基于人机交互的发电知识图谱动态更新研究与应用

知识图谱在知识可视化领域具有重要的应用价值。然而,由于图谱数据的实时性较差和数据量的不断增加,往往会产生冗余数据,这会直接影响到知识图谱的质量和可用性。为了解决这个问题,本文设计了一种应用于发电领域的知识图谱动态更新方法。该方法利用Neo4j图数据库的强大图处理能力,实现了知识图谱数据的高效更新,成功地减少了节点重复出现的情况,从而大大提高了更新的准确性。通过对发电设备领域的知识图谱进行动态更新,可以使其中的信息始终保持最新,从而为实际应用提供了强有力的支持。特别是在发电设备的维护、优化等方面,这种及时更新的知识图谱将成为一个极具价值的工具。

大图采样方法综述

大图采样是常用的网络图简化方法,可显著降低大图数据的规模.文中从随机图采样、特征驱动的大图采样方法、大图采样的评估指标和大图采样方法的应用4个角度进行综述.首先介绍随机点、随机边和随机游走的随机图采样方法;然后论述拓扑结构、社区结构、动态网络关联和语义关联特征驱动的大图采样方法;再介绍拓扑结构、视觉感知和特征驱动的大图采样指标;最后介绍了大图采样方法在社交网络、地理交通、生物医学和深度学习等领域的应用,并展望了该方法的发展前景.