人工智能相關文章

面向多源異構數據的知識圖譜可視化融合方法

為解決數據冗余沖突與關聯缺失問題，研究面向多源異構數據的知識圖譜可視化融合方法，提升數據融合的可靠性。利用網絡本體語言為多源異構數據建立對應的領域本體庫與全局本體庫，使得知識實體抽取和知識融合在同一框架下進行；通過長短期記憶網絡-條件隨機場模型，在本體庫約束下，從多源異構數據中抽取符合領域定義的知識實體；利用基于層次過濾思想的知識融合模型，可視化融合抽取的知識實體，解決多源異構數據中冗余信息和不一致性問題，形成準確、完整、可靠的多源異構數據可視化融合知識圖譜，有助于發現潛在的數據關聯，補全數據關聯缺失。實驗結果表明：隨著數據缺失比例的提升，尺度系數與屬性覆蓋度均開始下降，最低尺度系數與屬性覆蓋度是0.86與0.87，均顯著高于對應的閾值；所提方法在處理四個數據源時，視覺清晰度達93%~97%，信息融合度達92%~96%，均優于對比方法。說明該方法可有效抽取多源異構數據知識實體，建立知識圖譜，實現多源異構數據可視化融合；在不同數據缺失比例下，該方法多源異構數據可視化融合的尺度系數與屬性覆蓋度均較大，即數據可視化融合效果較優；同時有效提升了數據可視化效果和信息整合程度。

發表于：6/18/2025

亚洲一区二区欧美_亚洲丝袜一区_99re亚洲国产精品_日韩亚洲一区二区
欧美精品一区二区三区视频| 国产在线精品自拍| 久久久久国产一区二区| 亚洲专区欧美专区| 亚洲午夜在线观看| 亚洲午夜伦理| 亚洲一区二区视频在线观看| 一二三四社区欧美黄| 日韩视频―中文字幕| 亚洲美女免费视频| 日韩一级精品| 一区二区三区欧美视频| 在线视频中文亚洲| 亚洲一品av免费观看| 亚洲欧美大片| 欧美在线不卡| 久久久久久色| 欧美va亚洲va国产综合| 欧美高潮视频| 欧美日韩国产va另类| 欧美日韩一区免费| 国产精品欧美激情| 国产日韩成人精品| 国内精品久久久久国产盗摄免费观看完整版 | 国产日韩一区在线| 国语自产精品视频在线看8查询8| 国语自产精品视频在线看8查询8| 伊人久久成人| 亚洲日本电影在线| 亚洲午夜极品| 欧美中文在线观看国产| 最新国产乱人伦偷精品免费网站| 日韩西西人体444www| 亚洲午夜激情网页| 欧美在线观看一区二区三区| 久久久久久久国产| 欧美福利视频在线| 欧美色网在线| 国产亚洲一区二区三区| 在线观看一区欧美| 日韩午夜在线| 欧美一区二区高清在线观看| 亚洲国产精品第一区二区三区| 99国产精品久久| 亚洲欧美日韩另类精品一区二区三区| 欧美在线不卡视频| 免费日韩av片| 欧美午夜精品久久久久久久 | 亚洲一级片在线观看| 欧美一级片在线播放| 亚洲精品看片| 西瓜成人精品人成网站| 久久在线视频| 欧美日韩视频在线一区二区| 国产欧美韩国高清| 亚洲高清av| 亚洲女同在线| 99视频日韩| 久久动漫亚洲| 欧美激情综合亚洲一二区| 国产精品萝li| 亚洲黄网站黄| 亚洲欧美日韩区| 日韩视频在线观看国产| 久久国产精品黑丝| 欧美三级欧美一级| 在线免费不卡视频| 亚洲视频在线观看三级| 最新国产成人在线观看| 欧美亚洲一区三区| 欧美另类亚洲| 国语精品一区| 亚洲影视在线播放| 亚洲免费观看高清在线观看 | 亚洲视频成人| 99国产精品| 美女主播视频一区| 国产精品一区二区久激情瑜伽| 亚洲国产婷婷| 久久精品国产亚洲a| 午夜精品一区二区三区电影天堂| 欧美黑人在线观看| 国内精品久久久久影院色 | 夜夜嗨一区二区三区| 老**午夜毛片一区二区三区| 国产精品视频福利| 日韩视频一区二区三区在线播放免费观看 | 久色婷婷小香蕉久久| 国产精品一区二区三区观看| 日韩视频在线一区二区三区| 亚洲国产精品电影在线观看| 久久av一区二区| 国产精品理论片| 日韩天堂av| 亚洲精品一品区二品区三品区| 久久精品人人爽| 国产精品视频1区| 一区二区激情视频| 日韩一区二区电影网| 狂野欧美激情性xxxx| 国产一区在线视频| 亚洲综合日韩在线| 亚洲欧美三级在线| 欧美午夜不卡在线观看免费 | 一区二区三区在线看| 欧美中文字幕在线| 久久精品视频亚洲| 国产欧美日韩亚洲一区二区三区| 亚洲最新视频在线播放| 一二三四社区欧美黄| 欧美伦理a级免费电影| 亚洲国产色一区| 亚洲精品一区二| 欧美激情日韩| 最新国产拍偷乱拍精品| 日韩亚洲视频在线| 欧美日韩国产123| 99视频精品免费观看| 这里只有精品视频| 欧美性做爰毛片| 在线亚洲电影| 午夜精品视频网站| 国产欧美日韩不卡| 性做久久久久久| 久久久久综合| 精品电影在线观看| 亚洲精品美女在线观看| 欧美精品97| 亚洲免费观看在线视频| 亚洲一区二区在线免费观看视频| 国产精品高潮呻吟久久av黑人| 亚洲天堂视频在线观看| 午夜在线成人av| 国产夜色精品一区二区av| 亚洲高清资源综合久久精品| 欧美福利视频| 一区二区国产在线观看| 午夜伦理片一区| 国产综合久久久久影院| 亚洲国产毛片完整版| 欧美精品在线观看| 中文欧美字幕免费| 久久精品国产第一区二区三区| 国产在线精品一区二区中文| 亚洲国产精选| 欧美日韩国产天堂| 亚洲一区999| 久久综合久久88| 亚洲精品久久久久久久久久久久 | 亚洲风情在线资源站| 一区二区三区日韩欧美精品| 国产精品久久久久久久久久免费看 | 亚洲一级电影| 久久视频在线看| 最新精品在线| 午夜伦理片一区| 樱花yy私人影院亚洲| 在线性视频日韩欧美| 国产美女诱惑一区二区| 亚洲国产黄色| 国产精品99免费看 | 亚洲专区欧美专区| 合欧美一区二区三区| 一区二区三区国产在线观看| 国产精品一区2区| 亚洲精品日韩在线观看| 欧美视频第二页| 久久av一区二区| 欧美日韩国产黄| 欧美一区激情| 欧美日韩另类综合| 欧美专区在线| 欧美午夜精品一区| 亚洲第一在线| 国产精品久久一卡二卡| 亚洲国产电影| 国产精品久久午夜| 亚洲精品一区二| 国产亚洲高清视频| 夜夜嗨av一区二区三区四区| 国产网站欧美日韩免费精品在线观看| 亚洲精品自在在线观看| 国产精品永久在线| 99精品视频免费全部在线| 国产一区二区三区直播精品电影 | 精久久久久久| 亚洲欧美日韩国产精品| 亚洲第一精品夜夜躁人人爽| 欧美在线首页| 日韩亚洲成人av在线| 老**午夜毛片一区二区三区| 一区二区激情| 欧美激情在线狂野欧美精品| 欧美一区二区视频在线观看2020 | 日韩系列欧美系列| 极品少妇一区二区| 欧美在线91| 亚洲天堂成人在线视频| 欧美精品日韩一区| 亚洲第一在线综合网站|