知识图谱 推荐系统 毕设 论文
时间: 2025-05-22 19:37:24 AIGC 浏览: 22
### 关于知识图谱与推荐系统的毕业设计及论文资料
#### 知识图谱在推荐系统中的作用
知识图谱是一种用于表示实体及其之间关系的强大工具，能够有效提升推荐系统的性能。通过构建知识图谱，可以捕捉到用户、物品以及其他上下文信息之间的复杂关联，从而提高推荐的精准性和个性化程度[^1]。
#### 基于知识图谱的推荐系统技术框架
一种常见的实现方式是采用图数据库作为底层存储结构，例如 Neo4j。该技术框架不仅支持高效的图遍历操作，还允许结合机器学习算法对节点和边进行特征提取与建模。具体而言，在商品领域已有成功的工程实践案例展示了其可行性与优越性[^2]。
#### 房源推荐系统的研究进展
在国内，研究人员已经开始探索将先进的机器学习方法应用于房源推荐场景中。尽管如此，现有工作仍存在不足之处——主要体现在未能充分考虑房源与用户间复杂的交互模式以及多样化属性的影响上[^3]。
#### 医疗问答系统中的知识图谱应用
除了传统电商或社交平台之外，在医疗健康这一垂直领域内也出现了大量关于如何利用知识图谱改进服务体验的研究成果。面对日益庞大的医学文献资源库，单纯依赖关键词匹配已无法满足临床医生快速获取所需专业知识的需求；而借助语义网技术和自然语言处理手段，则可显著改善用户体验并降低误诊率风险[^4]。
```python
import neo4j
from sklearn.model_selection import train_test_split
def load_data(driver, query):
session = driver.session()
result = session.run(query)
data = []
for record in result:
data.append(record["properties"])
return pd.DataFrame(data)
driver = neo4j.Driver("bolt://localhost", auth=basic_auth("username","password"))
query = """
MATCH (n)-[r]->(m)
RETURN n.properties AS source_properties,
type(r) as relationship_type,
m.properties AS target_properties;
"""
df = load_data(driver, query)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('target', axis=1), df['target'], test_size=0.2)
```
上述代码片段展示了一个简单的例子：从 Neo4j 数据库加载训练样本，并将其划分为测试集和验证集以便后续分析。
---
阅读全文
相关推荐
大家在看
信贷管理系统需求规格说明书
目录
第1章
1.1 背景概括 …………………………………………………… 5
1.2 可行性分析……………………………………………………… 7
（1） 经济可行性………………………………………………… 7
（2）操作可行性………………………………………………… 8
（3）技术可行性…………………………………………………
（4）系统特点……………………………………………………… 8
第2章 需求分析………………………………………………………… 9
4.1 功能……………………………………………… 11
4.2 目标
4.3 业务流程设计……………………………………………… 11
（1） 存款管理……………………………………………………… 9
（2） 贷款管理…………………………………………………… 10
4.4 业务流程重组
4.5 数据流程图………………………………………………… 13
第3章 总体设计………………………………………………………… 11
第6章 详细设计………………………………………………………… 16
6.1 模块设计 ……………………………………………………… 16
6.2 代码设计……………………………………………………… 20
6.3 输入输出设计 ……………………………………………… 20
结束语 ……………………………………………………………………… 21
致谢 …………………………………………………………………………… 22
参考文献……………………………………………………………………… 23
genetic-algorithms:（python）01背包问题和平衡分配问题的遗传算法
这是遗传算法的python实现，用于对0/1背包问题进行组合优化，并将其与本地搜索（爬坡）进行混合，以解决平衡分配问题。
基于赛灵思的FPGA 支持 10-100Gbit/s 的 TCP/IP、RoCEv2、UDP/IP 的可扩展网络堆栈
赛灵思 Vivado 2019.1
cmake 3.0 或更高版本
支持的板
赛灵思VC709
赛灵思VCU118
阿尔法数据ADM-PCIE-7V3
文件内有详细说明
keras-gp:硬+高斯过程
Keras的高斯过程
KGP通过高斯过程（GP）层扩展了 。 它允许人们使用由Keras构建的网络构造的内核构建灵活的GP模型。 模型的结构化部分（神经网络）在或上运行。 GP层使用基于库的自定义后端，并基于和构建。 可以使用批量或半随机优化方法分阶段或联合训练模型（请参见）。 有关深度内核学习和KISS-GP的其他资源和教程，请参阅
KGP兼容：Python 2.7-3.5 。
特别是，此程序包实现了本文中描述的方法： 学习具有递归结构的可扩展深核Maruan Al-Shedivat，Andrew Gordon Wilson，Yunus Saatchi，Huzhiting Hu，Eric P.Xing ，2017。
入门
KGP允许使用功能性API以与Keras相同的方式构建模型。 例如，只需几行代码即可构建和编译一个简单的GP-RNN模型：
from keras . layer
易语言CPU优化
易语言CPU优化，改下进程名字即可。。一起学习，一起进步。
最新推荐
arc-agents-0.86.0.jar
arc-agents-0.86.0.jar
tiffany-iosarm32-0.1.3-metadata.jar
tiffany-iosarm32-0.1.3-metadata.jar
arc-langchain4j-client-0.98.0-sources.jar
arc-langchain4j-client-0.98.0-sources.jar
api_2.11-0.0.7-sources.jar
api_2.11-0.0.7-sources.jar
aggregator_2.12-0.0.35.jar
aggregator_2.12-0.0.35.jar
Odoo与WooCommerce双向数据同步解决方案
在探讨Odoo与WooCommerce连接器模块之前，需要先了解几个关键的IT概念，比如Odoo，WooCommerce，ERP系统，以及如何将它们通过一个名为“connector-woocommerce”的Python模块整合在一起。
### Odoo与WooCommerce的连接
**Odoo** 是一个全面的企业资源规划（ERP）软件包，用于管理企业中的所有业务流程。它包含了一系列的模块，覆盖了从会计、库存管理到电子商务和客户关系管理的各个方面。Odoo强大的模块化系统使其可以高度定制化，以适应不同企业的特定需求。
**WooCommerce** 是一个开源的电子商务解决方案，主要设计用于集成WordPress，是目前使用最广泛的电子商务平台之一。它能够提供完整的在线商店功能，并且可以通过众多插件进行扩展，以满足不同的业务需求。
### ERP系统与电子商务的整合
在现代商务环境中，ERP系统和电子商务平台需要紧密集成。ERP系统负责内部业务流程的管理，而电子商务平台则负责与客户的直接交互，包括产品展示、订单处理、支付处理等。当两者被整合在一起时，它们可以提供无缝的工作流，例如实时库存同步、自动更新订单状态、以及统一的客户数据管理。
### WooCommerceERPconnect
**WooCommerceERPconnect**，也即“connector-woocommerce”，是一款专为连接Odoo ERP系统与WooCommerce电子商务平台设计的双向连接器。这个模块能够使得Odoo中的产品信息、订单信息、库存信息以及客户信息能够实时地同步到WooCommerce中。同样，从WooCommerce平台接收到的订单也可以实时地传输并反映到Odoo系统内。这样一来，企业可以确保他们的ERP系统和在线商店始终保持信息的一致性，极大地提高了业务效率和客户满意度。
### 连接器的兼容性和实现方式
提到该连接器与**OpenERP 8.0** 和 **WooCommerce 2.4.x** 100% 兼容，说明开发团队在设计时考虑了特定版本间的兼容性问题，确保了连接器能够在这些版本上正常工作。考虑到Odoo是由OpenERP发展而来，它强调了此连接器是为最新版本的Odoo所设计，以确保能利用Odoo提供的最新功能。
**Python** 在这里扮演了重要的角色，因为Python是Odoo的开发语言，并且在连接器模块中也广泛使用。Python的易用性、灵活性以及丰富的库支持，使得开发者能够快速开发出功能强大的模块。该连接器模块很可能使用了Python进行后端逻辑处理，借助Odoo提供的API与WooCommerce进行数据交互。
### 文件压缩包内容
关于提供的**connector-woocommerce-8.0** 压缩包，这显然是一个专为Odoo版本8.0设计的WooCommerce连接器。文件包内可能包括了所有必要的安装文件、配置脚本、以及可能的文档说明。安装这样的模块通常需要对Odoo有一定的了解，包括如何部署新模块，以及如何配置模块以确保其能够正确与WooCommerce通信。
### 实施电子商务与ERP整合的考虑因素
企业实施ERP与电子商务整合时，需考虑以下因素：
- **数据同步**：确保产品数据、库存数据、价格、订单信息等在Odoo和WooCommerce之间实时准确地同步。
- **安全性和稳定性**：在数据传输和处理过程中保障数据安全，并确保整合后的系统稳定运行。
- **扩展性**：随着业务的扩展，连接器需要能够适应更多的用户、更多的产品和更复杂的数据交互。
- **维护和更新**：连接器需要定期维护和更新，以适应Odoo和WooCommerce的版本迭代。
在进行整合时，可能需要进行定制开发以适应特定的业务逻辑和工作流程。这往往涉及到对Odoo或WooCommerce API的深入了解，并可能需要调整连接器的源代码以满足特殊需求。
### 总结
通过Odoo连接器WooCommerce模块的使用，企业可以有效地整合其ERP系统与电子商务平台，实现数据的一体化管理，提高工作效率，优化客户体验。而这一切的实现，都离不开对Odoo、WooCommerce以及连接器背后的技术栈（如Python）的深入理解。
Linux系统运维知识大揭秘
### Linux 系统运维知识大揭秘
#### 1. 标准输入、输出与错误
在 Linux 系统中，标准输入（STDIN）、标准输出（STDOUT）和标准错误（STDERR）是非常基础且重要的概念。
|名称|默认目标|重定向使用|文件描述符编号|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|STDIN|计算机键盘|< (等同于 0<)|0|
|STDOUT|计算机显示器|> (等同于 1>)|1|
|STDERR|计算机显示器|2>|2|
常见的 Bash 重定向器如下：
|重定向器|解释|
| ---- | ---- |
|> (等同于 1>)|重定向 STDOUT。
int arr1[4] = {1,2,3,4}; int arr2[4] = { 1,2 }; int arr[4] = {0];//所有元素为0 static int arr3[3]; int arr4[4]; cout << "arr1:"<<arr1[0] << arr1[1] << arr1[2] << arr1[3] << endl; cout << "arr2:" << arr2[0] << arr2[1] << arr2[2] << arr2[3] << endl; cout << "arr3:" << arr3[0] << arr3[1] << arr3[2] << arr3[3] << endl; cout << "arr4:" << arr4[0] << arr4[1] << arr4[2] << arr4[3] << endl;
### C++ 中数组的初始化与未初始化元素的默认值行为
在 C++ 中，数组的初始化行为取决于其类型（如内置数组、`std::array` 或 `std::vector`）以及使用的初始化语法。以下是对不同情况的详细分析。
#### 内置数组的初始化与默认值
对于内置数组（如 `int arr[10];`），如果未显式初始化，则其元素的值是未定义的。这意味着这些元素可能包含任意的垃圾值，具体取决于编译器和运行环境。例如：
```cpp
int arr[10]; // 未初始化，元素值未定义
```
如果希望所有元素初始化为零，可以使用值初始化语法：
```cpp
int arr[
基于Lerna和Module Federation的Micro前端架构
### 知识点一：微前端架构（microfrontend）
微前端是一种架构设计风格，它将一个大型前端应用拆分成多个较小的独立前端应用，每个独立的前端应用可以被单独开发、部署和扩展。微前端架构有助于团队的独立工作，降低了大规模项目的技术债务，提高了系统的可维护性和可扩展性。
#### 关键概念：
1. **独立自治：** 每个微前端都可以独立于整体应用进行开发、测试和部署。
2. **技术多样性：** 不同的微前端可以使用不同的前端技术栈。
3. **共享基础设施：** 为了保持一致性，微前端之间可以共享工具、框架和库。
4. **通信机制：** 微前端之间需要有通信机制来协调它们的行为。
### 知识点二：Lerna
Lerna 是一个优化了多包管理的 JavaScript 库，专用于维护具有多个包的大型JavaScript项目。Lerna 可以帮助开发者在一个仓库中管理多个包，减少重复的构建步骤，并且在包之间共享依赖。
#### 核心功能：
1. **作用域包管理：** Lerna 可以帮助开发者创建和管理仓库中的本地作用域包。
2. **自动链接：** 自动链接内部依赖，减少开发中的配置复杂性。
3. **版本管理：** 方便地处理多包项目的版本发布和变更。
4. **并行构建：** 加速构建过程，因为可以并行地构建多个包。
### 知识点三：Module Federation
Module Federation 是 Webpack 5 引入的一个实验性功能，它允许运行时从多个构建中动态加载代码。这使得在不同的前端应用之间共享模块成为可能，这是实现微前端架构的关键技术。
#### 关键特性：
1. **远程和本地模块共享：** 它不仅可以在应用程序之间共享模块，还可以在应用程序内部进行模块共享。
2. **代码分割：** 可以实现更好的代码分割和懒加载。
3. **独立部署：** 允许独立部署，由于模块是动态加载的，对应用程序的更改不需要重新部署整个应用。
4. **热模块替换：** 可以在不刷新页面的情况下替换模块。
### 知识点四：Yarn 和 npm 包管理器
Yarn 和 npm 是 JavaScript 社区中最流行的两个包管理器，它们用于安装、更新和管理项目依赖。
#### Yarn：
1. **速度：** Yarn 在安装依赖时具有更快的速度。
2. **确定性：** 通过使用 lock 文件确保依赖安装的一致性。
3. **离线缓存：** Yarn 缓存了安装的每个包，以便在离线模式下工作。
#### npm：
1. **广泛性：** npm 是 JavaScript 社区中最广泛使用的包管理器。
2. **生态系统：** npm 拥有一个庞大且活跃的生态系统，提供了大量可用的包。
### 知识点五：monorepo
Monorepo 是一种源代码管理策略，其中所有项目代码都位于同一个仓库中。与多仓库（每个项目一个仓库）相反，monorepo 管理方式可以在整个项目的上下文中共享和管理代码。
#### monorepo 的优势：
1. **代码共享：** 项目之间可以共享代码库，便于代码复用。
2. **集中管理：** 统一的依赖管理和版本控制。
3. **项目间依赖清晰：** 项目间依赖关系透明，便于维护和开发。
### 知识点六：工作区（Workspaces）
工作区是 monorepo 的一个重要组成部分，它允许一个仓库中包含多个包或项目。每个工作区可以有自己的 `package.json` 和依赖项，并且可以互相引用，简化了复杂项目的依赖管理。
#### 工作区特点：
1. **依赖管理：** 允许工作区依赖于仓库中的其他包。
2. **扁平化依赖：** 可以确保依赖项只被安装一次，节省了空间并减少了重复。
3. **开发流程简化：** 工作区设置简化了开发流程，允许同时工作在多个项目或包上。
### 实际操作指令解读
1. **初始化项目：**
- `yarn install` 或 `npm install`：安装依赖，根据仓库设置的不同可能包括 Lerna 或其他依赖。
2. **开发模式：**
- `yarn develop` 或 `npm run develop`：启动开发服务器，对于带有预览的情况，可以使用 `WITH_PREVIEWS=1 yarn develop`。
3. **构建和启动单个远程生产版本：**
- `yarn clean` 清除之前的构建。
- `yarn single:build` 单独构建生产版本。
- `yarn single:start` 启动生产服务器。
4. **构建和启动多个远程生产版本：**
- `yarn multi:build` 构建多个生产版本。
- `yarn multi:start` 启动多版本生产服务器。
5. **构建镜像：**
- `yarn docker:build` 使用 Yarn 构建 Docker 镜像。
以上操作指令展示了如何在使用 Lerna 和 Module Federation 的微前端 monorepo 环境下进行项目的初始化、开发、构建和部署，使用 Yarn 和 npm 工作区来优化多项目依赖管理与构建流程。
RHCSA实践考试及相关知识汇总
# RHCSA 实践考试及相关知识汇总
## 一、实践考试说明
### （一）通用注意事项
为确保考试在干净的环境中开始，需遵循以下提示：
- 无需任何外部服务器或资源。
- 不要注册或连接任何外部存储库。
- 根据每个实践考试的说明安装新的虚拟机。
- 这些实践考试不提供示例解决方案，在实际考试中，你需要能够自行验证解决方案。
- 应能在两小时内完成每个考试。
### （二）实践考试 C 内容
1. **安装虚拟机**：安装一个 RHEL 8 或 CentOS 8 虚拟机，要求如下：
- 2GB 内存。
- 使用默认分区，20GB 磁盘空间。
- 一个额外的 20