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中文医学知识图谱CMeKG1.0
由鹏城实验室人工智能研究中心智慧医疗课题组、北京大学计算语言学研究所、郑州大学自然语言处理实验室联合开发的中文医学知识图谱CMeKG(Chinese Medical Knowledge Graph)1.0发布,面向公众正式开放试用。CMeKG是利用自然语言处理与文本挖掘技术,基于大规模医学文本数据,以人机结合的方式研发的中文医学知识图谱。CMeKG的构建参考了ICD、ATC、SNOMED、MeSH等权威的国际医学标准以及规模庞大、多源异构的临床指南、行业标准、诊疗规范与医学百科等医学文本信息。
目前发布的CMeKG 1.0版包括:6310种疾病、19853种药物(西药、中成药、中草药)、1237种诊疗技术及设备的结构化知识描述,涵盖疾病的临床症状、发病部位、药物治疗、手术治疗、鉴别诊断、影像学检查、高危因素、传播途径、多发群体、就诊科室等,以及药物的成分、适应症、用法用量、有效期、禁忌证等30余种常见关系类型,关联到的医学概念达20余万,概念关系实例及属性三元组达100余万。
CMeKG还在持续改进之中,欢迎大家多提宝贵意见!在未来,希望通过我们的努力,最终建立大规模、高质量的中文医学知识图谱,为智慧医疗奠定专业知识基础。 http://cmekg.pcl.ac.cn/
- 基于Protege的本体知识构建
https://arxiv.org/pdf/1606.07792.pdf
https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf
https://engineering.fb.com/core-data/recommending-items-to-more-than-a-billion-people/
文章
https://www.infoq.cn/article/d6B7B9DD-Nc4SruOb27B
https://arxiv.org/pdf/1106.5730.pdf Hogwild!: A Lock-Free Approach to Parallelizing Stochastic Gradient Descent
推荐系统中不得不说的DSSM双塔模型
Google工业风最新论文, Youtube提出双塔结构流式模型进行大规模推荐
https://arxiv.org/pdf/2006.12715.pdf 高德KDD2020论文解读|混合时空图卷积网络:更精准的时空预测模型
JASSjr: The Minimalistic BM25 Search Engine for Teaching and Learning Information Retrieval
A Machine Learning Approach for Improved BM25 Retrieval https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/LearningBM25MSRTechReport.pdf
EdgeRec: Recommender System on Edge in Mobile Taobao
https://arxiv.org/pdf/2005.08416.pdf
-
https://arxiv.org/pdf/1901.08286.pdf Neural IR Meets Graph Embedding:A Ranking Model for Product Search