针对基于元数据或传统主题图的知识组织模式没有实现知识的多层次多粒度表示,以及知识融合过程中相似性算法准确性不高而影响融合质量的问题,结合全信息理论与扩展主题图结构特点及语义信息,提出了面向多源知识融合的扩展主题图相似性算法(ETMSC)和阈值选取的相关性、层次对应和实验确定三原则.该算法综合了语法、语义和语用的相似性,扩展了主题图元素间组成结构上的相似性,同时充分考虑了涵义及所处语境的相似性.主题图相似性的判别准则与阈值有关,阈值的确定与数据集相关.实验结果表明,ETMSC算法与单纯基于语法或语义的相似性算法相比,准确性提高了9.2%~11.1%.

这是第一届全国中文知识图谱研讨会演讲PPT，在清华大学举行，主要内容包括：阿里巴巴一淘及搜索事业部——陈维NLPTechniquesinKnowledgeGraph——ZhaoShiqi（百度知心）面向中文知识图谱构建的知识融合与验证——孙乐韩先培（中科院软件所）跨语言知识图谱构建——李涓子（清华大学）中文知识图谱：体系、获取与服务——赵军刘康（中科院自动所）信息获取与知识图谱——朱小燕（清华大学）这方面关于知识图谱的资料比较少，希望对你们有所帮助~By:Eastmount

2018年最新知识图谱实战视频与代码：1.知识问答，知识融合2.知识抽取与挖掘，3.知识推理，知识存储4语义搜索，行业知识图谱应用。

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该资源是东南大学知识图谱精品课程的PPT第一部分。
东南大学知识图谱精品课程共分14章，零碎地讲解了知识图谱相关的知识，涉及知识表示、知识建模、知识抽取基础（数据采、实体识别、关系抽取、事件抽取）、知识融合、知识图谱表示学习、知识存储、基于知识的智能问答、实体链接、知识推理等所有知识图谱相关的知识点。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。