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知识图谱如何支持机器学习模型？
图形神经网络 (GNN) 是一种机器学习框架，专门用于处理图形结构化数据。在图中，数据被表示为节点 (或顶点) 和边 (节点之间的连接)。Gnn能够通过基于其邻居更新节点表示来从该数据结构内的关系和交互中学习。这意味着gnn不是将数据视为独
知识图谱本体是什么？
知识图可以通过构造和表示各种实体 (诸如产品、用户和属性) 之间的关系来显著增强推荐系统。与主要依赖于用户-项目交互的传统推荐方法不同，知识图捕获复杂的关系和上下文信息，从而允许更细微的推荐。通过绘制项目之间以及与用户之间的关系，开发人员可
叙事如何增强数据分析演示的效果？
“讲故事通过提供一个结构化的叙述来增强数据分析演示，使复杂信息更易于理解和更具相关性。当开发者展示数据时，他们通常集中于数字、图表和技术细节。然而，缺乏背景，这些数据可能会让人感到不知所措，并无法传达其重要性。结合讲故事的方式创建了一个框架