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一般来说，-2图谱分为通用-2图谱和域知识。基础的施工形式知识-知识图谱知识图谱:自上而下:先，知识，图像识别与-2图谱区分图像识别与知识 图谱有显著区别，一、功能不同:图像识别是通过图像分析来识别图片中的物体和内容，是计算机视觉中的一项技术。

本笔记摘自北京大学邹磊教授的一次讲座-2图谱主要内容:2012年5月16日，谷歌发布了新一代“智能”。知识图谱(知识图):本质上是基于图的语义网络，表示实体之间的关系！构建知识 图谱的目的是让机器具有认知能力，理解世界。知识 图谱是Web和大数据时代工程的新发展形态。

资源是可以被URI识别的任何东西。属性是资源的特定方面或特征。该值可以是另一个资源或字符串。一般来说，一个RDF描述是一个三元组:它进一步扩展了RDFs的词汇，可以声明类间互斥、属性传递等复杂语义，支持基于本体的自动推理，提供一套适合web通信的描述逻辑的语法，对机器友好，但认知复杂性限制了工程应用。

在日常分析中，我们经常会遇到不知道选择什么分析方法的尴尬情况，尤其是面对几种相似的方法时，如果不知道它们之间的区别，就会选择错误的方法。相信这样的小盲点还是困扰着很多人。因此，SPSSAU编制了一个类似方法的比较目录，可以一目了然地比较方法之间的差异。因为方法很多，所以分几个部分整理一下。频率分析用于分析分类数据的选择频率和百分比分布。

如果要计算数据的平均值和中位数，可以使用描述性分析。分类汇总用于交叉研究，显示两个或两个以上变量的交叉信息，汇总不同分组下的数据。信度分析的方法主要有三种:Cronbachα信度系数法、半信度法和重测信度法。Cronbachα信度系数法是最常用的方法，即用Cronbachα信度系数来衡量一个测验或量表的信度是否达标。

graph网络，即NaturalGraph，是基于世界上实体间自然关系的表示的图，其节点一般是特定网络中的实体(人、物理机器、分子)。比如社交网络，交流网络，蛋白质网络。知识 图谱，即KnowledgeGraph，一般是由知识或信息组织的图，专门用于构建知识库，支持决策。所以知识 图谱中的节点可以直接是抽象名词，也可以是世界知识或语言知识。