Hola a todos, soy Weixue AI. Hoy les presentaré la aplicación práctica del gráfico de conocimiento 18: la aplicación real del gráfico de conocimiento combinado con la red neuronal gráfica GNN, la construcción de modelos y la capacitación. Este artículo presentará en detalle cómo combinar el conocimiento. gráfico con red neuronal gráfica basada en Py2neo (Graph Neural Network, GNN) para implementar un proyecto de aplicación. Primero importaremos datos CSV a la base de datos de gráficos Neo4j y luego usaremos GNN para entrenamiento y predicción.
Directorio de artículos:
- Antecedentes y propósito del proyecto
- Gráfico de conocimiento Introducción
- Introducción a las redes neuronales gráficas
- Preparación del conjunto de datos
- Importar datos en Neo4j usando Py2neo
- Formación y construcción del modelo GNN
- Predicción y evaluación del modelo GNN
- Resumir
1. Antecedentes y propósito del proyecto
En muchos escenarios de aplicaciones, existen relaciones complejas entre los datos, y los gráficos de conocimiento y las redes neuronales de gráficos se pueden usar para extraer mejor la información potencial en los datos. Este proyecto tiene como objetivo combinar el gráfico de conocimiento y la tecnología de redes neuronales gráficas para realizar un proyecto de aplicación, de modo que los lectores puedan comprender los métodos de aplicación y las ventajas de estas dos tecnologías.
2. Introducción al gráfico de conocimiento
Un gráfico de conocimiento es una representación de conocimiento estructurada que representa entidades (nodos) y sus relaciones (bordes) en forma de gráfico. Los gráficos de conocimiento se pueden utilizar para almacenar y recuperar grandes cantidades de datos, lo que mejora la eficiencia del análisis y la extracción de datos.
3. Introducción a las redes neuronales gráficas
Graph Neural Network (GNN) es una clase de modelos de redes neuronales especialmente diseñados para procesar datos de gráficos. A diferencia de los modelos de redes neuronales tradicionales (como las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recurrentes) que son adecuados para procesar datos estructurados en cuadrícula (como imágenes y datos de secuencia) en el espacio euclidiano, GNN es principalmente para gráficos no euclidianos.
El gráfico está compuesto de nodos (vértices) y aristas (aristas), y los nodos representan