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基于卷积神经网络的知识图谱补全技术研究
目录
基于卷积神经网络的知识图谱补全技术研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．4
一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
国内外研究现状及发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
二、知识图谱概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
知识图谱定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
知识图谱构成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
知识图谱应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
知识图谱表示学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
三、卷积神经网络理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
神经网络基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
卷积神经网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
卷积神经网络工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
卷积神经网络应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
四、基于卷积神经网络的知识图谱补全技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
知识图谱补全技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
基于卷积神经网络的知识表示学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
知识图谱实体关系抽取与预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
知识图谱补全技术实现流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
实验验证与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
五、卷积神经网络在知识图谱补全中的优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．29
网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
算法参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
数据预处理技术优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
模型性能评估与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
多源异构知识融合策略探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
六、知识图谱补全技术应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
智慧城市建设领域应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
医疗健康领域应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
电子商务领域应用案例分析等）据此继续拓展的具体内容．．．．．42
基于卷积神经网络的知识图谱补全技术研究（2）．．．．．．．．．．．．．．．44
一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
研究目的与任务．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
二、知识图谱概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
知识图谱定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
知识图谱构建过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
知识图谱应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
三、卷积神经网络原理及应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
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