知识图谱关系抽取算法有哪些(知识图谱关系抽取算法有哪些类型)

<h2>一、基因组图谱有哪些？</h2><p><p >基因组图谱是展示一种生物全基因组结构的图谱。按建立图谱的研究目的方法和精细程度，可以有不同的形式，包括以遗传学方法建立的遗传连锁图谱，按距离绘出基因位置分布的物理图谱，经测定核酸序列建立的核苷酸序列图谱，以及标记出可表达序列的转录图谱等。</p></p><h2>二、知识图谱和思维导图有什么不同？</h2><p>知识图谱（Knowledge Graph）又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。</p><p>思维导图，英文是The Mind Map，又叫心智导图，是表达发散性思维的有效图形思维工具，它简单却又很有效，是一种实用性的思维工具。</p><p>思维导图运用图文并重的技巧，把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来，把主题关键词与图像、颜色等建立记忆链接。思维导图充分运用左右脑的机能，利用记忆、阅读、思维的规律，协助人们在科学与艺术、逻辑与想象之间平衡发展，从而开启人类大脑的无限潜能。思维导图因此具有人类思维的强大功能。</p><h2>三、样本的抽取方法有哪些？</h2><p>样本的抽取方法有随机抽样、分层抽样、整体抽样、系统抽样。</p><p>整群抽样又称聚类抽样，是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。</p><p>应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。</p><p>整群抽样的优点是实施方便、节省经费；整群抽样的缺点是往往由于不同群之间的差异较大，由此而引起的抽样误差往往大于简单随机抽样。</p><h2>四、算法与编程有什么关系？</h2><p>算法是处理解决问题的思路及办法，程序语言是按照一定语法把算法表达来。 　　算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑判断。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。 　　程序语言（programming language），是用来定义计算机程序的形式语言。它是一种被标准化的交流技巧，用来向计算机发出指令。一种计算机语言让程序员能够准确地定义计算机所需要使用的数据，并精确地定义在不同情况下所应当采取的行动。</p><h2>五、算法和程序有什么关系？</h2><p>算法无处不在啊，数据+算法=程序。一个程序就是输入数据，然后用算法处理数据，最后输出结果（结果也是数据）。算法就是解决问题的方法和过程，比如给数组排序，比如画个圆，比如识别图片中的数字，比如脸部识别，等等。复杂的算法是由基本的算法实现的。最低级别的算法应该就是硬件级的逻辑门电路的实现。从逻辑门到微指令，从汇编语言到高级语言，从规则式的机器学习到卷积神经网络的深度学习，都是算法。</p><p>泛义上讲，你写了一个函数，实现了一个功能，那么这个函数体就是你的算法，当然算法有好的，也有坏的，有正确的，也有错误的，有简单的，也有复杂的，有旧的，也有新的。</p><h2>六、优化算法有哪些？</h2><p><p>优化算法有很多，关键是针对不同的优化问题，例如可行解变量的取值（连续还是离散）、目标函数和约束条件的复杂程度（线性还是非线性）等，应用不同的算法。</p>对于连续和线性等较简单的问题，可以选择一些经典算法，如梯度、Hessian 矩阵、拉格朗日乘数、单纯形法、梯度下降法等。而对于更复杂的问题，则可考虑用一些智能优化算法，如遗传算法和蚁群算法，此外还包括模拟退火、禁忌搜索、粒子群算法等。</p><h2>七、驯化算法有哪些？</h2><p>人类进化学家当中有一种理论，说的是小狗这种宠物是从野兽进化而来，因为只有那些获得了社会化智慧的犬科动物才能存活下来。几千年前狼群在人类聚集地的周围活动，逐渐开始熟悉了人类的意图和心情。换句话说，它们的大脑开始适应人类的大脑活动。随着时间的过去，它们的行为甚至是外观都变得不那么凶猛，更适应人类的情感，更具有共生性。这个时候，它们就变成了狗。</p><p>在这里用狗的进化做例子是因为，人类目前正在与另外一种我们之外的物种共生在一起，和犬科动物相比，它更加危险也更有威力：这就是算法。Facebook 的内容是算法决定的，亚马逊的内容是算法决定的，Spotify 和 Netflix 上的内容也是算法决定的。现在，某种算法可能通过家里的恒温器正在控制我的室温。如果你和数字世界有交互——谁又不呢？——你又会与算法产生联系。我们需要确保这些代码系统了解我们的需求和意图，以便设计出能够体会人类感受、且人性化的产品。</p><p>算法的进化是人类进化的一部分</p><p>科技作家克里斯托佛•斯坦纳（Christopher Steiner）将算法描述为“庞大的决策树，由一个个连续的二元判定组成⋯⋯一组指令按序执行并获得一个理想的结果。信息经由一个已知算法的处理，产出需要的答案。”</p><p>算法的存活状态肯定不是像小狗一样，而且算法是人类发明的。但是和那些处在进化早期的小狗一样，人类始终不能理解它们，而且算法在编码时通常也没有设计成会以人类习惯的方式做出回应。与人类有交互的算法（很可能是所有人类使用的系统，比如股票交易市场）应该进化，不仅要有效，而且要可以理解。</p><p>但是小狗的驯养和进化有一点不能忽视：人类也在为了和它们一起生活而进化。它们也改变了人类。狗成为了人类生态系统的一部分。有证据表明狗和人类共同驱动了大脑处理过程的进化，诸如血清素（serotonin，一种神经传导物质）这样的化学物质。只要有足够的时间，算法可能也会对我们产生这种影响，改变我们思考的方式。（与小狗不同）算法可能不会在基因层面上改变我们，但是正在改变我们的行为。</p><p>算法做什么最出色</p><p>算法有五件事情尤其擅长：快速执行重复的任务、在不同选择之间做逻辑判断、分析预测、评估历史数据、发现被忽视的环节。所有这些都是人类最不擅长的。</p><p>如果你的工作内容与算法之间存在竞争，比如高频股票交易，那么你很可能会败下阵来。算法的工作速度是人类无可企及的。即便是最慢的决策也要快过人类，几乎就是瞬时速度一样。算法以毫秒为单位工作，蜂鸟的时间概念。有关高频股票交易制造财富的内容已经写得够多了。纽约和芝加哥交易所很快将会实现近光速的连接速度：15毫秒。来回。只有算法能够将这种速度派上用场。</p><p>这种快速的处理速度能够让算法在不同的决策中做判断。这些决策通常是基于数据逻辑分析的预测——比如，某一个条件集合通常会导致某一种结果。当然，这些预测并不是永远正确。但是因为算法能够处理非常多非常多的数据，而且速度非常非常快，人类无法望其项背，这样就可以更快地做出预测——并且针对结果采取行动。</p><p>算法还能够很出色的评估过往的事件和历史数据集合，以便于改进对未来的预测，给出可能的行动建议。如今这个时代人类正在制造大量的数据——既有大型系统里面的大规模数据，也有个人设备、量化自我的小规模数据——我们需要依靠算法的帮忙来弄清楚它们，告诉我们这些数据意味着什么，数据的价值在哪里。</p><p>所有这些都是算法的优势，但是在人类与算法接触的时候，同样也会成为它们的劣势。</p><p>尴尬的算法交互</p><p>算法会带来一种新的、令人感到迷惑的体验。首先是一些算法很有效的地方，简直就是魔法：用户获得恰当的推荐，或是计算出从家到公司最快的路径。你感觉好像有一个强大力量在帮你的忙：精灵式交互（The Genie Reaction）。</p><p>而另一面则是在算法愚蠢结果面前的“挫败的无力感”（FAIL Frustration），这种结果往往是由于算法忽略了语境而导致的。应用环境或内容主题的相关信息是算法未知或无法解析差别的。比如将你陷入交通堵塞的导航系统可能并不知道有事故出现，曾经就有某机顶盒产品将直男观众当成基佬，推荐相关内容。</p><p>除了推荐结果的好与坏之外，与算法共存的时候还有一些奇怪的场景。在《星球大展：新希望》（Star Wars: A New Hope）一片的末尾，卢克（Luke，剧中人物）关掉了计算机瞄准。同样，我们也可以相信自己的感受，主动做出决定是否需要算法帮助我们。这样做可能会有一些不便，但有时却令人振奋。取消一次算法推荐或是行驶导航，试试“击败算法”（Beat the Algorithm）能成为一次令人愉快的新消遣活动，虽然可能会伴随懊恼。如果卢克没有击中目标怎么办？如果 iTunes 的 Genius 算法推荐效果很好怎么办？如果其他回家的路线真的会更快怎么办？</p><p>算法会给人类带来不舒适、不人性化的局面。比如在程序地图上看起来很合理的路线可能需要穿过三条交通拥堵的街道。虽然也能走的通——很勉强。几乎是不可能的。也是人一般情况下不会选择的。而且几乎没有人愿意当一种算法试验的小白鼠，不过这种情况偶尔还是会发生。</p><p>同样道理，价值裂痕（Rift of Values）也存在：某种算法的价值可能完全无法与一个人的价值相提并论。大部分算法只是在操作和便捷性上有比较高的速率。例如，导航算法自以为能够节省你一分钟的时间，通常会让你在小路上左拐右拐，而不是保持在主干路行驶，也不关心你是否熟悉这一地区的道路，更忽略了与保持直行相比多次转弯造成的麻烦。有时候额外的几分钟根本不值得，但是想让算法明白这一点是不可能的。</p><p>算法：人群中的异类</p><p>伊安•博格斯特（Ian Bogost）曾经在《异类现象论》（Alien Phenomenology）中写道：我们不需要去其他星球寻找异类，它们正在以算法的形式生活在我们中间。算法不是人类，它们不懂得关心或反馈人类的意图和情感，除非能够像远古的狼一样进化，满足人类的需求。</p><p>但是与狼群不同的是，没有几千年时间可以给算法来进化。算法发展带来的问题和后果是严重的。2010 年股票市场的闪电崩盘（Flash Crash）就是个例子，算法导致某小型股票市场崩溃，几分钟内道琼斯指数就跌了 1000 点。试想一下同样的情况发生在电网或是无人驾驶汽车时会怎样吧。</p><p>独自进化</p><p>加快这种进化速度的一个方式是告诉算法人类的需求和价值观是什么。我们需要在代码中加入人类和能力界限的认知意识。告诉算法，环境是怎样的，我们的意图是什么，我们的心情又是怎样——或者让算法通过（过往和当前的）行为自行探测。比如：如果用户从来没有驾车行驶过这条路线，那么尽量保持在主干道行驶；如果用户看上去有点焦虑，就不要给太多的选项。在判断错误的时候，我们同样需要让算法知道，比如这不是我喜欢的音乐或者我想要的体验。</p><p>算法的反馈也需要基于人类的认知能力进行调整。我们无法以代码系统的速度输入信息。我们不需要知晓所有的数据，只是一些有意义的关键点就可以了。告诉我路线上距离 20 英里有事故并没什么帮助，但这就是算法的计算结果，也很可能影响到交通行进速度。</p><p>这些以代码形式存在的异类，这些存在机器里的幽灵，正在变得比它们的造物主更不可思议。随着算法开始接管我们的关键系统，人类需要确保一点：和小狗一样，它们能够理解人类。这样一来，或许未来我们会将算法看作人类最好的朋友。</p><h2>八、数学算法有哪些？</h2><p>定义法、配方法、待定系数法、换元法、反证法、数学归纳法、导数法、赋值法、消去法、定比分离法、比较法、分析法、综合法。</p><h2>九、分类算法有哪些？</h2><p >常用的分类算法包括：决策树分类法，朴素的贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器，神经网络法，k-最近邻法(k-nearest neighbor，kNN)，模糊分类法等等</p><p >1、决策树</p><p>决策树是一种用于对实例进行分类的树形结构。一种依托于策略抉择而建立起来的树。决策树由节点（node）和有向边（directed edge）组成。节点的类型有两种：内部节点和叶子节点。其中，内部节点表示一个特征或属性的测试条件（用于分开具有不同特性的记录），叶子节点表示一个分类。</p><p>一旦我们构造了一个决策树模型，以它为基础来进行分类将是非常容易的。具体做法是，从根节点开始，地实例的某一特征进行测试，根据测试结构将实例分配到其子节点（也就是选择适当的分支）；沿着该分支可能达到叶子节点或者到达另一个内部节点时，那么就使用新的测试条件递归执行下去，直到抵达一个叶子节点。当到达叶子节点时，我们便得到了最终的分类结果。</p><p>从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗点说就是决策树，说白了，这是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知预测、归类未来</p><h2>十、关联分析算法有哪些？</h2><p>关联分析算法主要有以下几种：</p><p>1. Apriori算法：是一种基于频繁项集的关联规则挖掘算法，通过迭代的方式，逐步生成频繁项集。</p><p>2. FP-Growth算法：是一种基于FP树的关联规则挖掘算法，通过构建FP树，将数据压缩成频繁项集，从而提高算法的效率。</p><p>3. Eclat算法：是一种基于垂直数据格式的关联规则挖掘算法，通过对每个项的出现位置进行交叉计算，得到频繁项集。</p><p>4. 关联规则生成算法：是一种基于关联规则的挖掘算法，通过对频繁项集进行关联规则的生成和筛选，得到最终的关联规则。</p><p>5. 基于模式树的关联规则挖掘算法：是一种基于模式树的关联规则挖掘算法，通过构建模式树，将数据压缩成频繁项集，从而提高算法的效率。</p>