Knowledge Discovery

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook is a comprehensive guide that explores data mining and knowledge discovery techniques. The book, titled Data Mining and Knowledge Discovery Handbook数据挖掘与知识发现, delves into various methodologies and applications, offering insights into extracting patterns f

Web Mining：从超文本数据中发现知识 核心概念与背景 《Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data》是一本探讨如何从网络中的超文本数据中提取有价值信息的专业书籍。作者Soumen Chakrabarti是数据挖掘领域的知名专家，在书中详细介绍了从万维网这一巨大资源中获取知识的技术和方法。 关键知识点概述 Web Mining定义与分类： Web Mining是一种从网页及其关联结构中提取有用信息的过程。 主要分类包括：内容挖掘（Content Mining）、结构挖掘（Structure Mining）

知识图谱里的关系学习，真的是个挺有意思的方向。《A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graph》这篇文章就把图模型怎么用在知识抽取和表示上讲得挺清楚，尤其是潜在特征模型和统计关系学习这块，得还蛮细的。你要是做推荐系统、问答系统，甚至是图谱构建，看看准没错。 文章里的图模型，不是那种可视化图表，而是基于实体关系构建的知识图谱结构。比如两个概念之间的“属于”、“包含”关系，就能抽象成边和节点。再配合嵌入技术，能自动学出隐藏的语义关系，效率高还挺稳。 对了，里面提到的Latent Feature Models，你可以理解成让模型

密子图发现算法综述 摘要 本章节主要综述了用于密子图发现的各种算法。密子图发现问题与聚类问题密切相关，但在定义密集区域的方式上更为灵活。探讨了单个或多个图上的密子图发现问题，对现有文献进行了系统性的整理和讨论，以便读者更容易理解这一主题。 关键词 密子图发现 图聚类 1. 引言 在各种网络中，密度是衡量重要性的关键指标。类似于地图上标注的城市位置，研究者们也关注图中的密集区域，这些区域通常表明高度交互、相互相似性或关键特征。理论上，密集区域具有较小的直径，使得内部路由操作更快捷，甚至支持简单的全局路由策略。 2. 图术语与密度度量 在探讨各种密子图发现算法之前，本节概述了图的基本术语及密度

嘿，作为前端开发者，你应该知道命名实体消歧有多重要吧？它能让搜索引擎准确识别用户查询的具体实体，避免让用户一遍遍翻看文档。本文了如何利用在线百科全书的知识来消解这些歧义，效果挺不错。通过训练支持向量机（SVM）核来区分不同实体，准确度比基准方法要高得多。更厉害的是，这个方法不仅适用于命名实体识别，还能扩展到语义理解和问答系统等其他领域。如果你正好有类似需求，绝对值得一试。

This is the MATLAB source code for CPSid, which is a data-driven discovery framework for cyber-physical systems (CPS). The testing platform is Windows 10, and the code was implemented in MATLAB 2017a. For versions MATLAB 2018a and later, when using the slr function to identify transition logic, you