专利名称：一种基于spark的大规模知识图谱语义查询方法专利类型：发明专利发明人：陈华钧，陈曦，张宁豫，吴朝晖申请号：CN201710326554.4申请日：20170510公开号：CN107247738A公开日：20171013专利内容由知识产权出版社提供摘要：本发明公开了一种基于spark大规模知识图谱语义查询方法，包括：(1)将每一个三元组中的实体、关系分别替换成为相应的id；(2)基于类别

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 114048327 A(43)申请公布日 2022.02.15(21)申请号 CN202111344967.8(22)申请日 2021.11.15(71)申请人 浙江工商大学    地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区学正街18号(72)发明人 谢波 陈龙 姜波 (74)专利代理机构 1

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 114564955 A(43)申请公布日 2022.05.31(21)申请号 CN202210237994.3(22)申请日 2022.03.11(71)申请人 重庆大学    地址 400000 重庆市沙坪坝区正街174号(72)发明人 钟将 刘雨轩 戴启祝 杨毅 (74)专利代理机构 重庆鼎

专利名称：一种基于spark的大规模知识图谱语义查询方法专利类型：发明专利发明人：陈华钧，陈曦，张宁豫，吴朝晖申请号：CN201710326554.4申请日：20170510公开号：CN107247738A公开日：20171013专利内容由知识产权出版社提供摘要：本发明公开了一种基于spark大规模知识图谱语义查询方法，包括：(1)将每一个三元组中的实体、关系分别替换成为相应的id；(2)基于类别

专利名称：一种基于路径张量分解的知识图谱表示学习方法专利类型：发明专利发明人：杨瑞瑞申请号：CN201910980810.0申请日：20191016公开号：CN112667751A公开日：20210416专利内容由知识产权出版社提供摘要：本发明涉及一种基于路径张量分解的知识图谱表示学习方法，从现有图谱中提取实体集、关系集以及三元组集合，采用TransE模型把满足三元组的实体集和关系集嵌入到低维连续

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910300850.6(22)申请日 2019.04.15(71)申请人 天津大学地址 300072 天津市南开区卫津路92号(72)发明人 冀中　汪海　庞彦伟　(74)专利代理机构 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201代理人 杜文茹(51)Int.Cl.G06K 

专利名称：一种基于spark的大规模知识图谱语义查询方法专利类型：发明专利发明人：陈华钧，陈曦，张宁豫，吴朝晖申请号：CN201710326554.4申请日：20170510公开号：CN107247738A公开日：20171013专利内容由知识产权出版社提供摘要：本发明公开了一种基于spark大规模知识图谱语义查询方法，包括：(1)将每一个三元组中的实体、关系分别替换成为相应的id；(2)基于类别

专利名称：知识树三元组存储查询方法专利类型：发明专利发明人：路纲，谌鸿静，吴晓军申请号：CN202111498341.2申请日：20211209公开号：CN114186071A公开日：20220315专利内容由知识产权出版社提供摘要：一种知识树三元组存储查询方法，由收集民歌资源文本、设定民歌资源样本属性、构建三元组、生成知识树、重整知识树结构、存储知识树结构、查询知识树步骤组成。将三元组记录转换成

专利名称：一种基于spark的大规模知识图谱语义查询方法专利类型：发明专利发明人：陈华钧，陈曦，张宁豫，吴朝晖申请号：CN201710326554.4申请日：20170510公开号：CN107247738A公开日：20171013专利内容由知识产权出版社提供摘要：本发明公开了一种基于spark大规模知识图谱语义查询方法，包括：(1)将每一个三元组中的实体、关系分别替换成为相应的id；(2)基于类别

专利名称：一种基于spark的大规模知识图谱语义查询方法专利类型：发明专利发明人：陈华钧，陈曦，张宁豫，吴朝晖申请号：CN201710326554.4申请日：20170510公开号：CN107247738A公开日：20171013专利内容由知识产权出版社提供摘要：本发明公开了一种基于spark大规模知识图谱语义查询方法，包括：(1)将每一个三元组中的实体、关系分别替换成为相应的id；(2)基于类别

第３８卷第４期  　计算机应用与软件Ｖｏｌ ３８Ｎｏ．４２０２１年４月  ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＡｐｒ．２０２１基于卷积神经网络的知识图谱补全方法研究王维美１　陈　恒１，２　史一民１　李冠宇１１（大连海事大学信息科学技术学院　辽宁大连１１６０２６）２（大连外国语大学软件学院　辽宁大连１１６０４４）收稿日期：２０１９－０９－０６。国家自然科

第一章引言在过去的四十几年里，图论已经被证明是解决几何、数论、运筹学和优化等领域中各种组合问题非常有用的工具。而匹配是图论中的一个重要内容，也是图论的一个活跃的研究领域．匹配与独立集。横贯等概念有着密切的关系．三四十年代Ｈａｌｌ，Ｔｕｔｔｅ［１】【２】得出了二分图上完美匹配存在性的充要条件；五十年代末Ｂｅｒｇｅ［３１等得出了最大匹配的判定条件；Ｋｕｈｎ，Ｍｕｎｋｒｅｓ［４］［５１给出了二分图上的最

FaceNet--Google的⼈脸识别（转）美白美容液引⼊随着深度学习的出现，CV领域突破很多，甚⾄掀起了⼀股CV界的创业浪潮，当次风⼝浪尖之时，Google岂能缺席。特贡献出FaceNet再次刷新LFW上⼈脸验证的效果记录。FaceNet与其他的深度学习⽅法在⼈脸上的应⽤不同，FaceNet并没有⽤传统的softmax的⽅式去进⾏分类学习，然后抽取其中某⼀层作为特征，⽽是直接进⾏端对端学习⼀个