实体关系图

原文地址： http://www.xiaohao.com/bfart/view.asp?id=160 一、数据库设计过程 数据库技术是信息资源管理最有效的手段。数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。 数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求（现实世界的需求），在概念设计阶段形成独立于机器特点、独立于各个DBMS产品的概念模式（信息世界模型），用E-R图来描述。在逻辑设计阶段将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图（VIEW）形成数据的外模式。在物理设计阶段根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。 1. 需求分析阶段 需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求（和数据流图描述的处理需求）。 需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。 需求分析的方法：调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。 常用的调查方法有： 跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。 分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法

一、数据库设计过程 　　数据库技术是信息资源管理最有效的手段。数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。 　　数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求（现实世界的需求），在概念设计阶段形成独立于机器特点、独立于各个DBMS产品的概念模式（信息世界模型），用E-R图来描述。在逻辑设计阶段将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图（VIEW）形成数据的外模式。在物理设计阶段根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。 　　1. 需求分析阶段 　　需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求（和数据流图描述的处理需求）。 　　需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。 　　需求分析的方法：调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。 　　常用的调查方法有： 跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。 　　分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法（Structured Analysis

3 月，跳不动了？>>> 原文出处 ： http://www.yund.tech/zdetail.html?type=1&id=f519df57f29b22863d2a6a79326bd22b 作者 ：jstarseven 在深入学习图形数据库之前，首先理解属性图的基本概念。一个属性图是由顶点（Vertex），边（Edge），标签（Lable），关系类型和属性（Property）组成的有向图。顶点也称作节点（Node），边也称作关系（Relationship）；在图形中，节点和关系是最重要的实体，所有的节点是独立存在的，为节点设置标签，那么拥有相同标签的节点属于一个分组，一个集合；关系通过关系类型来分组，类型相同的关系属于同一个集合。关系是有向的，关系的两端是起始节点和结束节点，通过有向的箭头来标识方向，节点之间的双向关系通过两个方向相反的关系来标识。节点可有零个，一个或多个标签，但是关系必须设置关系类型，并且只能设置一个关系类型。Neo4j图形数据库的查询语言是Cypher，用于操作属性图，是图形语言中事实上的标准。 一、图形数据库的基本概念 Neo4j创建的图（Graph）基于属性图模型，在该模型中，每个实体都有ID（Identity）唯一标识，每个节点由标签（Lable）分组，每个关系都有一个唯一的类型，属性图模型的基本概念有： 实体（Entity） 是指节点（Node

一、概念数据模型概述 概念数据模型也称信息模型，它以实体－联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模，主要用于数据库的概念级设计。 通常人们先将现实世界抽象为概念世界，然后再将概念世界转为机器世界。换句话说，就是先将现实世界中的客观对象抽象为实体(Entity)和联系 (Relationship),它并不依赖于具体的计算机系统或某个DBMS系统，这种模型就是我们所说的CDM;然后再将CDM转换为计算机上某个 DBMS所支持的数据模型，这样的模型就是物理数据模型,即PDM。 CDM是一组严格定义的模型元素的集合，这些模型元素精确地描述了系统的 静态特性、动态特性以及完整性约束条件 等，其中包括了 数据结构、数据操作和完整性约束 三部分。 1）数据结构表达为实体和属性; 2）数据操作表达为实体中的记录的插入、删除、修改、查询等操作; 3）完整性约束表达为数据的自身完整性约束（如数据类型、检查、规则等）和数据间的参照完整性约束（如联系、继承联系等）; 二、实体、属性及标识符的定义 实体（Entity），也称为实例，对应现实世界中可区别于其他对象的“事件”或“事物”。例如，学校中的每个学生，医院中的每个手术。每个实体都有用来描述实体特征的一组性质，称之为属性，一个实体由若干个属性来描述。如学生实体可由学号

本文链接： http://www.openphp.cn/index.php/art.../100/index.html 一、数据库设计过程 　　数据库技术是信息资源管理最有效的手段。数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。 　　数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求（现实世界的需求），在概念设计阶段形成独立于机器特点、独立于各个DBMS产品的概念模式（信息世界模型），用E-R图来描述。在逻辑设计阶段将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图（VIEW）形成数据的外模式。在物理设计阶段根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。 　　1. 需求分析阶段 　　需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求（和数据流图描述的处理需求）。 　　需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。 　　需求分析的方法：调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。 　　常用的调查方法有： 跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。 　

文章目录 abstract 1. INTRODUCTION & RELATED WORK 2 DOCUMENT PROCESSING 3 RELATION PATTERN MINING 4 RELATION PATTERN LABELING 5 JOINT MODEL 6 EXPERIMENTS 6.1 Corpora 6.2 Systems under Comparison 6.3 Experiments on Relation Pattern Extraction 6.4 Experiments on Entity Disambiguation 6.5 End-to-End Experiments Nguyen, D. B., et al. (2017). J-REED: Joint Relation Extraction and Entity Disambiguation. Proceedings of the 2017 ACM on Conference on Information and Knowledge Management - CIKM '17: 2227-2230. 提取+嵌入+消歧联合模型 abstract 从文本源中提取信息（IE）既可以作为基于模型的IE（即通过使用目标实体和关系的预定域）执行，也可以作为开放式IE（即对目标域没有特殊假设）执行

版权声明：欢迎转载 https://blog.csdn.net/liaoqianwen123/article/details/25322151 常见问答 1． 试述数据库系统有哪些特点（特别是相对于文件系统）? ①数据共享。特别是实现数据字段的共享。②较高的数据独立性。③面向总体的数据结构话模型。④可控冗余度。 ⑤数据的统一管理和控制。 2． 简述关系的性质? ①随意两个元组不能全同。②元组是非排序的。③属性是非排序的。④属性必须有不同的名称。而不同属性能够来自一个域。 ⑤同一属性名处的诸属性值（同列）是同类型数据。且必须来自同一个域。 3．数据库设计过程包含哪几个主要阶段？哪些阶段独立于数据库管理系统？ 哪些阶段依赖于数据库管理系统。 4个主要阶段：需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计；需求分析和概念设计独立于数据库管理系统，逻辑设计和物理设计依赖于数据库管理系统。 4. 试述数据字典的含义和作用? 数据字典 也常称为 数据文件夹或系统文件夹 ，它是以数据库有关信息为对象建立起来的数据库； 数据字典总是包含着数据库的各级模式所做的定义及各种描写叙述 。起着系统状态的文件夹表的作用，它帮助用户、数据库管理员和数据库系统本身使用和管理数据库的系统。 5．简述你对数据模型的理解。 数据模型 是严格定义的一组概念的集合。这些概念精确地描写叙述了系统的静态特性、动态特性、完整性约束条件。

复杂网络是一个非常庞大的研究领域，有众多研究方法与研究对象，社交网络、科学家网络、生物网络、交通网络、生物网络等等。在进行仿真时候，有的网络过于庞大无法用实际的数据进行仿真，例如社交网络。而有一些网络规模较小，就需要用实际的数据进行仿真了，例如交通网络。 那么无论网络规模大小，对这些网络进行研究的时候，第一步往往是建模，只有模型建好了后续的研究、仿真才好进行下去。建模后，可以对网络指标进行分析，可以分析网络的抗毁性等等。总之，建模总是第一步的。 下面我就分享一下，自己对于复杂网络中实体网络建模的一些经验，以地铁网络为例： 建模方法，一般有Space L、Space P、Space B、Space C法，比较常用的建模规则是Space L法。 地铁网络，一般都有三四百个节点，线路十几条左右，看地铁图的是一个眼花缭乱。若是人工统计出来数据也是一项大工程。看着就想放弃，但其实掌握一定的方法并没有那么的费劲。 按线路进行节点的统计，先编号，然后去除掉重合的节点 统计连接关系时有一定的规则：比如从左往右统计、从上往下统计，这样可以避免重复统计 不要直接列出邻接矩阵，先统计出连接关系生成邻接表，然后再转成邻接矩阵 关于邻接表，最好再检查一遍 以上工作最好分成数天进行，否则负荷工作效率低且出错率较高 下面给出 邻接表 转成 邻接矩阵 的Matlab函数代码： function b =

目录 前言 2.1 知识表示和建模 2.2知识表示学习 2.3实体识别与链接 2.4实体关系学习 2.5事件知识学习 2.6 知识图谱查询和推理计算 参考文献 前言 本文介绍了有关知识图谱领域相关的基本知识的定义、意义，以及研究的内容与挑战。 2.1 知识表示和建模 ·Sowa J F. Knowledge representation: logical, philosophical, and computational foundations. 1999. ·Noy N F, McGuinness D L. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. another version（找不到） 知识表示 知识表示将现实世界中的各类知识表达成计算机可存储和计算的结构。机器必须要掌握大量的知识，特别是常识知识才能实现真正类人的智能。从有人工智能的历史开始，就有了知识表示的研究。知识图谱的知识表示以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，为理解互联网内容提供了基础支撑。 哲学家柏拉图把知识（Knowledge）定义为“Justified True Belief”，即知识需要满足三个核心要素：合理性（Justified）、真实性（True）、被相信

文章目录 abstract 1.Introduction 2.2. Supervised Machine Learning Approaches to Relation Extraction 2.1. Statistical Learning Approach 2.1.1 Feature-based approaches to RE 2.1.2 Kernel-based approaches to RE 2.2. Relational Learning Approach 2.2.1. Inductive Logic Programming 2.2.2 Ontologies 2.2.3 ILP-based systems for RE 2.2.4 Qualitative Comparison of ILP-based RE systems Lima, R., et al. (2019). “A logic-based relational learning approach to relation extraction:The OntoILPER system.” Engineering Applications of Artificial Intelligence, Elsevier 78: 142-157. 机器学习中可能的函数构成的空间称为 假设空间 abstract 关系提取