第一章

这份PPT的内容是关于“大数据分析与挖掘”的课程介绍，由Junming Shao教授主讲。以下是PPT内容的整理和知识点概述，以及一些适当的扩展来帮助你理解记忆：

1. 课程信息

• 讲师：Junming Shao
• 课程网站：dm.uestc.edu.cn
• 教材：《Mining of Massive Datasets》和《Data Mining：Concept and Techniques》
• 在线公开课：包括“Mining of Massive Datasets”和“Machine Learning”（Andrew Ng）

2. 课程内容

• 大数据分析入门（Lixin Duan）
• 数据挖掘基础（Lixin Duan）
• 哈希技术（Lixin Duan）
• 抽样技术（Junming Shao）
• 数据流挖掘（Junming Shao）
• 图挖掘（Junming Shao）
• Hadoop-Spark技术（Junming Shao）
• 自然语言处理/语言模型（Ke Qin）

3. 先修知识

• 基础算法
• 概率与统计（包括概率、贝叶斯等）
• 线性代数（矩阵理论）
• 编程（Java/C++/Python等）
• 数据库系统（SQL、关系数据库）

4. 课堂期望

• 遵守课堂规则
• 尽最大努力参与课堂活动、作业和测试

5. 评估方式

• 深入报告：占40%
• 课堂活动：占10%
• 闭卷期末考试：占50%

6. 大数据时代

• 我们生活在哪个时代？
• 大数据在各领域的应用：媒体/娱乐、医疗保健、工业、电子商务等
• 大数据的例子：Flickr、YouTube、Web视频观看、数字照片、Yahoo! Webmap、人类基因组等

7. 大数据的推动因素

• 数据存储
• 计算能力
• 数据可用性

8. 大数据的定义和特征

• 定义：大数据是指难以使用传统数据库和软件技术处理的大量结构化和非结构化数据。
• 特征：通常被称为4V（Volume、Velocity、Variety、Veracity）

9. 数据挖掘的历史和发展

• 1989年IJCAI工作坊：知识发现在数据库中
• 1991-1994年：知识发现在数据库的工作坊
• 1995-1998年：知识发现在数据库和数据挖掘的国际会议（KDD’95-98）
• 1997年：数据挖掘和知识发现杂志

10. 数据挖掘的潜在应用

• 市场分析与管理
• 企业分析与风险管理
• 欺诈检测与挖掘异常模式

11. 数据挖掘的主要任务

• 关联规则挖掘
• 聚类分析
• 分类/预测
• 异常检测

12. 大数据挖掘的主要方向

• 规模（Volume）：可扩展的数据挖掘算法
• 速度（Velocity）：数据流挖掘
• 多样性（Variety）：多源或多类型数据挖掘
• 真实性（Veracity）：不确定性分析、链接/缺失值预测

13. 相关材料

• 主要数据挖掘会议：ACM SIGKDD、IEEE ICDM、SIAM SDM等
• 主要数据挖掘期刊：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)、SIGKDD Explorations等

总结

这份PPT提供了大数据分析与挖掘课程的全面概览，包括课程内容、先修知识、评估方式、大数据的定义和特征、数据挖掘的历史和发展、潜在应用、主要任务以及大数据挖掘的主要方向。通过这些知识点，你可以对大数据分析与挖掘有一个系统的认识，并了解其在现代技术和社会中的重要性。

第二章

这份PPT的内容是关于大数据分析和挖掘中的子空间学习（Subspace Learning）的讲座，由Junming Shao主讲。以下是PPT内容的整理和知识点概述，包括适当的扩展来帮助你理解记忆：

1. 子空间学习动机

• 维度的诅咒：在高维数据中进行邻居搜索和相似性计算变得困难。
• 分类问题：样本数量指数级增长以保持相同准确度，而在实际中训练样本数量是固定的，导致大量特征时分类器性能下降。
• 高维数据挑战：越来越多的应用需要分析中等至高维数据（约10到数千维），如何处理这些数据成为一个挑战。

2. 降维（Dimension Reduction）

• 线性方法：
  • 主成分分析（PCA）：寻找数据中变化最大的投影方向，通过协方差矩阵的特征向量定义新空间。
  • 多维缩放（MDS）：尝试保持数据点之间的成对距离，与PCA结果形式相似但公式不同。
• 非线性方法：
  • 局部线性嵌入（LLE）：识别每个数据点的邻居，计算权重以最佳线性重建点，找到低维嵌入向量。
  • 拉普拉斯特征映射（LEM）：与LLE类似，但在权重设置和目标函数上有所不同。
  • 等距特征映射（ISOMAP）：构建邻域图，计算数据点之间的最短路径长度（测地线距离），并通过MDS保持这些距离来恢复低维嵌入。
  • 随机邻域嵌入（SNE）：保持嵌入空间中的邻域分布，强调高维空间中相似点在低维空间中也相似。

3. 子空间聚类（Subspace Clustering）

• 动机：现有属性中存在相关和不相关的属性，全局特征降维方法失败，因为不同数据子集的属性相关性不同。
• 相关性聚类算法：
  • 稀疏子空间聚类（SSC）：通过凸松弛方法进行子空间聚类。
  • 低秩子空间聚类（LRR）：通过低秩表示进行子空间聚类，当子空间独立时，LRR的解Z是块对角的。

总结

这份PPT提供了子空间学习在大数据分析和挖掘中的全面介绍，包括降维和子空间聚类的理论基础、方法和应用。通过学习这些知识点，你可以对如何处理高维数据有一个系统的认识，并了解不同的降维技术和子空间聚类算法。这些技术在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域有着广泛的应用，特别是在处理图像、文本和传感器数据时。理解这些算法的原理和应用场景对于在实际问题中有效地应用它们至关重要。

第三章

这份PPT的内容是关于大数据分析和挖掘中的哈希（Hashing）技术，由Junming Shao主讲。以下是PPT内容的整理和知识点概述，包括适当的扩展来帮助你理解记忆：

1. 为什么需要哈希（Hashing）

• 大数据挑战：维度的诅咒、存储成本、查询速度。
• 实例：沃尔玛每天处理2.67亿条商品数据；斯隆数字巡天项目每天捕获200GB图像数据。

2. 哈希的应用实例

• 信息检索：在大量数据中快速找到相关信息。
• 存储成本：通过哈希减少数据存储需求。
• 快速最近邻搜索：在高维数据中找到与查询点最接近的点，传统方法如KD树在高维数据中效果不佳。

3. 主要讨论内容

• 局部敏感哈希（LSH）：包括Shingling、MinHash。
• 学习哈希（Learning to Hash）。

4. 局部敏感哈希（LSH）

• 相似项查找：在Web挖掘问题中，找到相似的集合，如相似的网页、用户口味、电影粉丝等。
• 案例研究：在文档集合中找到具有大量共同文本的文档对。

5. 相似文档的三个基本技术

• Shingling：将文档转换为集合。
• Minhashing：将大集合转换为短签名，同时保留相似性。
• 局部敏感哈希：关注可能相似的签名对。

6. Shingling

• k-shingle（k-gram）：文档中出现的k个字符序列。
• 假设：具有许多共同shingles的文档即使文本顺序不同，也具有相似的文本。

7. Minhashing

• 基本数据模型：集合。
• Jaccard相似性：两个集合的交集大小除以并集大小。
• 从集合到布尔矩阵：将集合转换为布尔矩阵，以便计算相似性。

8. Minhashing概述

• 签名：为每个列生成小签名，使得签名之间的相似性与列之间的相似性相同。

9. Minhashing签名

• 随机排列：使用多个独立的哈希函数创建签名。
• 实现：通过哈希函数为每个列生成最小值，形成签名。

10. LSH

• 寻找相似对：在大量对象中找到相似对。
• 候选对生成：从Minhash签名中挑选相似对。

11. LSH的实现

• 带划分：将签名矩阵划分为多个带，每个带包含若干行。
• 桶：将每个带的列哈希到哈希表的桶中。

12. 学习哈希（Learn to Hash）

• LSH函数：从LSH到产生哈希码的超平面。
• 改进LSH：使用已学习的域知识改进距离度量。

13. 学习哈希方法

• 数据依赖方法：从给定的训练数据集中学习哈希函数。
• 无监督哈希：不使用标签数据。
• 监督哈希：使用标签数据。

14. 特定的学习哈希方法

• PCA哈希：通过投影和量化阶段学习哈希。
• 谱哈希：基于数据的谱特性学习哈希。

15. 学习哈希的一般方法

• 分解哈希学习问题：哈希位学习和基于学习位的哈希函数学习。

总结

这份PPT提供了哈希技术在大数据分析和挖掘中的全面介绍，包括局部敏感哈希（LSH）、MinHash和学习哈希的方法。通过学习这些知识点，你可以对如何在大数据环境中有效地使用哈希技术进行相似性搜索和数据缩减有一个系统的认识。这些技术在信息检索、推荐系统和图像识别等领域有着广泛的应用。理解这些算法的原理和应用场景对于在实际问题中有效地应用它们至关重要。

第四章

这份PPT的内容是关于大数据分析中的采样技术，由Junming Shao主讲。以下是PPT内容的整理和知识点概述，包括适当的扩展来帮助你理解记忆：

1. 采样的价值

• 大数据问题：存储复杂性、计算复杂性。
• 应用：后验估计、期望估计等，例如估计中国人口的平均年龄。

2. 采样基础

• 逆变换采样：基于累积分布函数（CDF）的逆进行采样。
• 拒绝采样：接受落在密度函数图下的样本，拒绝其他样本。
• 重要性采样：给每个实例分配权重，以便目标正确的分布。
• 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）：一类基于构建具有所需分布的平衡分布的马尔可夫链的采样算法。

3. 逆变换采样

• 方法：通过随机变量的CDF的逆函数进行采样。
• 缺点：通常难以获得逆函数，特别是对于复杂分布。

4. 拒绝采样

• 思想：接受落在密度函数图下的样本，拒绝其他样本。
• 提议分布：Q(x)，接受率 = p(x)/Mq(x)，其中M是一个大正数。

5. 重要性采样

• 基本思想：不是拒绝样本，而是给每个样本分配权重，以便目标正确的分布。
• 与拒绝采样的比较：拒绝采样中的实例具有相同的“权重”，只有部分实例被保留；重要性采样中的实例具有不同的权重，所有实例都被保留。

6. 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）

• MCMC方法：一类算法，通过构建具有所需分布的平衡分布的马尔可夫链进行采样。
• 马尔可夫链：具有马尔可夫性质的随机变量序列，即给定当前状态，未来和过去状态是独立的。

7. Metropolis-Hastings (MH) 采样

• 等价性：通过放大接受率来提高采样效率，不会违反详细平衡条件。

8. Gibbs采样

• 过程：
  1. 初始化e, t, 和w，使得我们有X={e, t, w}。
  2. 基于其他变量生成e。
  3. 基于其他变量生成t。
  4. 基于其他变量生成w。
  5. 重复步骤2-4 n次，获得一个马尔可夫链。

9. Gibbs与MH的比较

• Gibbs采样：通常在多变量分布中更有效，因为它直接从条件分布中采样。
• MH采样：在难以直接从条件分布中采样时使用。

总结

这份PPT提供了大数据分析中采样技术的全面介绍，包括逆变换采样、拒绝采样、重要性采样和MCMC方法。通过学习这些知识点，你可以对如何在大数据环境中有效地使用采样技术进行概率分布的估计有一个系统的认识。这些技术在统计推断、机器学习和数据挖掘等领域有着广泛的应用。理解这些算法的原理和应用场景对于在实际问题中有效地应用它们至关重要。

第五章

这份PPT涵盖了数据流挖掘中的多个关键知识点，包括：

数据流的概念

1. 定义：数据流是一个庞大的数据对象序列，具有以下特点：
   • 单次通过。
   • 潜在的无限长度。
   • 概念漂移。
2. 应用场景：
   • 互联网数据。
   • 传感器网络。
   • 智能手机。
   • 网络入侵、垃圾邮件过滤、监控等。
3. 挑战：
   • 无限长度：需要单次处理。
   • 演化特性：数据分布随时间变化。
   • 内存限制、低时间复杂度要求。

概念漂移 (Concept Drift)

1. 定义 ：目标变量的统计属性随时间不可预测地变化。
   • 真实概念漂移：如类分布 P(C)P(C) 的改变。
   • 虚拟概念漂移：如属性分布 P(X)P(X) 的变化。
2. 检测方法 ：
   • 基于分布的检测（如 ADWIN）：比较窗口内数据的均值差异。
   • 基于错误率的检测（如 DDM）：监测分类性能下降。

数据流分类 (Classification)

1. 分类要求：
   • 单次处理每个样本。
   • 实时预测。
   • 内存和时间限制。
2. 典型算法：
   • VFDT (Very Fast Decision Tree)：基于Hoeffding树，适合流数据高效构建决策树。
   • CVFDT (Concept-adapting VFDT)：适应概念漂移，通过替代子树提高精度。

数据流聚类 (Clustering)

1. 框架：
   • 在线阶段：将数据摘要为微簇（Micro-Clusters）。
   • 离线阶段：基于微簇进行宏簇分析（如K均值）。
2. 代表算法：
   • CluStream：引入金字塔时间框架，根据时间间隔存储快照。
   • DenStream：基于权重的衰减函数，区分核心微簇、潜在微簇和异常点。

开放集学习 (Open-set Learning)

1. 问题 ：
   • 训练时存在未见类别。
   • 测试时需要处理已见和未见类别。
2. 方法 ：
   • Extreme Value Theory：建模罕见事件。
   • OpenMax：通过Weibull分布校准输出得分。

增量学习 (Continual Learning)

1. 挑战 ：
   • 避免灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）。
2. 方法 ：
   • EWC (Elastic Weight Consolidation)：仅修改不重要的模型参数。
   • GEM (Gradient Episodic Memory)：限制梯度对先前任务的影响。
   • 知识蒸馏：保持旧知识输出一致。

这份PPT结构清晰，涉及了从基础定义到算法实现的各个层面，可以作为数据流挖掘课程的全面教学材料。

第六章

这份PPT涵盖了图挖掘领域的多个重要知识点，我将为您整理内容并适当扩展，以帮助理解和记忆：

图挖掘的背景和基本概念

1. 图的定义：
   • 顶点（Vertex）：数据元素。
   • 边（Edge）：表示元素间的关系。
   • 超边（Hyper Edge）：多个元素之间的关系。
2. 应用场景：
   • 互联网结构。
   • 食物链网络。
   • 合著者网络。
   • 社交网络。
3. 历史背景：
   • 起源于欧拉提出的“七桥问题”：探索能否一次遍历每座桥的路径。
   • 奠定了图论的基础。

关键节点识别

1. 问题定义：
   • 找到对网络最重要的节点，比如：
     • 哪些节点有助于病毒式营销？
     • 哪些国家影响全球贸易？
     • 重要的供电站有哪些？
2. 常用策略：
   • 度中心性（Degree Centrality）：节点连接数的大小。
   • 中介中心性（Betweenness Centrality）：节点位于最短路径上的重要性。
   • 接近中心性（Closeness Centrality）：与其他节点的距离和。
3. 高级方法：
   • K-shell分解：通过剥离外层节点，找到核心节点。
   • 特征向量中心性（如PageRank）：考虑链接质量，例如高引用网页得分更高。

社区检测 (Community Detection)

1. 定义：划分网络，使得组内连接密集而组间连接稀疏。
2. 主要方法：
   • 最小切割：分割图，最小化两部分间的边数。
   • 比率切割与归一化切割：引入平衡性，避免出现单节点社区。
   • 模块度最大化：衡量分区的好坏，模块度值越高，社区结构越清晰。
3. 动态社区检测：
   • 基于距离动态模拟网络边的变化。
   • 参数调整（如λ）控制社区规模。

图嵌入 (Graph Embedding)

1. 问题定义：
   • 将图中节点映射到低维空间，同时保留结构信息。
   • 挑战：图的非欧几里得特性（如节点编号任意、复杂结构）。
2. 深度学习方法：
   • DeepWalk ：
     • 随机游走结合Word2Vec，将节点转化为向量。
   • Node2Vec ：
     • 基于偏置随机游走，结合BFS和DFS。
     • 两个参数：
       • pp：控制返回前一节点的概率。
       • qq：控制向外或向内移动的概率。
3. 优势：
   • 线性时间复杂度。
   • 高效处理大规模网络。

扩展理解与记忆技巧

1. 关联现实应用：尝试将图的概念映射到日常场景，如社交网络分析、搜索引擎排名等。
2. 类比记忆：将“图嵌入”类比为地图缩放，原有的复杂结构被简化，但地理关系仍保留。
3. 可视化辅助：使用工具（如Gephi）可视化图结构，帮助理解中心性和社区划分。

这份PPT内容全面，涵盖了从基础概念到高级算法的多个层次，是学习图挖掘的重要参考资料。需要更深入的解释或例子，随时可以补充！

第七章

这份PPT详细介绍了Hadoop和Spark的基本原理和应用方法，以下是对内容的整理及扩展，以帮助您理解和记忆：

Hadoop

1. Hadoop的定义

• 一个****分布式处理框架，用于处理大规模数据集（TB级或PB级）。
• 核心特性：
  • **基于简单的编程模型 **MapReduce。
  • 数据模型简单，支持任意数据类型。

2. Hadoop的设计原则

• 需求：处理大数据，分布式计算，容错能力强。
• 硬件选择：使用大量廉价机器（与高端并行数据库形成对比）。
• 分布式文件系统（HDFS） ：
  • 数据分块存储（默认块大小128MB）。
  • 数据复制（默认3份副本）。
  • 通过将任务调度到本地数据节点，实现高效处理。

3. Hadoop架构

• 核心组件 ：
  • HDFS：负责分布式存储。
  • MapReduce：分布式计算引擎。
• 其他组件 ：
  • ZooKeeper：协调服务。
  • HBase：列存储数据库。
  • Hive/Pig：SQL风格的查询语言。

4. HDFS的容错机制

• 数据块有多个副本，失效时会自动恢复。
• 主节点（NameNode）的高可用性（HA）：通过备用节点和日志同步保障一致性。

5. MapReduce编程模型

• 核心思想 ：
  • Map阶段：将输入数据映射为键值对。
  • Shuffle阶段：按键对数据进行分组和排序。
  • Reduce阶段：聚合结果并输出。
• 示例应用 ：
  • 单词计数（Word Count）。
  • K-means聚类。

Spark

1. Spark的定义

• 快速、通用的集群计算系统，支持****批处理、机器学习、图计算、流处理。
• 提供丰富的高级工具：
  • Spark SQL：用于结构化数据处理。
  • MLlib：机器学习库。
  • GraphX：图计算引擎。
  • Spark Streaming：流数据处理。

2. Spark的特点

• 采用 弹性分布式数据集（RDD） ：
  • 数据只读。
  • 自动容错，通过 lineage（血统信息）重建丢失数据。
• 高效性 ：
  • 适合多次迭代（MapReduce对多次迭代效率较低）。
  • 高速内存计算，减少磁盘I/O。

3. RDD的操作

• 转化（Transformation）：对RDD进行处理，生成新RDD（如 map、filter）。
• 行动（Action）：执行操作并返回结果（如 reduce、collect）。
• 示例：Word Count

  val lines = sc.textFile("file.txt")
  val counts = lines.flatMap(line => line.split(" "))
                     .map(word => (word, 1))
                     .reduceByKey(_ + _)
                     .collect()
  

4. Spark与MapReduce的对比

扩展理解与记忆技巧

1. Hadoop与Spark的类比：
   • Hadoop更像是“物流系统”：处理单次大批量货物传递。
   • Spark更像“即时配送”：灵活、高效地满足快速需求。
2. 可视化示例：
   • 将HDFS视为图书馆，MapReduce是一次借阅整本书；而Spark则是按需借阅指定章节，并能快速查询。
3. 学习路径建议：
   • 先从简单的MapReduce任务（如Word Count）入手，逐步过渡到使用Spark处理复杂任务（如机器学习）。

这份PPT内容非常适合作为分布式计算的教学基础材料，涵盖了理论与实践的结合。如果需要更多代码示例或应用扩展，随时可以探讨！

NLP

这份PDF全面介绍了自然语言处理（NLP）的基础理论、主流方法、模型和应用场景。以下是知识点的整理与适当扩展，帮助理解与记忆。

1. 什么是自然语言处理？

• 定义：NLP是人工智能的一个分支，旨在让计算机理解、处理和生成人类语言。
• 挑战 ：
  • 语言的多义性和上下文依赖。
  • 复杂的语法规则。
  • 不同语言的多样性。

2. 自然语言处理的主要研究内容

2.1 基础任务

1. 序列标注：分词、词性标注、命名实体识别（NER）。
2. 分类任务：文本分类、情感分析、事件抽取。
3. 句子关系判断：语义相似性、文本推理、问答任务。
4. 生成任务：机器翻译、文本摘要。

2.2 典型应用

• 机器翻译（如Google翻译）。
• 情感分析（如产品评论情感分类）。
• 智能助手（如ChatGPT、Siri）。
• 问答系统（如知识问答）。

3. 文本表示方法

3.1 传统表示方法

1. 独热编码（One-hot Encoding） ：
   • 将每个词表示为向量，只有一个维度为1，其余为0。
   • 缺点：维度高、缺乏语义信息。
2. 词袋模型（BoW） ：
   • 统计词频，但忽略词序。
3. TF-IDF ：
   • 结合词频（TF）和逆文档频率（IDF）衡量词语的重要性。

3.2 词嵌入（Word Embedding）

• 定义：将单词映射到连续向量空间，保留语义信息。
• 模型 ：
  1. Word2Vec ：
     • CBOW：根据上下文预测目标词。
     • Skip-gram：根据目标词预测上下文。
  2. GloVe：通过全局词共现矩阵学习词嵌入。
  3. 负采样（Negative Sampling）：优化计算效率。

4. 主流模型与算法

4.1 RNN（循环神经网络）

• 能捕捉序列数据中的上下文关系，但存在梯度消失问题。
• 改进模型 ：
  • LSTM（长短时记忆网络）：解决长期依赖问题。
  • GRU（门控循环单元）：简化LSTM结构。

4.2 Transformer

• 基于注意力机制，无需循环结构，支持并行计算。
• 结构 ：
  • 编码器-解码器架构。
  • 多头注意力（Multi-Head Attention）。
  • 位置编码（Positional Encoding）。
• 应用：机器翻译、文本生成等。

4.3 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

• 核心思想：利用双向Transformer捕捉上下文。
• 预训练任务 ：
  1. 掩码语言模型（MLM）：预测被掩盖的词。
  2. 下句预测（NSP）：判断两个句子是否连续。
• 优势 ：
  • 能根据上下文生成动态嵌入。
  • 在文本分类、问答系统等任务中表现优异。

5. 未来发展方向

1. 多模态NLP：结合文本、图像、音频信息（如看图说话）。
2. 知识增强：将知识图谱融入NLP模型，提升推理能力。
3. 跨学科融合：与法律、金融、医学等领域结合，解决特定问题。

6. 扩展理解与记忆技巧

1. 类比学习 ：
   • NLP是将语言转化为计算机可以处理的“数字语言”，如同翻译外语。
2. 可视化工具 ：
   • 使用TensorBoard、Attention可视化工具观察模型学习过程。
3. 动手实践 ：
   • 实现简单的文本分类任务（如IMDB情感分类），从代码中理解算法。

这份材料从基础到前沿内容覆盖全面，适合作为NLP课程的教学参考。如需更深入的实现细节或代码示例，可以进一步探讨！

knowledge gragh

这份PDF详细介绍了知识图谱（Knowledge Graph）的基本概念、应用价值和技术内涵。以下是知识点整理及扩展内容：

1. 什么是知识图谱

1.1 定义

• 知识图谱是对现实世界中实体及其关系的结构化表达。
• 核心要素 ：
  • 实体（Entity）：现实世界中的对象，如人、物品、事件等。
  • 属性（Attribute）：实体的特征信息。
  • 关系（Relation）：实体间的连接。
• 本质上，知识图谱是一个语义网络，节点表示实体，边表示实体之间的关系。

1.2 特点

• 语义性：包含实体、关系的语义信息。
• 动态性：支持知识的动态更新。
• 可扩展性：支持多领域数据集成。

2. 知识图谱的应用价值

2.1 信息管理

• 语义搜索：利用实体及其关系提升搜索引擎性能。
• 问答系统：如智能助手回答复杂的自然语言问题。

2.2 数据集成

• 将异构数据源整合为一个语义统一的图谱，减少数据孤岛。

2.3 推理与发现

• 基于图谱关系进行知识推理，发现隐含模式或新知识。

2.4 典型场景

• 商业推荐：通过分析用户兴趣推荐商品。
• 医学应用：整合患者病历、研究文献等构建医学知识库。
• 金融风控：基于企业、事件关系预测风险。

3. 知识图谱的典型案例

3.1 Google Knowledge Graph

• 将用户搜索的关键词与知识图谱中的实体匹配，提供直接答案而非仅列出网页。

3.2 医学知识图谱

• 整合症状、药物、疾病等信息，支持诊断和药物推荐。

3.3 金融知识图谱

• 整合企业关系、舆情等，构建企业信用分析模型。

4. 知识图谱的技术内涵

4.1 数据层

• 数据获取 ：
  • 数据来源：结构化数据（如数据库）、半结构化数据（如JSON）、非结构化数据（如文本）。
  • 数据处理：实体抽取、关系抽取。
• 数据存储 ：
  • 使用图数据库（如Neo4j）存储三元组（实体1-关系-实体2）。

4.2 知识层

• 知识表示 ：
  • 使用RDF（资源描述框架）和OWL（Web本体语言）定义语义关系。
  • 图谱中的每个节点和边都具有明确的语义。

4.3 算法层

• 图挖掘 ：
  • 使用图算法（如PageRank、节点分类、社群检测）分析知识图谱。
• 知识推理 ：
  • 基于逻辑规则或机器学习模型，从现有知识推断新知识。

5. 扩展理解与记忆技巧

5.1 类比记忆

• 知识图谱类似“百科全书的网络版”，每个实体是百科全书中的条目，关系是条目间的超链接。

5.2 实践应用

• 通过工具（如Neo4j、GraphDB）构建自己的小型知识图谱，熟悉实体抽取和关系建模过程。

5.3 可视化工具

• 使用Gephi或Cytoscape直观展示图谱结构，帮助理解实体间关系。

这份PPT内容涵盖了知识图谱从定义到应用的核心内容，是构建相关项目的良好参考资料。如需更深入讨论具体技术或示例实现，可以进一步探讨！

神经网络

这份PDF详细介绍了神经网络的基本概念、原理和算法。以下是整理出的知识点，并结合适当扩展帮助理解和记忆：

1. 神经网络基础知识

1.1 神经元和神经网络

• 生物神经元：能接收和传递脉冲信号，生物神经网络由无数神经元组成。
• 人工神经元：仿生学模型，接收输入信号并输出结果。
• 人工神经网络（ANN） ：
  • 模拟生物神经网络的拓扑和特性。
  • 由神经元和有向连接构成。

1.2 神经网络的三要素

1. 激活规则：将输入映射到输出（非线性函数）。
2. 拓扑结构：神经元之间的连接方式。
3. 学习算法：通过数据调整网络参数。

2. 神经网络分类

2.1 前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）

• 输入到输出单向传播，无反馈环。
• 包括全连接网络（FC）和卷积神经网络（CNN）。

2.2 反馈神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）

• 信息可以反馈，允许神经元状态随时间变化。
• 常见模型：Hopfield网络、玻尔兹曼机。

2.3 图神经网络（Graph Neural Network, GNN）

• 处理图结构数据（如社交网络、知识图谱）。
• 节点通过连接交换信息，可支持有向或无向图。

3. 激活函数

• 定义：神经元的输入输出关系函数。
• 重要性 ：
  • 引入非线性，使网络能够逼近任意函数。
• 常见激活函数 ：
  1. Sigmoid：适用于概率输出，但容易梯度消失。
  2. ReLU：解决梯度消失问题，计算高效。
  3. Tanh：输出范围为[-1, 1]，适合归一化数据。

4. 通用近似定理

• 神经网络可以通过适当的参数设置，逼近任意连续函数。

5. 损失函数

• 定义：衡量模型预测值与真实值之间的误差。
• 常见损失函数 ：
  1. 均方误差（MSE）：用于回归问题。
  2. 交叉熵损失：用于分类问题。

6. 梯度下降与反向传播

6.1 梯度下降（Gradient Descent）

• 核心思想：沿误差下降最快的方向调整参数。
• 公式 ： wnew=wold−η∇f(w)w*{new} = w*{old} - \eta \nabla f(w)
  • η\eta：学习率，决定步长。
  • ∇f(w)\nabla f(w)：梯度，指示方向。

6.2 反向传播算法（Backpropagation, BP）

• 组成部分 ：
  1. 正向传播：计算输出值及误差。
  2. 反向传播：利用链式法则计算梯度，逐层调整参数。
• 重要性：结合梯度下降，用于训练多层网络。

7. 计算图与自动微分

• 计算图 ：
  • 有向图表示数学运算流程。
  • 每个节点是操作或变量。
• 自动微分 ：
  • 根据计算图自动计算梯度，屏蔽复杂求导过程。
  • 反向传播是其应用实例。

8. 优化问题

8.1 凸优化

• 局部最优即全局最优，问题易解。

8.2 非凸优化

• 复杂且难以全局求解，可能有多个局部最优点。

8.3 梯度消失

• 隐藏层越深，前层梯度接近0，导致学习缓慢。
• 解决方法：
  • 使用ReLU激活函数。
  • 使用残差网络（ResNet）。

9. 常用深度学习框架

• TensorFlow、PyTorch、Keras等，支持高效计算图和自动微分。

扩展理解与记忆技巧

1. 类比记忆 ：
   • 神经网络类似人脑的神经元，通过学习数据连接权重。
2. 可视化学习 ：
   • 使用工具（如TensorBoard）可视化网络结构与训练过程。
3. 动手实践 ：
   • 从简单任务（如MNIST分类）开始，逐步学习复杂模型（如ResNet）。

这份材料内容详实，涵盖了从理论到实际操作的多个方面，是学习神经网络基础的良好资源。如需代码示例或特定问题深入探讨，欢迎继续交流！