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知识图谱检测方法及相关装置、电子设备、存储介质: 本申请公开了一种知识图谱检测方法及相关装置、电子设备、存储介质,其中,知识图谱检测方法包括：获取知识图谱和知识图谱中的目标三元组；其中,知识图谱包括若干节点实体以及连接节点实体的实体关系,目标三元组包括目标头实体、目标尾实体两者以及两者之间的目标关系；基于节点实体的若干参考实体,得到节点实体的实体表示；其中,若干参考实体包括节点实体、节点实体的邻接实体、第一实体和第二实体,且第一实体表示节点实体的实体类别,第二实体表示邻接实体的实体类别；基于目标头实体的实体表示、目标关系的关系表示和目标尾实体的实体表示,得到目标三元组的检测结果。上述方案,能够提高知识图谱检测精度。

基于JSON数据生成架构图谱的方法、装置、设备和存储介质: 本发明涉及一种基于JSON数据生成架构图谱的方法,包括配置JSON文件,所述JSON文件对应架构场景,根据所述JSON文件和所述架构场景,制作所述架构场景的对象模型,利用所述对象模型,绘制对应的架构图谱。本发明能够降低创建以及修改架构图谱的成本,即时修改即时生效,即使是不会画的人员也能轻易的修改架构图谱。使得非专业人员也能快速创建并修改架构图谱,降低了绘制架构图谱的成本。对架构图谱进行了分类能进行快速的根据自身所需找到对应架构图谱。本发明还涉及一种基于JSON数据生成架构图谱的装置、设备和存储介质。

基于实时大数据的知识图谱系统的构建方法: 本发明涉及知识图谱技术领域,具体公开了基于实时大数据的知识图谱系统的构建方法,包括如下步骤：知识抽取步骤；从业务数据库实时获取用户信息,基于用户信息抽取图谱数据；其中业务数据库包括多个数据源,用户信息包括若干变量,图谱数据包括实体、属性和关系；知识融合步骤,将不同数据源关于同一个实体的变量融合为同一变量；知识表示步骤,基于图谱数据构建知识图谱。采用本发明的技术方案能够有效克服数据孤岛问题,便于后续分析复杂关系中的潜在个人欺诈以及团伙欺诈风险,实时进行风险评估,从而有效降低欺诈风险。

基于培养方案的课程知识图谱自动生成方法及系统: 本发明公开了一种基于培养方案的课程知识图谱自动生成方法,包括：根据课程大纲及课后学习数据预制知识点树状图,在知识点下设置元素,在元素下建立多个节点,将每一个节点对应一个课后学习数据,通过对知识点设置权重值建立知识点之间的关系,对节点设置权重值建立节点间的关系,生成预置知识图谱；采集教学过程中的教学内容知识点及课后学习数据,根据预置知识图谱中的知识内容,对采集的教学内容进行匹配,分析教学内容知识点的占比；对所采集的教学内容进行汇总分析,将采集的教学内容知识点与预置知识图谱的知识内容进行匹配分析。包含课堂的学习及课后学习数据,能更加全面的了解学生的知识点掌握情况,生成更加全面准确的评价报告。

应用于大数据的话题互动行为安防处理方法及话题服务器: 本申请的应用于大数据的话题互动行为安防处理方法及话题服务器,由于场景型话题调用信息汇总了已被调用的不同行为状态单元之间的操作行为轨迹信息,在同一可视化区域被反复调用时,可以无需额外对该可视化区域进行分析处理,能够在一定程度上避免大量的重复性分析处理,进一步地,通过各优化操作行为轨迹确定出与当前可视化行为记录适配的目标操作行为轨迹,能够尽可能减少确定操作行为轨迹所需要耗费的时间,并确保得到的目标操作行为轨迹的准确性和完整性,从而快速、准确地为后续的互动行为安防分析提供分析依据,避免在确定当前可视化行为记录的目标操作行为轨迹过程中耗费过多时间而影响互动行为安防分析的时效性。

一种基于知识图谱和协同过滤的API推荐方法: 本发明公开了一种基于知识图谱和协同过滤的API推荐方法,包括以下步骤：构建服务知识图谱；将知识图谱中的API实体嵌入到低维空间,并计算API之间相似度Sim1；获取目标Mashup使用过的API,基于Sim1将这些API的相似API组成推荐集合RS1；根据Mashup描述提取Mashup之间的功能,利用提取出来的功能计算目标Mashup与其他Mashup间的相似度Sim2；基于Sim2获取目标Mashup的相似Mashup,将相似Mashup使用过的API组合成推荐集合RS2；基于Mashup和API的历史使用关系构建Mashup的使用矩阵和API的使用矩阵,计算Mashup矩阵之间的相似度Sim3和API矩阵之间的相似度Sim4；基于Sim3获得目标Mashup的相似Mashup,并将相似Mashup使用过的API组成推荐列表RS3；获取目标Mashup使用过的API,基于Sim4将这些API的相似API组成推荐列表RS4；最后根据RS1,RS2,RS3,RS4得到最终API推荐结果。

基于知识图谱的问答方法、装置及计算机可读存储介质: 本公开涉及一种基于知识图谱的问答方法、装置,及可读存储介质。基于知识图谱的问答方法包括：获取用户问题,以及检索数据,所述检索数据包括所述用户问题中的目标实体；根据所述检索数据,从预先构建的知识图谱的索引表中检索包括所述目标实体的多个SPO三元组的索引数据,根据所述索引数据,从所述知识图谱中获取多个所述SPO三元组,确定每个SPO三元组与用户问题的匹配度,将与用户问题匹配度最高的SPO三元组,作为目标问答数据输出。通过本公开,可快速响应用户问题,对用户问题进行快速问答。

一种面向司法的个性化案例推荐方法及系统: 本发明提供了一种面向司法的个性化案例推荐方法及系统,其中一种面向司法的个性化案例推荐方法,其包括：S1,获取案例数据库,对案例文本进行结构化处理,构建案件要素知识图谱,并根据知识图谱提取案例数据库中的案件要素,形成案件关键特征表；S2,获取用户数据库,构建用户画像特征表；S3,根据用户画像特征表结合案件要素知识图谱和案件关键特征表初步计算候选推荐列表；S4,根据候选推荐列表结合用户画像特征表给出最终推荐列表。本发明适用于用户数量少的情况,个性化推荐精准,可面向长时间序列,图谱构建工作量少。

一种无线电信号攻防领域的知识图谱构建及查询推荐系统: 一种无线电信号攻防领域的知识图谱构建及查询推荐系统,包括：本体图设计模块、数据收集模块、知识图谱构建模块以及查询及推荐模块,本发明所述系统将无线电信号调制类型识别领域的攻击防御检测等算法关联起来形成知识图谱,便于知识存储以及查询,形成的知识图谱包括模型、无线电信号、算法以及其衍生的一些模型以及信号,有益于挖掘无线电信号调制类型识别领域的关联,通过计算模型间的相似性以及信号间的相似性,有利于进行基于知识图谱的攻防策略推荐,通过攻防策略推荐,在对未知的无线电信号或者分类模型给出推荐的攻击防御策略,有益于提高无线电信号调制类型分类领域的人工智能安全性。

基于法律知识图谱的定性量纪推荐方法及相关设备: 本公开提供了一种基于法律知识图谱的定性量纪推荐方法及相关设备。该方法包括：响应于接收到对违规案件的文本描述,基于违规行为标签树,利用深度学习算法的多标签注意力机制对所述文本描述进行多标签分类,以预测出所述违规案件对应的违规行为类别标签；根据所述违规行为类别标签,基于处罚规定知识图谱进行匹配与推理计算,以确定所述违规案件对应的处罚条款信息和违规性质标签；输出所述处罚条款信息和所述违规性质标签作为对所述违规案件的推荐定性结果。本公开提供的方法通过从现有相关文件和案例中进行法律信息的自动提取,建立一套相关领域的知识图谱,基于该图谱给出较为合理的司法判定,为司法机关判案提供辅助。

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