Voronoi图?Nearest Neighbor Search 最近点对查询? Range Search 范围查询?Point Location 位置查询?Intersection Detection 碰撞测试?Bin Packing 装箱问题?Medial-Axis Transformation 中轴变换? Polygon Partitioning 多边形分割? Simplifying Polygons 多边形化简?Shape Similarity 相似多边形?Motion Planning 运动规划?Maintaining Line Arrangements 平面分割? Minkowski Sum Minkowski和?Set and String Problems 集合与串的问题?Set Cover 集合覆盖?Set Packing 集合配置?String Matching 模式匹配?Approximate String Matching 模糊匹配?Text Compression 压缩?Cryptography 密码?Finite State Machine Minimization 有穷自动机简化? Longest Common Substring 最长公共子串? Shortest Common Superstring 最短公共父串? DP——Dynamic Programming——动态规划? recursion ——递归?第二部分、编程词汇?A2A integration A2A整合?abstract 抽象的?abstract base class (ABC)抽象基类?abstract class 抽象类?abstraction 抽象、抽象物、抽象性? access 存取、访问?access level访问级别?access function 访问函数?account 账户?action 动作?activate 激活?active 活动的?actual parameter 实参?adapter 适配器?add-in 插件?address 地址?address space 地址空间?address-of operator 取地址操作符?ADL (argument-dependent lookup)?ADO(ActiveX Data Object)ActiveX数据对象? advancedaggregation 聚合、聚集?algorithm 算法?alias 别名?align 排列、对齐?allocate 分配、配置?allocator分配器、配置器?angle bracket 尖括号?annotation 注解、评注?API (Application Programming Interface) 应用(程序)编程接口?app domain (application domain)应用域?application 应用、应用程序?application framework 应用程序框架?appearance 外观?append 附加?architecture 架构、体系结构?archive file 归档文件、存档文件?argument引数(传给函式的值)。

结构化数据向量表征结构化数据是指可在表格或数据库中以规则、明确的方式组织和存储的数据，例如数字、日期、文本或布尔值。

向量表征是一种将结构化数据转化为一维向量形式的技术。

本文将逐步回答关于结构化数据向量表征的问题。

在机器学习和自然语言处理等领域，结构化数据在处理和分析中起着重要的作用。

然而，这些数据往往需要转化成向量形式，以便进行进一步的分析和建模。

向量表征可以帮助我们将结构化数据转换为连续、稠密的向量空间中的点，从而可以应用于各种机器学习算法和模型。

一、什么是结构化数据向量表征？结构化数据向量表征是将结构化数据转换为向量形式的算法或技术。

这种转换通常通过将数据中的各个特征映射到一个高维向量空间中的点来实现。

向量的维度可以根据数据的特点和需求进行调整。

转换后的向量保留了原始数据的关键信息，并且可以用于各种机器学习任务，如聚类、分类和回归等。

二、为什么需要结构化数据向量表征？结构化数据向量表征在许多实际应用中具有重要意义。

首先，由于机器学习和深度学习算法通常需要处理连续的数值数据，转换成向量形式可以方便地将结构化数据应用于这些算法。

其次，结构化数据向量表征可以提取数据的关键特征，并帮助我们理解和解释数据。

此外，向量表征还可以减少数据存储和计算的开销，提高模型的训练和预测效率。

三、常用的结构化数据向量表征方法有哪些？1. One-hot编码：这是一种最常见且简单的向量表征方法。

对于具有离散取值的特征，我们可以使用One-hot编码将每个取值映射为一个二进制向量，向量中只有相应取值的位置为1，其余位置为0。

这样可以将特征转换为一个稀疏的向量。

2. 词袋模型：这是一种常用的文本特征向量表征方法。

它将文本中的词语作为特征，并统计每个词语在文本中出现的次数或频率。

通过构建词汇表，将每个词语映射为一个维度较大的向量，每个维度表示该词语在文本中出现的次数或频率。

3. 嵌入模型：这是一种将离散的结构化数据映射到连续空间的向量表征方法。

1.通俗易懂解释知识图谱（KnowledgeGraph）1. 前⾔从⼀开始的Google搜索，到现在的聊天机器⼈、⼤数据风控、证券投资、智能医疗、⾃适应教育、推荐系统，⽆⼀不跟知识图谱相关。

它在技术领域的热度也在逐年上升。

本⽂以通俗易懂的⽅式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了⽐较详细的解释。

知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由⾕歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。

⽬前，随着智能信息服务应⽤的不断发展，知识图谱已被⼴泛应⽤于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。

另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成⼀套Web语义知识库。

知识图谱以其强⼤的语义处理能⼒与开放互联能⼒，可为万维⽹上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0提出的“知识之⽹”愿景成为了可能。

2. 知识图谱定义知识图谱：是结构化的语义知识库，⽤于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。

知识图谱通过对错综复杂的⽂档的数据进⾏有效的加⼯、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组，最后聚合⼤量知识，从⽽实现知识的快速响应和推理。

知识图谱有⾃顶向下和⾃底向上两种构建⽅式。

所谓⾃顶向下构建是借助百科类⽹站等结构化数据源，从⾼质量数据中提取本体和模式信息，加⼊到知识库中；所谓⾃底向上构建，则是借助⼀定的技术⼿段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较⾼的新模式，经⼈⼯审核之后，加⼊到知识库中。

看⼀张简单的知识图谱：如图所⽰，你可以看到，如果两个节点之间存在关系，他们就会被⼀条⽆向边连接在⼀起，那么这个节点，我们就称为实体（Entity），它们之间的这条边，我们就称为关系（Relationship）。

ECON0010: Data StructureCourse Outline, 2020-2021 (Term 2)LecturerTeaching FellowClass TeachersAims"Data Structure”is a specialized and fundamental knowledge for college students majoring in computer science.This course covers the basic fundamental data structures, including linear structure, tree structure and graph structure,etc. It discusses the internal representation of basic data structure, associated algorithms (implemented by C programming language) based on data structures and analysis of algorithms, and implementations of data structures. In addition, sorting algorithm, searching algorithm and files algorithm will be introduced as well. Based on the successful experience of this course，students will master fundamental knowledge and methods of software，and improve their programming skills. Besides, students will establish a strong foundation for subsequent courses, such as Operation System, Compiling System, Principles of Data Base. The course is an examination subject for enrolling postgraduate students of Computer Science in high schools.ObjectivesThis course covers the basic fundamental data structures, they are linear structure.tree structure and graph structure;It discusses the internal representation of basic data structure、 associated algorithms (implemented by C or C++ programming language)based on data structures and analysis of algorithms, and implementations of data structures;Algorithms for sorting . searching and files will be introduced as well.At the end of the course, students should:(i) Master the basic knowledge and skills of computer programming;(ii) Establish the basic concepts and ideas of process oriented programming;(iii) skillfully use C language for general process oriented programming.Outline SyllabusChapter 1 PrefaceDefinitions of data structure,Basic concepts and terminology,Data abstraction and OOP. Chapter 2 Algorithm AnalysisDefinition of program and algorithm,Time complexities,Methods and goal of algorithm analysis.Chapter 3 List,Stacks,and QueuesDefinition of ADT,List ADT,Array implementation of lists,Linked Lists,Data structure and library of function, Applications of lists,Cursor implementation of linked lists, Stack ADT, Array implementation of lists, Linked lists implementation of stack, Applications of stacks, Postfix and infix evaluation,Circular queue,Applications of queue.Chapter 4 StringsDefinition of operations of Strings, Storage representation of Strings as sequence and linked, Algorithm implementation of associated operations.Chapter 5 Matrix And Generic ListCompression of matrix,Operations on compressed matrix,Linked implementation of generic lists,Recursive functions of generic lists,Applications of generic list.Chapter 6 TreesDefinition of tree ADT,FirstChild-NextSibling Representation, Tree traversals,Applications of trees, Definitions and properties of binary trees,Traversal of trees, Recursive functions of trees, Threaded binary trees,Binary search trees,AVL trees, Splay trees,B-trees,Application of binary trees.Chapter 7 Graph AlgorithmsDefinitions and terminology of graph,Representation of Graphs,AOV network,Topological sort,Shortest path algorithms,AOE network,Critical Path,Network flow problems,Minimum spanning tree,Applications of Depth-First Search,Biconnectivity,Breadth-first search,Euler Circuits,Problem solving in AI.Chapter 8 SearchingSearching of sequential tables and algorithms analysis,searching of tree-table and algorithms analysis,searching of hash-table and algorithms analysis.Chapter 9 SortingInsertion sort,A Slower bound for simple sorting algorithms,Shellsort,Heapsort,Mergesort, Quicksort,Sorting large structures,Bucket sort and radix sort.Required courseworkMultimedia courseware(programming assignment)Assessment50% process assessment results (10% discussion,20% Stage Test,20% homework)50%final assessment scoreRecommended reading1. TextbookKejian Xia;Data Structure +Algorithms , nd Edition; National DefenceIndustry Press，2004.2，(ISBN 7-118-02419-8 , 34 thousand characters);2. ReferencesWeimin Yan &Weimin Wu，Data Structure (C programming language),TSinghua University Press，1999;Zhuoqun Xu etc，Data Structure，High education Press，1998Course ArrangementFirst week：(4 class hours)Definitions of data structure,Basic concepts and terminology,Data abstraction and OOP. Second week: (4 class hours)Definition of program and algorithm,Time complexities,Methods and goal of algorithm analysis.The third week: (4 class hours)Definition of ADT,List ADT,Array implementation of lists,Linked Lists,Data structure and library of function, Applications of lists,Cursor implementation of linked lists.Stack ADT,Array implementation of lists,Linked lists implementation of stack,Applications ofstacks,Postfix and infix evaluation,Circular queue,Applications of queue.The fourth week: (4 class hours)Definition of operations of Strings,storage representation of Strings as sequence and linked,algorithm implementation of associated operations.The fifth week: (4 class hours)Compression of matrix,Operations on compressed matrix,Linked implementation of generic lists,Recursive functions of generic lists,Applications of generic list.The six week: (4 class hours)Definition of tree ADT,FirstChild-NextSibling Representation,Tree traversals,Applications of trees,Definitions and properties of binary trees,Traversal of trees.The seven week: (4 class hours)Recursive functions of trees,Threaded binary trees,Binary search trees.The eight week: (4 class hours)AVL trees,Splay trees,B-trees,Application of binary trees.The nine week: (4 class hours)Definintions and terminology of graph,Representation of Graphs,AOV network,Topological sort,Shortest path algorithms.The ten week (4 class hours)AOE network,Critical Path,Network flow problems,Minimum spanning tree,Applications of Depth-First Search,Biconnectivity,Breadth-first search,Euler Circuits,Problem solving in AI.The eleven week(4 class hours)Searching of sequential tables and algorithms analysis,searching of tree-table and algorithms analysis,searching of hash-table and algorithms analysis.The twelve week(4 class hours)Insertion sort,A Slower bound for simple sorting algorithms,Shellsort,Heapsort,Mergesort, Quicksort,Sorting large structures,Bucket sort and radix sort.Assignments to be given in1.Homework, by assigning corresponding homework to the learning content of each chapter.2.Pre-class test to evaluate students' mastery of the previous class.Evaluate students' hands-on operation mastery by assigning exercise questions on the computer3.Test for different knowledge modules.prehensive homework at the end of the semester to test students' cognition of the course.The specific content of the assessment includes the following points:(i) Essential basic knowledge in programmingUnderstand the composition of computer system, number system and its conversion,concept of algorithm and description method of algorithm(ii) C language basisMaster constants, operators, variables and input, output of C or C++ language. (iii) algorithm design techniquesGreedy algorithms,divide and conquer,dynamic programming,backtracking algorithms.。

数据几何结构表示方法Data geometry structure representation is a crucial aspect of data analysis and visualization. It allows us to understand the relationships and patterns within complex sets of data. One common method of representing data geometry is through the use of graphs or networks. Graph theory is a powerful tool for modeling data and analyzing relationships between data points. By representing data points as nodes and relationships as edges, we can create a visual representation of the data that highlights the underlying structure.数据几何结构表示是数据分析和可视化中的一个关键方面。

它使我们能够理解复杂数据集中的关系和模式。

表示数据几何的一种常见方法是通过图形或网络。

图论是一种用于建模数据和分析数据点之间关系的强大工具。

通过将数据点表示为节点，将关系表示为边，我们可以创建一个呈现数据的视觉表示，突出显示潜在结构。

Graph-based representations are particularly useful for analyzing social networks, biological networks, and other complex systems with interconnected elements. By visualizing the connections between nodes, we can gain insights into the structure of the data andidentify important nodes or hubs within the network. Additionally, graph algorithms can be used to analyze the properties of the network, such as centrality and clustering coefficients, to further understand the data geometry.基于图的表示特别适用于分析社交网络、生物网络和其他具有相互连接元素的复杂系统。

细胞有向图自动机及算法
樊建席
【期刊名称】《青岛大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】1996(009)001
【摘要】本文提出了细胞（ｄ１，ｄ２）－有向图自动机的定义，研究了怎样用它求得（ｄ１，ｄ２）－有向图的广度优先混合方向支撑树，单向树及强连通分量等问题并给出了相应的并行算法和时间复杂度分析。

【总页数】6页(P37-42)
【作者】樊建席
【作者单位】青岛大学计算机系
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.1
【相关文献】
1.一种结合细胞自动机的彩色图像数字水印算法的研究 [J], 侯晓芳;王欢;胡湛晗
2.组织工程软骨培养的细胞自动机算法模型与优化 [J], 求冰霞;李宏;王钰安;李文康;陶蒙;陈丰农;陈洁
3.基于2D Arnold混沌映射和初等细胞自动机的图像加密算法 [J], 成建宏;朱从旭;牛梦佳;张天然
4.基于分数阶超混沌的混沌细胞自动机图像加密算法 [J], 梁晏慧; 李国东
5.OFDM-PON系统中基于混沌的细胞自动机加密算法 [J], 卓先好;楼丁溧;毕美华;胡志蕊
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基于小波变换与核回归的图像放大算法
张捷
【期刊名称】《科技经济市场》
【年(卷),期】2016(000)009
【摘要】本文提出了一种基于小波变换与核回归的图像放大算法.经典核回归一般以高斯函数为核函数,所以放大图像的边缘会因为过分平滑而模糊.本文提出的算法首先使用小波变换提取图像边缘;再通过边缘检测将图像分为边缘和非边缘两个区域;最后根据不同区域采用不同特性的核函数进行插值.实验结果表示,该方法从主观视觉和客观参数上能提高放大图像的质量,使图像边缘更加清晰.
【总页数】3页(P47-49)
【作者】张捷
【作者单位】江西师范大学物理与通信电子学院,江西南昌 330022
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于小波变换和Cycle Spinning图像放大算法 [J], 刘婕;宋伟杰
2.基于加权抛物线插值与小波变换的图像放大算法 [J], 刘馨月;张宪超;周健
3.基于变分和小波变换的图像放大算法 [J], 冯象初;姜东焕;徐光宝
4.基于小波变换和高阶PDE的图像放大算法研究 [J], 马书红
5.一种基于小波变换的红外图像放大算法 [J], 程玉宝
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知识图谱表示模型方法选择评估在知识图谱中，表示模型方法是为了有效处理和表示知识图谱中的实体和关系而提出的。

这些方法帮助我们更好地理解和利用知识图谱中的信息，对于许多应用领域都具有重要的意义。

然而，随着不断涌现的表示模型方法，选择合适的方法成为了一个关键的挑战。

本文将介绍一些常见的知识图谱表示模型方法，并探讨如何评估这些方法的性能。

一、常见的知识图谱表示模型方法1. TransE模型TransE是最早提出的知识图谱表示模型之一。

该模型基于平移操作来表示实体和关系之间的语义关联，通过最小化三元组中头实体、关系和尾实体之间的距离来优化模型参数。

TransE方法简单有效，常被用于处理知识图谱中的实体关系预测任务。

2. TransH模型TransH在TransE的基础上进行了改进，通过引入关系特定的映射矩阵来解决实体和关系之间的语义关联问题。

该模型克服了TransE中的一些限制，并在一些特定的知识图谱任务中表现出更好的性能。

3. TransR模型TransR模型进一步发展了TransE和TransH模型的思想，通过引入矩阵关系来表示实体和关系之间的语义关联。

该模型能够更准确地捕捉实体和关系之间的语义关系，并在一些复杂的知识图谱任务中表现出很好的性能。

二、评估知识图谱表示模型方法的选择在选择合适的知识图谱表示模型方法时，我们需要考虑几个重要的评估指标：1. 准确率准确率是评估模型预测结果的重要指标之一。

我们可以通过比较模型在测试数据集上的预测结果和实际标签之间的一致性来评估模型的准确率。

2. 召回率召回率是评估模型对于真实标签的覆盖能力。

在知识图谱中，我们关心的是模型能够捕捉到尽可能多的实体和关系之间的语义关联。

因此，召回率也是一个重要的评估指标。

3. F1值F1值综合了准确率和召回率，可以更全面地评估模型的性能。

F1值的计算公式是F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)，其中precision表示准确率，recall表示召回率。

标题：学术研究中的知识图谱构建摘要：本文主要讨论知识图谱的构建方法，应用领域以及发展趋势。

我们分析了数据收集、数据清洗、知识推理以及知识可视化等关键步骤，并讨论了这些步骤在学术研究中的应用。

一、引言知识图谱是一种基于图的数据模型，它以节点（实体）和边（关系）的形式表示知识。

知识图谱广泛应用于自然语言处理、人工智能、数据挖掘等领域，为复杂知识的表达和推理提供了强大的工具。

二、知识图谱的构建1.数据收集：知识图谱的构建首先需要大量的数据。

这些数据可以从公开的数据库、社交媒体、网页抓取、文本挖掘等多种途径获取。

数据收集的目标是尽可能全面地覆盖各种类型的实体和关系。

2.数据清洗：收集到的数据往往包含大量的噪声和冗余信息，需要进行清洗以去除这些干扰。

清洗的过程包括识别重复、错误或不准确的数据，并将其替换为更准确或一致的数据。

3.知识推理：通过使用各种推理算法，如规则推断、逻辑推理等，可以从数据中提取更深层次的知识。

这些算法可以识别出隐藏在数据中的模式和结构，从而构建出更丰富、更有意义的知识图谱。

4.知识可视化：知识图谱的构建需要将抽象的图形数据以可视化的形式呈现出来，以便于理解和分析。

常用的可视化工具包括图形绘制软件、数据可视化和分析工具等。

三、知识图谱的应用领域1.自然语言处理：知识图谱可用于理解和生成自然语言文本，如问答系统、文本挖掘等。

2.人工智能：知识图谱可以作为人工智能系统的知识库，用于决策支持、推荐系统等。

3.数据挖掘：知识图谱可用于复杂的数据关联和模式发现，如社交网络分析、供应链管理等。

4.学术研究：知识图谱可用于研究领域的本体构建，为学术研究提供丰富的语义基础。

四、发展趋势和挑战随着技术的发展，知识图谱构建的方法和工具也在不断进步。

未来，我们期待看到更高效、更精确的知识图谱构建方法，以及更多应用领域的探索。

然而，知识图谱的构建也面临着一些挑战，如数据质量、规模限制、计算资源等问题。

这些问题需要我们持续研究和解决。

结构化数据向量表征-回复什么是结构化数据向量表征。

结构化数据向量表征（Structured Data Vector Representation）是一种将结构化数据表示为向量的方法。

结构化数据指的是可以在不同属性上进行分解和组合的数据，如表格数据、关系数据和图数据等。

向量表征是一种将数据转化为向量表示的技术，可以将数据的特征和关系以数值化的方式进行捕捉和表达。

结构化数据向量表征的目的是通过将结构化数据表示为向量，使得机器学习算法可以更方便地对结构化数据进行分析和挖掘。

为什么需要结构化数据向量表征。

结构化数据在现实世界中广泛存在，包括金融数据、医疗数据、社交网络数据等。

这些数据通常具有复杂的结构关系，包含大量的实体和属性，并且数据量庞大。

传统的机器学习方法往往需要手动设计特征，但对于规模较大的结构化数据，手动设计特征是非常耗时且困难的。

结构化数据向量表征通过将结构化数据表示为向量，使得机器学习算法能够更好地处理结构化数据，从而提高数据分析和挖掘的效率。

如何进行结构化数据向量表征。

结构化数据向量表征可以通过以下步骤来实现：1. 数据预处理：对原始的结构化数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。

同时，需要对数据进行归一化或标准化，以便于后续的向量表征方法能够更好地处理数据。

2. 特征工程：在结构化数据向量表征中，特征工程是非常重要的一步。

特征工程包括对原始数据进行特征提取、特征选择和特征变换等操作。

特征提取可以通过计算统计指标、使用领域知识进行特征构建等方式来获得数据的特征表示。

特征选择可以通过统计方法、信息论方法或机器学习方法来选择对目标任务有用的特征。

特征变换可以通过主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方式来进行特征的变换和降维。

3. 向量表示方法选择：选择适合的向量表示方法对结构化数据进行表征。

常用的向量表示方法包括基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等。

基于统计模型的方法包括词袋模型（Bag-of-Words），TF-IDF模型等，这些方法通过统计文本中词的出现频率和权重来表示文本。

知识图谱表示方法最新进展知识图谱是一种结构化的、语义导向的知识资源，它以实体、属性和关系的形式来描述现实世界中的事物。

如今，随着人工智能和大数据技术的快速发展，知识图谱的应用日益广泛。

但是，如何有效地表示和存储知识图谱一直是该领域的研究热点之一。

本文将介绍知识图谱表示方法的最新进展，并对其进行讨论和评价。

一、符号表示方法符号表示方法是最早也是最经典的知识图谱表示方法之一。

它使用符号和规则来表示事物之间的关系，从而构建起一个知识图谱。

这种方法的优势在于能够保留丰富的语义和推理能力，但是在处理大规模的知识图谱时会面临存储和计算效率的挑战。

二、图表示方法图表示方法是近年来发展起来的一种知识图谱表示方法。

它将知识图谱转化为一个图结构，其中实体和关系用节点表示，关系用边表示。

通过学习节点和边的向量表示，可以实现对知识图谱的有效表示和嵌入。

图表示方法具有较好的可扩展性和表达能力，已经在推荐系统、社交网络分析等领域取得了显著的成果。

三、矩阵表示方法矩阵表示方法是一种将知识图谱表示为一个稀疏矩阵的方法。

具体来说，将实体和关系映射为两个矩阵，并通过矩阵运算来表示它们之间的关系。

这种方法在存储和计算效率上具有优势，但是难以对复杂的关系进行建模。

四、深度学习表示方法深度学习表示方法是近年来在知识图谱表示中兴起的一种方法。

它利用深度神经网络的优势，通过多层非线性变换来学习实体和关系的表示。

深度学习表示方法具有较强的表达能力和泛化能力，已经在知识图谱补全、问答系统等任务中取得了重要的突破。

总结起来，知识图谱表示方法的最新进展包括符号表示方法、图表示方法、矩阵表示方法和深度学习表示方法。

每种方法都有其优势和局限性，选择哪种方法取决于应用场景和需求。

未来的研究方向包括改进现有方法的效率和性能，以及探索新的表示方法来应对不同类型的知识图谱任务。

通过不断地研究和创新，我们相信知识图谱的表示方法将会不断地得到改进和完善，为人工智能技术的发展提供更加强大的支持。