网易云课堂-知识图谱实战系列（Python版）

网易云课堂-知识图谱实战系列是什么资源？

本资源围绕知识图谱完整开发流程展开，采用Python进行全流程实战教学，覆盖从基础理论到工业级项目落地。课程包含实体识别、关系抽取、图数据库构建、风控应用等核心内容，兼顾原理与实践。配套大量项目代码、课件及案例资源，便于学习、复现与二次开发。适合作为知识图谱与NLP工程化方向的系统学习资料。

谁需要这份编程培训资源？

适合希望系统学习知识图谱开发的Python开发者、算法工程师及NLP工程师使用。对于希望从传统Python开发转向人工智能、知识工程或图数据库方向的学习者尤其具有参考价值。也适合高校学生、科研人员及需要构建企业知识图谱、智能问答、推荐系统或风控模型的技术人员。能够帮助解决理论零散、缺乏完整项目实践以及工程落地经验不足等问题。

为什么选择这份编程培训资源？

• 覆盖知识图谱从基础理论到工业级项目落地的完整学习路径
• 包含Neo4j图数据库、关系抽取、金融风控等真实项目实践与源码
• 提供7.3G课程资料、课件及可复用代码，便于学习和二次开发

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这份资源包含哪些具体内容？

资源共包含114个文件，总容量约7.3G，覆盖知识图谱课程完整教学内容及配套资料。课程资料包含《知识图谱.pdf》、Neo4j数据库实战文档（NEO4J.docx）、文本关系抽取实践源码（关系抽取.zip）以及金融平台贷款风控特征工程项目等内容。课程从知识图谱基础概念、应用领域分析开始，逐步深入Neo4j图数据库、关系抽取、知识建模及行业实践。采用案例驱动教学模式，通过Python实现知识图谱关键模块开发，并提供大量可复用代码和工程案例，方便学习者快速掌握实际开发流程。文件目录显示课程还包含后续章节内容，覆盖知识图谱完整项目实践体系。

共 114 个文件，7.3G
└── 网易云课堂-知识图谱实战系列（Python版） (0个文件夹,0个文件)
    ├── 资料 (0个文件夹,0个文件)
    │   ├── 第一,二章：知识图谱介绍及其应用领域分析 (0个文件夹,0个文件)
    │   │   └── 知识图谱.pdf (2.0MB)
    │   ├── 第三章：Neo4j数据库实战 (0个文件夹,0个文件)
    │   │   └── NEO4J.docx (144.4KB)
    │   ├── 第六章：文本关系抽取实践 (0个文件夹,0个文件)
    │   │   └── 关系抽取.zip (740.6MB)
    │   ├── 第七章：金融平台风控模型实践 (0个文件夹,0个文件)
    │   │   └── 贷款风控特征工程.zip (2.0GB)
    │   ├── 第八章：医学糖尿病数据命名实体识别 (0个文件夹,0个文件)
    │   │   ├── eclipse-命名实体识别.zip (18.2MB)
    │   │   └── notebook-瑞金.zip (5.0MB)
    │   ├── 第九章：基于图模型的行人重识别架构分析 (0个文件夹,0个文件)
    │   │   ├── Wang_High-Order_Information_Matters_Learning_Relation_and_Topology_for_Occluded_Person_CVPR_2020_paper.pdf (1.3MB)
    │   │   └── 行人重识别.pdf (1.6MB)
    │   ├── 第十章：基于拓扑图的行人重识别项目实战 (0个文件夹,0个文件)
    │   │   └── 基于图模型的ReID(旷视).zip (1.6GB)
    │   └── 额外补充 (0个文件夹,0个文件)
    │       ├── 卷积神经网络.pdf (2.4MB)
    │       └── seq2seq.pdf (561.2KB)
    ├── 01 课程介绍.mp4 (59.3MB)
    ├── 02 知识图谱通俗解读.mp4 (14.4MB)
    ├── 03 知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4 (18.4MB)
    ├── 04 知识图谱在医疗领域应用实例.mp4 (50.3MB)
    ├── 05 金融与推荐领域的应用.mp4 (15.1MB)
    ├── 06 数据获取分析.mp4 (54.3MB)
    ├── 07 数据关系抽取分析.mp4 (18.5MB)
    ├── 08 常用NLP技术点分析.mp4 (27.5MB)
    ├── 09 graph-embedding的作用与效果.mp4 (18.8MB)
    ├── 10 金融领域图编码实例.mp4 (14.8MB)
    ├── 11 视觉领域图编码实例.mp4 (15.0MB)
    ├── 12 图谱知识融合与总结分析.mp4 (33.8MB)
    ├── 13 Neo4j图数据库介绍.mp4 (32.9MB)
    ├── 14 Neo4j数据库安装流程演示.mp4 (52.3MB)
    ├── 15 可视化例子演示.mp4 (29.1MB)
    ├── 16 创建与删除操作演示.mp4 (18.7MB)
    ├── 17 数据库更改查询操作演示.mp4 (19.4MB)
    ├── 18 使用Py2neo建立连接.mp4 (27.4MB)
    ├── 19 提取所需的指标信息.mp4 (32.7MB)
    ├── 20 在图中创建实体.mp4 (27.7MB)
    ├── 21 根据给定实体创建关系.mp4 (32.1MB)
    ├── 22 项目概述与整体架构分析.mp4 (76.6MB)
    ├── 23 医疗数据介绍及其各字段含义.mp4 (59.8MB)
    ├── 24 任务流程概述.mp4 (69.3MB)
    ├── 25 环境配置与所需工具包安装.mp4 (20.4MB)
    ├── 26 提取数据中的关键字段信息.mp4 (59.4MB)
    ├── 27 创建关系边.mp4 (26.4MB)
    ├── 28 打造医疗知识图谱模型.mp4 (38.0MB)
    ├── 29 加载所有实体数据.mp4 (25.1MB)
    ├── 30 实体关键词字典制作.mp4 (50.2MB)
    ├── 31 完成对话系统构建.mp4 (72.4MB)
    ├── 32 关系抽取要完成的任务演示与分析.mp4 (12.3MB)
    ├── 33 LTP工具包概述介绍.mp4 (111.8MB)
    ├── 34 pyltp安装与流程演示.mp4 (88.5MB)
    ├── 35 得到分词与词性标注结果.mp4 (27.9MB)
    ├── 36 依存句法概述.mp4 (18.8MB)
    ├── 37 句法分析结果整理.mp4 (26.5MB)
    ├── 38 语义角色构建与分析.mp4 (101.7MB)
    ├── 39 设计规则完成关系抽取.mp4 (33.2MB)
    ├── 40 竞赛任务目标.mp4 (43.7MB)
    ├── 41 图模型信息提取.mp4 (19.8MB)
    ├── 42 节点权重特征提取(PageRank).mp4 (24.1MB)
    ├── 43 deepwalk构建图顶点特征.mp4 (34.8MB)
    ├── 44 各项统计特征.mp4 (28.9MB)
    ├── 45 app安装特征.mp4 (82.5MB)
    ├── 46 图中联系人特征.mp4 (152.2MB)
    ├── 47 数据与任务介绍.mp4 (15.8MB)
    ├── 48 整体模型架构.mp4 (10.7MB)
    ├── 49 数据-标签-语料库处理.mp4 (26.5MB)
    ├── 50 输入样本填充补齐.mp4 (55.2MB)
    ├── 51 训练网络模型.mp4 (27.6MB)
    ├── 52 医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4 (47.7MB)
    ├── 53 行人重识别要解决的问题.mp4 (21.9MB)
    ├── 54 挑战与困难分析.mp4 (25.7MB)
    ├── 55 评估标准rank1指标.mp4 (9.7MB)
    ├── 56 map值计算方法.mp4 (11.2MB)
    ├── 57 triplet损失计算实例.mp4 (18.0MB)
    ├── 58 Hard-Negative方法应用.mp4 (37.8MB)
    ├── 59 关键点位置特征构建.mp4 (14.9MB)
    ├── 60 图卷积与匹配的作用.mp4 (28.3MB)
    ├── 61 局部特征热度图计算.mp4 (32.5MB)
    ├── 62 基于图卷积构建人体拓扑关系.mp4 (20.1MB)
    ├── 63 图卷积模块实现方法.mp4 (18.2MB)
    ├── 64 图匹配在行人重识别中的作用.mp4 (12.7MB)
    ├── 65 整体算法框架分析.mp4 (16.4MB)
    ├── 66 数据集与环境配置概述.mp4 (29.4MB)
    ├── 67 局部特征准备方法.mp4 (30.7MB)
    ├── 68 得到一阶段热度图结果.mp4 (26.9MB)
    ├── 69 阶段监督训练.mp4 (49.5MB)
    ├── 70 初始化图卷积模型.mp4 (24.2MB)
    ├── 71 mask矩阵的作用.mp4 (27.4MB)
    ├── 72 邻接矩阵学习与更新.mp4 (33.4MB)
    ├── 73 基于拓扑结构组合关键点特征.mp4 (40.5MB)
    ├── 74 图匹配模块计算流程.mp4 (95.7MB)
    ├── 75 整体项目总结.mp4 (40.2MB)
    ├── 76 RNN网络模型解读.mp4 (18.9MB)
    ├── 77 序列网络模型概述分析.mp4 (21.8MB)
    ├── 78 工作原理概述.mp4 (6.7MB)
    ├── 79 注意力机制的作用.mp4 (11.1MB)
    ├── 80 加入attention的序列模型整体架构.mp4 (15.8MB)
    ├── 81 TeacherForcing的作用与训练策略.mp4 (12.6MB)
    ├── 82 卷积神经网络应用领域.mp4 (15.7MB)
    ├── 83 卷积的作用.mp4 (17.5MB)
    ├── 84 卷积特征值计算方法.mp4 (15.8MB)
    ├── 85 得到特征图表示.mp4 (28.1MB)
    ├── 86 步长与卷积核大小对结果的影响.mp4 (28.6MB)
    ├── 87 边缘填充方法.mp4 (25.5MB)
    ├── 88 特征图尺寸计算与参数共享.mp4 (15.3MB)
    ├── 89 池化层的作用.mp4 (8.9MB)
    ├── 90 整体网络架构.mp4 (12.3MB)
    ├── 91 VGG网络架构.mp4 (13.6MB)
    ├── 92 残差网络Resnet.mp4 (23.3MB)
    └── 93 感受野的作用.mp4 (20.8MB)

如何下载和使用这份资源？

建议按照课程章节顺序学习，先掌握知识图谱基础概念，再逐步完成Python项目实践。学习过程中可同步运行配套代码，并结合Neo4j环境进行实际操作，加深理解。完成各章节案例后，可尝试修改源码实现自己的知识图谱项目。下载完整资源即可获得课程视频对应资料、源码及项目案例，方便系统学习与长期参考。

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关于网易云课堂-知识图谱实战系列的常见问题

没有知识图谱基础可以学习吗？

可以，课程从知识图谱基础知识开始讲解，循序渐进进入Python项目实践，适合零基础或初学者。

课程是否包含项目源码和案例？

包含，资源提供关系抽取、Neo4j数据库实践、金融风控等多个项目资料及可复用代码，方便实际练习。

适合哪些开发方向参考？

适用于知识图谱、NLP、智能问答、搜索推荐、金融风控、图数据库应用及相关AI工程开发方向。