關聯圖譜源碼
⑴ git github gitlab之間是什麼關系
Git是一款自由和開源的分布式版本控制系統,用於敏捷高效地處理任何或小或大的項目。
Git - 版本控制工具
Git是一個開源的分布式版本控制系統,用以有效、高速的處理從很小到非常大的項目版本管理。[4]
Git 是 Linus Torvalds 為了幫助管理 linux 內核開發而開發的一個開放源碼的版本控制軟體。
Torvalds 開始著手開發 Git 是為了作為一種過渡方案來替代 BitKeeper,後者之前一直是 Linux 內核開發人員在全球使用的主要源代碼工具。開放源碼社區中的有些人覺得 BitKeeper 的許可證並不適合開放源碼社區的工作,因此 Torvalds 決定著手研究許可證更為靈活的版本控制系統。盡管最初 Git 的開發是為了輔助 Linux 內核開發的過程,但是我們已經發現在很多其他自由軟體項目中也使用了 Git。例如 最近就遷移到 Git 上來了,很多 Freedesktop 的項目也遷移到了 Git 上。
Github - 一個網站,提供給用戶空間創建git倉儲,保存用戶的一些數據文檔或者代碼等
作為開源代碼庫以及版本控制系統,Github目前擁有140多萬開發者用戶。隨著越來越多的應用程序轉移到了雲上,Github已經成為了管理軟體開發以及發現已有代碼的首選方法。
如前所述,作為一個分布式的版本控制系統,在Git中並不存在主庫這樣的概念,每一份復制出的庫都可以獨立使用,任何兩個庫之間的不一致之處都可以進行合並。
GitHub可以託管各種git庫,並提供一個web界面,但與其它像 SourceForge或Google Code這樣的服務不同,GitHub的獨特賣點在於從另外一個項目進行分支的簡易性。為一個項目貢獻代碼非常簡單:首先點擊項目站點的「fork」的按鈕,然後將代碼檢出並將修改加入到剛才分出的代碼庫中,最後通過內建的「pull request」機制向項目負責人申請代碼合並。已經有人將GitHub稱為代碼玩家的MySpace。
GitLab - 基於Git的項目管理軟體
GitLab 是一個用於倉庫管理系統的開源項目。使用Git作為代碼管理工具,並在此基礎上搭建起來的web服務。
三者都是基於git的,可以說是git的衍生品。
⑵ 常用的大數據分析軟體有哪些
數據分析的工具千萬種,綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。
⑶ 淺談知識圖譜技術及其應用補全
前言及背景:在構建知識圖譜的過程中,大量知識信息來源於文檔和網頁信息,在從文檔提取知識的過程中往往會有偏差,這些偏差來自於看兩方面:
(1)文檔中會有很多雜訊信息,即無用信息,它的產生可能來自於知識抽取演算法本身,也可能和語言文字本身的有效性有關;
(2)文檔信息量有限,不會把所有知識都涵蓋進去,尤其是很多常識性知識。
以上都會導致知識圖譜是不完整的,所以 知識圖譜補全 在構建知識圖譜中日益重要。
通過 已獲取的知識 來對實體間進行關系預測,以達到對實體間關系的補全,也可以是實體類型信息的補全。該過程可以利用本知識庫內部的知識,也可以引入第三方知識庫的知識來幫助完成。
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知識圖譜補全分為兩個層次: 概念層次的知識補全 和 實例層次的知識補全 。
往往提到知識圖譜構建過程中只是提及了實體和關系的抽取,然後就可以生成實體和關系組成的RDF了。
但是,僅僅獲取三元組是不夠的,還要考慮這些,因為三元組中的實體除了具有屬性和關系之外,還可以 映射關聯到知識概念層次的類型(type),而且一個實體的類型可以有很多 。
例如:實體奧巴馬的類型在不同關系中是有變化的。
在出生信息描述中,類型為人;在創作回憶錄的描述中其類型還可以是作家;在任職描述中還可以是政治家。
實體類型的概念層次模型
在這里:人、作家、政治家這些概念之間是有層次的,也就是所說的概念的層次模型。
1、概念層次的知識補全——主要是要解決實體的類型信息缺失問題
正如前面的例子所描述,一旦一個實體被判別為人這個類型,那麼在以構建好的知識模式中,該實體除了人的類型外仍需要向下層概念搜索,以發現更多的類別描述信息。
(1)基於描述邏輯的規則推理機制。
本體論和模式 :實體都可以歸結為一種本體,而這種本體會具有一組模式來保證其獨特性,這組模式可以用規則來描述,因此,對於本體而言,其可以由這組規則來描述。
例如,奧巴馬是個實體,他的本體可以歸為人,而人的模式就是可以使用語言和工具、可以改造其他事務等等,這些模式可以通過規則來描述,於是基於描述邏輯的規則推理方法就出現了。
描述邏輯 是一種常見的知識表示方式,它建立在概念和關系之上。
比如,可以將關於人的實體實例(可以是文本)收集起來,從中提取出其中模式並以規則的形式記錄下來,這樣一來,只要遇到一個新的實體實例 ,只需將其代入到之前記錄下的規則中進行比較即可做出判斷,如果符合規則,就說明該實例可以歸類為人的概念類型,否則就判定為非此概念類型。
(2)基於機器學習類型推理機制
經過基於描述邏輯的規則推理的發展階段後,機器學習相關研究開始占據主流,此時 不是單純地利用實例產生的規則等內部線索來進行判斷,同時也要利用外部的特徵和線索來學習類型的預測 。
對一個未知類型實體e1而言,如果能找到一個與其類似的且已知類型的實體e2的話,那麼就可以據此推知實體e1的類型應該與e2的類型一致或至少相似。
此類方法主要可以分為:基於內容的類型推理、基於鏈接的類型推理和基於統計關系學習的類型推理(如,Markov邏輯網)幾個方向。
(3)基於表示學習類型推理機制
將嵌入式學習和深度學習引入到類型推理,基於機器學習的類型推理方法大多假設數據中沒有雜訊,且其特徵仍然需要認為選擇和設計,引入深度學習可以避免特徵工程。而類型推理要依據文本內容,也需要鏈接結構等其他特徵的支持,此時嵌入式方法可以發揮其自身優勢。
2、實例層次的知識補全
可以理解為:對於一個實例三元組(SPO,主謂賓),其中可能缺失情況為(?,P,O),(S,?,O)或者(S,P,?),這就如同知識庫中不存在這個三元組,此時需要預測缺失的實體或者關系是什麼。
事實上, 很多缺失的知識是可以通過已經獲得的知識來推知的 ,有時這個過程也被稱為 鏈接預測 。
注意 :有時知識不是缺失的,而是 新出現 的,即出現了新的三元組,且這個三元組不是原知識庫所已知的知識,此時需要將其作為新知識補充道知識庫中,但此種情形 不是傳統意義的補全 。
(1)基於隨機遊走的概率補全方法
(2)基於表示學習的補全方法
知識圖譜嵌入流程:
①結構嵌入表示法
②張量神經網路法
③矩陣分解法
④翻譯法
(3)其他補全方法
跨知識庫補全方法、基於信息檢索技術的知識庫補全方法、知識庫中的常識知識補全
面臨的挑戰和主要發展方向:
(1)解決長尾實體及關系的稀疏性。
知名的明星的關系實例會很多,而對於普通民眾的實例就很少,但是他們數量卻眾多,導致其相關的關系實例也是十分稀疏,而且在數量不斷增加的情況下,這種情況會更加明顯。
(2)實體的一對多、多對一和多對多問題。
對於大規模數據,不是一對十幾或者幾十數量級那麼簡單,而是成百上千的數量級,傳統的解決方案無法有效深圳根本無法解決此種數量級別的關系學習問題。
(3)三元組的動態增加和變化導致KG的動態變化加劇。
新知識源源不斷的產生,而之前的知識可能被後面證明是錯誤的,或者需要修正的。這些都會使得知識補全的過程也需修正改變,如何使得知識圖譜補全技術適應KG的動態變化變得越來越重要,而這方面的技術還未引起足夠的重視。
(4)KG中關系預測路徑長度會不斷增長。
關系預測能推理的長度是有限的,但在大規模知識圖譜閃光,實體間的關系路徑序列會變得越來越長,這就需要更高效的模型來描述更復雜的關系預測模型。
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⑸ 有哪些值得推薦的數據可視化工具
大講台數據可視化培訓為你解答:
第一部分:入門級工具
1、Excel
Excel的圖形化功能並不強大,但Excel是分析數據的理想工具,上圖是Excel生成的熱力地圖
作為一個入門級工具,Excel是快速分析數據的理想工具,也能創建供內部使用的數據圖,但是Excel在顏色、線條和樣式上可選擇的范圍有限,這也意味著用Excel很難製作出能符合專業出版物和網站需要的數據圖。但是作為一個高效的內部溝通工具,Excel應當是你百寶箱中必備的工具之一。
2、CSV/JSON
CSV(逗號分隔值)和JSON(JavaScript對象注釋)雖然並不是真正的可視化工具,但卻是常見的數據格式。你必須理解他們的結構,並懂得如何從這些文件中導入或者導出數據。以下將要介紹的所有數據可視化工具都支持CSV、JSON中至少一種格式。
第二部分:在線數據可視化工具
3、GoogleChartAPI
GoogleChartAPI工具集中取消了靜態圖片功能,目前只提供動態圖表工具。能夠在所有支持SVG\Canvas和VML的瀏覽器中使用,但是GoogleChart的一個大問題是:圖表在客戶端生成,這意味著那些不支持JavaScript的設備將無法使用,此外也無法離線使用或者將結果另存其他格式,之前的靜態圖片就不存在這個問題。盡管存在上述問題,不可否認的是GoogleChartAPI的功能異常豐富,如果沒有特別的定製化需要,或者對Google視覺風格的抵觸,那麼你大可以從GoogleChart開始。
4、Flot
Flot是一個優秀的線框圖表庫,支持所有支持canvas的瀏覽器(目前主流的瀏覽器如火狐、IE、Chrome等都支持)。
5、Rapha?l
Rapha?l是創建圖表和圖形的JavaScript庫,與其他庫最大的不同是輸出格式僅限SVG和VML。SVG是矢量格式,在任何解析度下的顯示效果都很好。
6、D3
D3(DataDrivenDocuments)是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式,例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。雖然D3能夠提供非常花哨的互動圖表,但你在選擇數據可視化工具時,需要牢記的一點是:知道在何時保持簡潔。
7、Visual.ly
如果你需要製作信息圖而不僅僅是數據可視化,目前也有大把的工具可用。Visual.ly就是最流行的一個選擇。雖然Visual.ly的主要定位是:「信息圖設計師的在線集市」,但是也提供了大量信息圖模板。雖然功能還有很多限制,但是Visual.ly絕對是個能激發你靈感的地方。
第三部分:互動圖形用戶界面(GUI)控制
如果數據可視化的互動性強大到可以作為GUI界面會怎樣?隨著在線數據可視化的發展,按鈕、下拉列表和滑塊都在進化成更加復雜的界面元素,例如能夠調整數據范圍的互動圖形元素,推拉這些圖形元素時輸入參數和輸出結果數據會同步改變,在這種情況下,圖形控制和內容已經合為一體。以下這些工具能夠幫你實現這些功能:
8、Crossfilter
當我們為方便客戶瀏覽數據開發出更加復雜的工具時,我們已經能夠創建出既是圖表,又是互動圖形用戶界面的小程序。JavaScript庫Crossfilter就是這樣的工具。
Crossfilter應用:當你調整一個圖表中的輸入范圍時,其他關聯圖表的數據也會隨之改變。
9、Tangle
JavaScript庫Tangle進一步模糊了內容與控制之間的界限。在下圖這個應用實例中,Tangle生成了一個負載的互動方程,讀者可以調整輸入值獲得相應數據。
第四部分:地圖工具
地圖生成是web上最困難的任務之一。GoogleMaps的出現完全顛覆了過去人們對在線地圖功能的認識。而Google發布的MapsAPI則讓所有的開發者都能在自己的網站中植入地圖功能。
近年來,在線地圖的市場成熟了很多,如果你需要在數據可視化項目中植入定製化的地圖方案,目前市場上已經有很多選擇,但是知道在何時選擇何種地圖方案則成了一個很關鍵的業務決策。地圖方案看上去功能都很強大,但是切忌:「有了一把錘子,看什麼都像釘子。」
10、ModestMaps
顧名思義,ModestMaps是一個很小的地圖庫,只有10KB大小,是目前最小的可用地圖庫。這似乎意味著ModestMaps只提供一些基本的地圖功能,但是不要被這一點迷惑了。在一些擴展庫的配合下,例如Wax,ModestMaps立刻會變成一個強大的地圖工具。
11、Leaflet
CloudMade團隊為大家帶來了Leaflet,這是另外一個小型化的地圖框架,通過小型化和輕量化來滿足移動網頁的需要。Leaflet和ModestMaps都是開源項目,有強大的社區支持,是在網站中整合地圖應用的理想選擇。
12、PolyMaps
Polymaps是另外一個地圖庫,但主要面向數據可視化用戶。Polymaps在地圖風格化方面有獨到之處,類似CSS樣式表的選擇器,是不可錯過的好東西。
13、OpenLayers
OpenLayers可能是所有地圖庫中可靠性最高的一個。雖然文檔注釋並不完善,且學習曲線非常陡峭,但是對於一些特定的任務來說,OpenLayers無可匹敵。例如能夠提供一些其他地圖庫都沒有的特殊工具。
14、Kartograph
Kartograph的標記線是對地圖繪制的重新思考,我們都已經習慣了莫卡托投影(Mercatorprojection),但是Kartograph為我們帶來了更多的選擇。如果你不需要調用全球數據,而僅僅是生成某一區域的地圖,那麼Kartogaph將使你脫穎而出。
15、CartoDB
CartoDB是一個不可錯過的網站。你可以用CartoDB很輕易就把表格數據和地圖關聯起來,這方面CartoDB是最優秀的選擇。例如,你可以輸入CSV通訊地址文件,CartDB能將地址字元串自動轉化成經度/維度數據並在地圖上標記出來。目前CartoDB支持免費生成五張地圖數據表,更多使用需要支付月費。
ChartingFonts(隨著iPad3等高清移動設備的普及)web開發的一個最新趨勢是將符號字體與字體整合(把符號變成字體),創建出漂亮的矢量化圖標。在這些新型字體中,例如FFChartwell和Chartjunk是專門用來顯示圖表和圖形的。他們與OpenType碰到的問題一樣,就是不能被所有的瀏覽器支持,但是不久的未來這些矢量字體將是數據可視化工作中需要考慮到的因素。
第五部分:進階工具
如果你准備用數據可視化做一些「嚴肅」的工作,那麼你可能不會對在線可視化工具或者web小程序有太大興趣,你需要的是桌面應用和編程環境。
16、Processing
Processing是數據可視化的招牌工具。你只需要編寫一些簡單的代碼,然後編譯成Java。目前還有一個Processing.js項目,可以讓網站在沒有JavaApplets的情況下更容易地使用Processing。由於埠支持Objective-C,你也可以在iOS上使用Processing。雖然Processing是一個桌面應用,但也可以在幾乎所有平台上運行,此外經過數年發展,Processing社區目前已近擁有大量實例和代碼。
17、NodeBox
NodeBox是OSX上創建二維圖形和可視化的應用程序。你需要了解Python程序,NodeBox與Processing類似,但是沒有Processing的互動功能。
第六部分:專家級工具
與Excel相對的是專業數據分析工具。如果你是一個專業的數據分析師,那麼你就必須對下面將要介紹的工具有所了解(如果不是精通的話)。眾所周知,SPSS和SAS是數據分析行業的標准工具,但是這些工具的費用不菲,只有大型組織和學術機構才有機會使用,下面我們介紹幾種免費的替代工具,這些開源工具的共同特徵是都有強大的社區支持。開源分析工具性能不輸老牌專業工具,插件的支持甚至更好。
18、R
作為用來分析大數據集的統計組件包,R是一個非常復雜的工具,需要較長的學習實踐,學習曲線也是本文所介紹工具中最陡峭的。但是R擁有強大的社區和組件庫,而且還在不斷成長。當你能駕馭R的時候,一切付出都是物有所值的。
19、Weka
當你成長成一名數據科學家的時候,你需要將個人能力從數據可視化擴展到數據挖掘領域。Weka是一個能根據屬性分類和集群大量數據的優秀工具,Weka不但是數據分析的強大工具,還能生成一些簡單的圖表。
20、Gephi
Gephi是進行社交圖譜數據可視化分析的工具,不但能處理大規模數據集並生成漂亮的可視化圖形,還能對數據進行清洗和分類。Gephi是一種非常特殊的軟體,也非常復雜,先於他人掌握Gephi將使你一騎絕塵。