在前面的几篇Python的文章中，我们介绍了Python的多种不同类型的对象：字符串、列表、元组、字典。它们有各自的特点：

引言：近年来，GNN技术由于其在图数据学习方面的出色表现，在许多领域得到了广泛的应用。在推荐系统中，大部分信息本质上具有图结构，而由于GNN对于表示学习具有一定的优势，所以GNN在推荐系统相关领域的应用迅速发展。本文尽可...

通过RDF(S)可以表达一些简单的语义，但在更复杂的场景下，RDF(S)语义表达能力显得太弱，还缺少诸多常用的特征。包括对局部值域的属性定义，类、属性、个体的等价性，不相交类的定义，基数约束，关于属性特征的描述等。因此W3C提出...

工业制造发展迅速，各式各样的工业互联网平台脱颖而出，但在它们之中做工业知识图谱的少之又少，这到底是为什么呢？

认知是人获取和应用知识的过程，知识图谱是人对客观世界认知的表示。人工智能系统如何实现知识的表示和推理？

今天给大家介绍由弗劳恩霍夫算法与科学计算研究所、波恩大学的Vinay Srinivas Bharadhwaj主导，多个机构合作发表在Bioinformatics上的一篇文章“CLEP: a hybrid data- and knowledge-driven framework for generating ...

本文介绍我们最近的一项被CIKM 2021录用的工作《Differentially Private Federated Knowledge Graphs Embedding》：

如何给新加入的用户推荐可能感兴趣的物品？如何将新上架的物品推荐给潜在的用户？这两个问题分别是用户冷启动和物品冷启动，统称为冷启动推荐。冷启动问题是推荐系统中极具挑战的一个问题，也是一个业界学术界同时高度关注的...

我朋友跟我说，在谷歌搜索我的名字会产生一张照片，而链接到维基百科上，居然是一篇与我同名的连环杀手的文章！

知识图谱卷积网络 (Knowledge Graph Convolutional Network KGCN) 框架旨在提供一种通用的方法以基于 Grakn 知识图谱执行学习任务。通过监督学习，KGCN可以用来创建任意标记 Grakn 实例的向量表示和嵌入。我们可以直接...