常识图谱对课堂教学 迷信钻研或课程体系有哪些启发? (常识图谱对课堂的影响)

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• 常识图谱对课堂教学、迷信钻研或课程体系有哪些启发?
• 为什么须要常识图谱，以及如何构建常识图谱
• 常识图谱是思想导图吗

常识图谱对课堂教学、迷信钻研或课程体系有哪些启发?

常识图谱对课堂教学、迷信钻研或课程体系启发：常识图谱，它能为学科钻研提供实际的、有价值的参考。

在课堂教学、迷信钻研或课程体系可以经常使用常识图谱愈加有效的展现常识。

常识图谱是经过将运行数学、消息迷信等学科的实践与方法与计量学引文剖析、共现剖析等方法联合，并应用可视化的图谱笼统地展现外围结构、前沿畛域以及全体常识架构到达多学科融合目的的现代实践。

常识：

常识是合乎文化方向的，人类对物质环球以及精气环球探求的结果总和。

常识，也没有一个一致而明白的界定。

但常识的价值判别规范在于适用性，以是否让人类发明新物质，失掉力气和权势等等为考量。

常识的概念是哲学意识论畛域最为关键的一个概念，有一个经典的定义来自于柏拉图：一条陈说能称得上是常识必定满足三个条件，它必定是被验证过的，正确的，而且是被人们置信的。

为什么须要常识图谱，以及如何构建常识图谱

常识图谱经过在图数据库中组织事情、人物、资源和文档，成功对复杂剖析的支持。

本文将解释常识图谱的目的，并展现如何将相关数据模型转化为图模型，将数据加载到图数据库，并编写一些示例图查问。

为什么须要常识图谱？相关数据库适用于创立列表，但关于治理各种实体网络成果并不理想。

在业务规模参与时，相关数据库的性能会呈指数级降低，而图数据库具备相对线性的相关。

假设你正在治理一个由优惠和事物组成的网络，图形数据库或者是正确的选用。

在未来，企业数据或者驳回相关数据库组合，对一个业务配置启动隔离剖析，以及常识图谱用于跨配置的复杂网络流程。

基于图数据库技术的常识图谱用于处置各种流程和实体网络。

在常识图谱中，有代表人物、事情、地点、资源、文档等的节点。

并且具备示意节点之间链接的相关（边）。

相关以物理形式存储在数据库中，并具备称号和方向。

要被视为常识图谱，设计必定将业务语义模型嵌入到超过多个业务配置的各种节点中，该模型反映在节点和相关的明晰业务称号中。

从实质上讲，您正在从业务的一切交互局部创立一个无缝的网络，并经常使用业务语义将数据与它们所代表的流程严密咨询起来。

这可以作为未来生成式 LLM 模型经常使用的基础。

为了说明常识图谱中的多样数据集，让咱们看一个供应链物流的便捷示例。

业务流程或者被建模如下：该模型可以裁减，包含与业务流程相关的任何相关局部：客户退货、发票、原资料、制造环节、员工，甚至客户评论。

模型没有预约义的架构，因此可以朝任何方向或深度裁减。

从相关模型到维度模型再到图模型。

咱们经常使用电子商务供应商的情形，将典型的相关数据库模型转化为图模型。

假定这个供应商正在启动一系列数字营销优惠，在其网站上接纳订单并向客户发货。

相关模型或者如下所示：假设咱们将其转换为数据仓库中经常使用的维度模型，该模型或者如下所示：请留意，理想表并重于事情，维度表示意将业务虚体的一切属性组分解一个表。

这种以事情为中心的设计可以提高查问速度，但也带来其余疑问。

每个事情都是一个独立的理想表，从一个事情到相关事情的衔接很美观到。

在将这些相关拆分到多个理想表之间，很难了解维度实体（如产品）与在另一个维度中的实体（如经营商）共享的一切事情之间的相关。

维度模型专一于一次性处置一个事情，但含糊了不共事情之间的衔接。

图模型经过以下形式处置了在实体之间显示相互相关的疑问：乍一看，这个图模型与相关模型更相似，但它确实是维度模型，它可以用于与数据仓库相反的剖析目的。

而且，你会发现，每个相关都有称号和方向。

相关可以在任何节点之间创立 - 事情到事情，人到人，文档到事情等。

图查问还准许你经常使用 SQL 不可成功的形式遍历图形。

例如，您可以搜集与关键事情相关的任何节点，并钻研出现形式。

与非规范化维度表不同，将保管档次结构，并且可以独自援用每个级别。

最关键的是，图形在对业务中的任何事情或实体启动建模时愈加灵敏，而无需遵照一组严厉的形式解放。

该图旨在婚配业务的语义模型。

提取、转换和加载（ETL）：如今让咱们看一个样本相关数据库表，并创立一些示例脚原本提取、转换和加载数据到图数据库。

在本文中，我经常使用 Cypher 言语（该言语被最盛行的商业图形数据库 Neo4j 经常使用）。

这些概念也适用于其余图查问言语（GQL）。

咱们将经常使用以下样本 Product：经常使用此查问，咱们可以提取过去24小时内降级的新产品：咱们可以将这些结果提取到名为“df”的 Python Pandas 数据帧中，关上图形数据库衔接，而后经常使用此脚本将数据帧兼并到图形中：第一行援用参数“df”，该参数是来自 Pandas 的数据帧。

咱们将兼并到节点类型“Product”中，该节点由别名“P”援用。

而后，“product_id”局部用于绑定到节点中的惟一标识符。

之后，Merge 语句看起来相似于 SQL 中的兼并。

经常使用上述兼并语句创立每个节点后，咱们将创立相关。

相关可以在同一脚本中创立，也可以经常使用兼并命令在后处置脚本中创立，如下所示：Match 语句相似于 Mysql 中的传统联接用法，在 Match 之后申明了两种节点类型，而后在 Where 子句中出现了联接。

图模型上的查问：假定咱们曾经构建了图形，如今想要查问它。

咱们可以经常使用这样的查问来。

这个查问将前往广告组称号和订复数。

要留意的是，与 SQL 不同，Cypher 中不须要 Group By 子句。

从该查问中，咱们将收到以下示例输入：这个示例或者看起来没啥，由于您可以经常使用订单理想数据表轻松地在相关数据库或数据仓库中创立相似的查问。

假定您想要检查从广告系列启动到收到可归因投放所需的期间。

在数据仓库中，此查问将跨理想数据表（不是便捷的义务）并占用少量资源。

在相关数据库中，此查问将触及一长串联接。

在图形数据库中，查问如下所示：我经常使用了一个示例查问门路，但用户可以驳回多种门路来回答不同的业务疑问。

在查问中，请留意，从Campaign到Delivery的门路会教训Order和Delivery之间的相关。

另请留意，为了便于浏览，我将门路分为两局部，从第二行中 Ad 的别名开局。

查问的输入如下所示：咱们曾经检查了一些将电子商务业务流程从相关模型转换为图形模型的示例步骤，但咱们不可在本文中涵盖一切设计准则。

宿愿您曾经看到图形数据库须要与相关数据库大抵相反的技术技艺水平，并且迁徙并不是一个渺小的阻碍。

最大的应战是从新训练你的大脑，远离传统的相关建模技术，从语义或业务建模的角度思索。

假设您看到图形技术的潜在运行，请尝试概念验证名目。

经常使用常识图谱启动剖析的或者性远远超出了经常使用二维表格所能做到的。

常识图谱是思想导图吗

常识图谱不是思想导图。

常识图谱和思想导图只管都是用于组织和示意常识的工具，但它们在结构、目的和运行上存在清楚的差异。

常识图谱是一种基于图的数据结构，用于示意实体间的相关。

它通罕用于大规模的常识库构建，如语义网、默认问答系统等。

常识图谱的节点代表实体，边代表实体间的相关，这种结构能够明晰地展现出常识之间的关联，便于启动复杂的查问和推理。

例如，在一个关于历史人物的常识图谱中，节点或者代表不同的人物，而边则示意他们之间的相关，如亲属相关、师徒相关等。

相比之下，思想导图则是一种视觉化的思想工具，用于协助团体或团队启动头脑风暴、梳理思绪或制订方案。

思想导图通常从一个中心主题登程，向外发散出多个分支，每个分支代表一个与中心主题相关的子主题或想法。

这些分支还可以进一步细分，构成一个档次化的结构。

思想导图更器重的是思想的发散和创意的生成，不强调实体间严厉的相关定义。

例如，在制造一个关于名目方案的思想导图时，中心主题或者是名目的称号，而分支则或者包含名目的指标、义务分解、期间表等。

总的来说，常识图谱和思想导图只管都是常识示意的工具，但前者并重于实体间相关的准确形容和大规模常识的组织，后者则更并重于团体或团队思想的可视化和创意的激起。

两者在结构、目的和运行上有着清楚的区别。

在实践运行中，常识图谱和思想导图可以相互补充。

例如，在启动学术钻研时，可以经常使用常识图谱来梳理畛域内的常识体系，明白不同概念之间的相关；而在制订钻研方案或撰写论文时，则可以经常使用思想导图来激起灵感，整顿思绪。

经过灵敏运用这两种工具，可以更有效地启动常识的失掉、整合和翻新。