基于图论的数据语义化建模与分析-Toy模板网

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作者：禅与计算机程序设计艺术

数据集市、机器学习算法和搜索引擎在互联网上扮演着越来越重要的角色。如何高效地将海量的未结构化数据转化成有价值的信息，对提升企业竞争力和创新能力至关重要。但同时，由于现实世界中数据的复杂性及其多样性，有效地处理这些数据需要相应的方法论。如今，人工智能（AI）、模式识别（Pattern Recognition）、统计分析（Statistical Analysis）等技术在探索数据特征、进行知识发现方面都取得了重大进展。然而，这些技术仍存在着一些局限性，其中一个主要原因是它们不能完全理解数据的本质特征并将其映射到知识库中。为了解决这个问题，可以考虑采用“语义化”方法构建知识库。语义化的定义为：即通过抽象、归纳和概括原始数据信息，将其转换成为系统可理解的形式，从而形成具有知识价值的知识库。构建语义化知识库的方法之一就是通过图谱表示法。图论是由计算机科学领域里的一个重要分支，它研究的是各种复杂网络的结构、动态特性、算法、应用以及基础理论。图论中最著名的模型是加权邻接矩阵（Adjacency Matrix），它描述了节点间的关系以及节点对之间的权重。借助于图论的理论、方法和工具，可以很好地理解和分析数据中的相关性、联系以及相似性，从而帮助我们建立起知识库。

2.基本概念术语说明

（1）图(Graph)

图是由顶点和边组成的图形结构。一般来说，图由两个集合V和E组成，其中V表示图中顶点的集合，E表示顶点之间的连接关系的集合。在一个无向图中，如果一条边连接了两个不同的顶点，则称该边两端的顶点分别属于不同的集合。一个无向图G=(V,E)由三元组<V,E,W>文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-681147.html

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