实体关系图

来自森大科技官方博客 http://www.cnsendblog.com/index.php/?p=175 GPS平台、网站建设、软件开发、系统运维，找森大网络科技！ http://cnsendnet.taobao.com 到现在为止你还未触碰LINQ，那进来吧 —— LINQ入门（完结篇） 前 言 　　各种懒惰，各种拖沓，终究是要动笔写终结篇了，在这个系列的前几篇文章里我们主要学习linq的基础语法以及他对内存数据的操作等，那么本篇文章我们将讨论学习最为大家所熟悉的，也是最受争议的 Linq To SQL，再次强调，如果你到目前为止认为LinqToSql就是linq的话，有以下几种方式可共君选择：1.把这个系列的前面几篇文章给读了。2.到菜市场卖块豆腐给撞了。3.（MM可以忽略跳过哈）把屁股洗干净，让大家把你菊花给爆了。 用 意 　　Linq To Sql 相对现在来说，不可否认它已经过时了，伴随着vs2010和Entity Fromwork 4的出现，linq to sql 退出历史舞台是必然的，因为EF4比之更强大更完善。但是linq to sql 并不是一无是处，有很多东西它与EF4是相通的，简单的了解linq to sql并无害处，并且还可以对EF4有一定的过渡帮助。 　　由于这个主题能讲的内容非常多，篇幅关系不能全部说完，在这里只能简单地向大家分享个大概，敬请谅解。 目

数据库中用数据模型来抽象、表示、和处理数据和信息。是现实世界的模拟。 要满足三方面的要求1能够比较真实的模拟现实世界 2 易于理解 3 便于计算机实现 1.1 两大类数据模型 (1) 概念模型也称信息模型，它是按用户的观点来对数据和信息建模，用于数据库设计。 (2) 逻辑模型和物理模型 1)逻辑模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型、面向对象模型等，按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS实现 2) 物理模型是对数据最底层的抽象，描述数据在系统内部的表示方式和存取方法，在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法。 客观到抽象过程：现实世界客观对象抽象为概念模型，然后把概念模型转化为DBMS支持的数据模型。 1.2 数据模型的组成要素 1）数据结构： 描述数据库的组成对象，以及对象之间的联系 。 是对系统静态特性的描述 。 2）数据操作： 对数据库中各种对象(型)的实例(值)允许执行的操作及 操作规则。 是对系统动态特性的描述 。 3）完整性约束条件 一组完整性规则的集合。 完整性规则：给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和储存规则 用以限定符合数据模型的数据库状态以及状态的变化，以保证数据的正确、有效、相容。 1.3 概念模型 信息世界中的基本概念 (1) 实体（Entity） 客观存在并可相互区别的事物称为实体。 可以是具体的人、事、物或抽象的概念。 (2) 属性

知识图谱的构建技术与应用研究 知识图谱的概念在2012年由Google正式提出，其目的是以此为基础构建下一代智能化的搜索引擎，改善搜索结果质量。知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，也是当下非常热门的研究方向。文章从知识图谱的概念和技术架构出发，综述知识图谱构建的关键技术，包括知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理四大主要内容。同时，对于知识图谱的当下的现实应用作进一步阐述。 目录 1知识图谱概述 2知识图谱构建技术 2.1知识抽取 2.1.1实体抽取 2.1.2关系抽取 2.1.3属性抽取 2.2知识表示 2.2.1代表模型 2.2.2复杂关系模型 2.2.3多源信息融合 2.3知识融合 2.3.1实体链接 2.3.2知识合并 2.4知识推理 3知识图谱的应用 3.1智能搜索 3.2问答系统 3.3社交网络 3.4垂直应用 4总结 参考文献 1知识图谱概述     说起知识图谱，不由得从信息检索开始，从本质上来说，知识图谱是信息检索新时期的产物。信息检索起源于图书馆的参考咨询和文摘索引工作，19 世纪下半叶开始起步，至 20 世纪 40 年代，索引和检索成为图书馆独立的工具和用户服务项目。信息检索是知识管理的核心支撑技术，伴随知识管理的发展和普及，应用到各个领域，成为人们日常工作生活的重要组成部分[1]。伴随着Web技术的不断演进与发展，人类先后经历了以文档互联为主要特征的

转自： https://www.cnblogs.com/yijiahao/p/11707183.html E-R模型如何转换成关系模型，这里我们分成三种情况进行讲解，分别是一对一，一对多和多对多。 1.一对一的情况： 　　有两种方法解决这个问题。 第一个方法： 可以单独对应一个关系模式，由各实体的主码构成关系模式，而关系模式的主码可以是任一个实体集的主码。而实体中属性照常写就可以了。 第二个方法： 实体中的属性照常写，然后将一方实体集的主码加到另一方实体集对应的关系模式中。下面举个例子我们来看一下： 在这个例子中，利用方法一，先将两个实体正班长和班级的属性照着写下来，然后将关系模式“属于”的属性写出来——即两边实体的主码，其中关系模型“属于”的主键可以是两端实体集的任一主码。利用方法二，也是先将两端实体的属性照着写下来，然后注意这一点，将一端实体的主码加到另一端实体的主码中，图例中就是将“班级”实体的主码加入到“正班长”关系属性中。 2.一对多的情况： 　　这种情况可以跟一对一的情况对比着学习。 第一个方法： 同一对一的方法一是差不多的，只是对应的关系模式中，其主码不再是任一实体的主码就可以，而是必须指定n端的主码为关系模式的主码。 第二个方法： 同一对一的方法二也是差不多的，但是值得强调的是，必须将1端的主码加到n端的关系模式中，而且n端的主码仍然为该关系模式中的主码。同样

文章目录 一、Oracle 数据库概述 1、Oracle 概述 二、关系型数据库 1、数据库管理系统 2、数据库设计范式 三、Oracle 11g 的新功能 一、Oracle 数据库概述 1、Oracle 概述 Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。 二、关系型数据库 1、数据库管理系统 在数据库系统中，数据模型主要有层次模型、网状模型和关系模型三种（另外-种面向对象模型还处在探索研究中），目前理论成熟、使用普及的模型就是关系模型一关系型数据库的理论基础。 （1）关系型数据库与数据库管理系统 关系型数据库是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据，现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。 关系模型以二维表来描述数据。在关系模型中，每个表有多个字段列和记录行，每个字段列有固定的类型属性(如数字、字符、日期等类型)。关系模型数据结构简单、清晰、具有很高的数据独立性，因此是目前主流的数据库数据模型。 在关系数据模型中

第二部分 开发篇 本篇首先讲述数据库开发的一些基础知识，如关系数据模型、常用的SQL语法、范式、索引、事务等， 然后介绍编程开发将会涉及的数据库的一些技巧，最后结合生产实际，提供一份开发规范供大家参考。 第3章 开发基础 本章将为读者介绍MySQL数据库相关的开发基础，首先，介绍一些基础概念，然后讲解关系数据模型和SQL基础。 由于在互联网开发者中，PHP开发者占据了相当大的比重，因此这里也将简要介绍下PHP开发者应该掌握的一些基础知识和开发注意事项。 最后，要接触的是MySQL数据库更深层次的内容——索引、主键、字符集等。 3.1 相关基础概念 （1）框架 在软件开发过程中，研发人员经常借助框架（framework）来辅助自己进行软件开发。 成熟的框架可以帮助处理很多细节性的问题，并完成一些基础性的工作，如生成访问数据库的代码、简化网络编程，这样开发者就会有更多的时间和精力专注于业务逻辑的设计。 但目前仍存在的一个问题是，一些框架对于数据库的使用不符合我们的预期，或者说不友好，故而有必要先了解一下开发框架是如何存取数据的。 大家有兴趣的话，可深入学习和使用如下这些业内使用比较广泛的一些框架，如 Django（Python）、Ruby onRails（Ruby）、Zend Framework（PHP）、Spring（JAVA）等。 （2）数据模型 数据模型（data model

数据库：保管数据的仓库，是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。 数据库的特点：实现数据共享；减少数据冗余；采用特定的数据类型；具有较高的数据独立性；具有统一的数据控制功能。 数据库表 在关系型数据库中，数据库表是一系列二维数组的集合，用来存储数据和操作数据的逻辑结构。它由纵向的列和横向的行组成，行被称为记录，是组织数据的单位；列被称为字段，每一列表示记录的一个属性，都有相应的描述信息，如数据类型、数据宽度等。 数据类型 数据类型决定了数据在计算机中的存储格式，代表不同的信息类型。常用的数据类型有：整数数据类型、浮点数数据类型、精确小数类型、二进制数据类型、日期/试卷数据类型、字符串数据类型。表中的每一个字段就是某种指定的数据类型。 主键 主键(primary key)又称主码，用于唯一地标识表中的每一条记录，可以定义表中的一列或多列为主键，主键列上不能有两行相同的值，也不能为空值。 数据库系统 数据库系统是由数据库及其管理软件组成的系统，人们常把与数据库有关的硬件和软件系统统称为数据库系统。 数据库系统3个主要的组成部分。 数据库：用于存储数据的地方。 数据库管理系统:用于管理数据库的软件。 数据库应用程序：伪类提高数据库系统的处理能力所使用的管理数据库的软件补充。 数据库(DataBase System)提供了一个存储空间用以存储各种数据

论文解读：（TranSparse）Knowledge Graph Completion with Adaptive Sparse Transfer Matrix   先前的基于深度学习的知识表示模型TransE、TransH、TransR（CTransR）和TransD模型均一步步的改进了知识表示的方法，在完善知识图谱补全工作上逐渐提高效果。通过先前的模型，我们基本掌握了知识表示的学习方法：首先通过投影策略将实体和关系映射到对应的语义空间，其次均使用得分函数 f ( h , t ) = ∣ ∣ h + r − t ∣ ∣ f(h,t)=||h+r-t|| f ( h , t ) = ∣ ∣ h + r − t ∣ ∣ 表示实体对的评分。另外使用负采样生成错误样本进行训练，使得正确的样本得分函数值降低，错误样本的得分函数值升高。然而这些模型均忽略了图谱的两个重要特性： 异质性（heterogeneity） 和 不平衡性（imbalance） 。图谱中的异质性是指不同关系对应的实体对数量不一致，例如对于关系 r r r 链接的所有实体对数量可能非常多，而对于 r ′ r' r ′ 链接的所有实体对数量可能只有1个。不平衡性是指头尾实体的数量不一致，例如形如对于（地名，local，洲名）的三元组，地名可能成千上万个，而洲名只有七个。由于数量的不对等

TransE 1 TransE的作用 TransE 作用 就是把三元组翻译成embedding词向量的方法 三元组，也就是（头实体，关系，尾实体）的形式，头实体和尾实体统称为实体。为了简化起见，我们用(h,r,t)来表示三元组。其中 h表示头实体 r表示关系 t表示尾实体 我们的目标是将知识库中所有的实体、关系表示成一个低维的向量。我们把三元组(h,r,t)对应的向量表示为(h,r,t)。 h 表示头实体对应的向量 r 表示关系对应的向量 t 表示尾实体对应的向量 这样，“姚明”这个实体就不再是一个孤立的符号了，而是一个低维的稠密的向量。它看起来就像下面这样： [0.01, 0.04, 0.8, 0.32, 0.09, 0.18] 上面这个向量的维度是6维，真实情况下向量的维度会比这个大，但具体取多大并没有一个统一的标准，一般取为50~200左右。 2 TransE的基本思想 TransE模型认为一个正确的三元组的embedding向量 ( h , r , t ) (h,r,t) ( h , r , t ) 会满足公式: h + r = t h+r=t h + r = t (头实体embedding加上关系embedding会等于尾实体embedding） 如果是一个错误的三元组，那么它们的embedding之间就不满足这种关系。 3.TransE的目标函数

主要是想记录下自己的读书笔记，忘大家理解。数据库是应对信息资源(及大量数据)的管理需求而产生的。数据库管理技术先后经历了三个阶段:人工管理、文件系统、数据库系统。在数据库模型主要有层次模型、网状模型和关系型，使用普及的是关系型----关系型数据库的理论基础。 关系型数据库是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和处理方法来处理数据库中的数据，现实世界中的各种实体之间的各种联系都可以使用关系型数据库。 关系模型以二维表来描述数据。在关系模型中，每个表都有多个字段列和记录行，每个字段列有固定的类型属性(如数字、字符等类型)。关系型数据结构简单，清晰，具有很高的数据独立性。 在关系型数据库中，关系可以看到由行和列交叉的二维表，表中一行可以称为一个元祖，可以用来标识实体集合中的一个实体。表的列称为属性，每一列都有一个属性名，表中的属性名不能相同。列的取值范围称为域，同列都有相同的域(取值范围)。不同的列也可以有相同的域。表中任意两行(元组)不能相同。唯一标识表中不同行属性和属性组称为主键和复合主键。 关系型数据库与传统的二维表数据文件具有类似之处，但是他们也有区别，严格的说，关系是一种规范化的二维表，它的性质如下： 1.属性值具有原子性，不可分解。 2.没有重复的元组及没有重复的行。 3.理论上没有行序，但有时使用可以有行序。 关系型数据库中，关键码(键