基于知识图谱的科技情报的可视化与预测分析
案例介绍
责任描述：基于知识图谱的科技情报的可视化与预测分析项目本人担任第一主持人，并基于项目发表了 IEEE 论文一篇和专利两篇。爬取数据集过程中，使用到 IP 池的调用。算法部分，调用 pagerank 算法得到实体向量的 64 维数据表示。搭建 lstm 调整向量的表示。标签为 7 维领域标签。最终，实体向量表现出知识图谱中实体的相关关系的特性。并且通过搭建 resnet 学习实体间的相关关系，训练模型，通过某一个实体向量找到与其相关的实体向量。
基于知识图谱的科技情报的可视化与预测分析
案例介绍
项目经历：会运用 Neo4j 库，Python 爬虫，掌握了 Flask 框架以及算法的调用
责任描述：基于知识图谱的科技情报的可视化与预测分析项目本人担任第一主持人，并基于项目发表了 IEEE 论文一篇和专利两篇。爬取数据集过程中，使用到 IP 池的调用。算法部分，调用 pagerank 算法得到实体向量的 64 维数据表示。搭建 lstm 调整向量的表示。标签为 7 维领域标签。最终，实体向量表现出知识图谱中实体的相关关系的特性。并且通过搭建 resnet 学习实体间的相关关系，训练模型，通过某一个实体向量找到与其相关的实体向量。
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