kglab

简化Python知识图谱构建的开源库

kglab是一个构建知识图谱的Python开源库，支持Python 3.7+。它集成了Pandas、NetworkX、RAPIDS等多个工具库，提供简单抽象层简化知识图谱的创建、加载、测量和序列化。适用于数据科学和图分析领域，项目持续更新并欢迎社区贡献。

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介绍相关项目

pygwalker - Python数据可视化库支持拖拽式分析和自然语言查询

GithubJupyter NotebookPyGWalker交互式界面开源项目探索性数据分析数据可视化

PyGWalker是一个Python库，将pandas数据框转换为交互式可视化界面。支持拖拽操作和自然语言查询，简化了数据分析和可视化工作流程。兼容Jupyter Notebook、Google Colab和Streamlit等多种环境，可处理大型数据集。提供强大的数据表格功能，允许保存分析结果。适用于数据科学家进行探索性数据分析，提高工作效率。

GeneticAlgorithmPython - Python库，用于构建和优化遗传算法

GithubPyGADPython开源库开源项目机器学习优化遗传算法

PyGAD是一个开源的Python库，用于构建遗传算法并优化机器学习模型。支持单目标和多目标优化，以及Keras和PyTorch框架。PyGAD提供多种交叉、变异和选择方式，并允许自定义适应度函数。库正在积极开发，并提供详细文档和示例帮助用户快速上手。

spektral - 基于Keras API和TensorFlow 2的Python库，专为图神经网络（GNN）提供简单灵活的框架

GithubKerasPython库Spektral图深度学习图神经网络开源项目

Spektral是一个基于Keras API和TensorFlow 2的Python库，专为图神经网络（GNN）提供简单灵活的框架。该库适用于社交网络用户分类、分子性质预测、图生成、节点聚类和链接预测等任务。Spektral包含多种流行的图深度学习层，如GCN、Chebyshev、GraphSAGE、GAT等，并提供丰富的图操作工具。最新版1.0引入了新数据集、新容器、Loader类和transforms模块，简化了数据处理和模型训练。更多信息请参阅官方文档和示例。

scikit-learn - Python机器学习的核心工具库

GithubPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习

scikit-learn是基于SciPy构建的Python机器学习库,提供高效的数据挖掘和分析工具。支持分类、回归、聚类等多种机器学习任务,自2007年启动以来由志愿者维护,已成为广受欢迎的开源项目。其特点包括易用性、高性能和完善的文档,在学术和工业领域得到广泛应用。

KG_RAG - 解锁医学知识图谱的力量和KG-RAG框架概述

GPTGithubKG-RAG大型语言模型开源项目生物医学知识图谱

KG-RAG，一种融合生物医学知识图谱SPOKE与大型语言模型的检索增强生成系统，专为提升特定领域的语义理解而设计。了解其配置、运行方法及在生物医学应用中的实例。

graph-learn - 大规模分布式图神经网络框架，兼容PyTorch和TensorFlow

GithubGraph-Learn分布式框架图神经网络大规模图数据实时推理开源项目

Graph-Learn是一款分布式框架，专为开发和应用大规模图神经网络（GNN）而设计，已成功应用于阿里巴巴的搜索推荐、网络安全和知识图谱等场景。框架包括GraphLearn-Training和Dynamic-Graph-Service模块，支持批量图采样、在线推理及流图更新功能，兼容PyTorch和TensorFlow，提供完整的GNN模型开发解决方案。

knowledge - 多平台内容聚合与知识图谱导航工具

GitHub ActionsGithubKnowledge开源项目搜索引擎知识图谱社交媒体内容提取

Knowledge是一个Web应用，自动从GitHub、HackerNews、Zotero和Twitter等平台提取用户互动内容。它集成了搜索引擎和知识图谱功能，便于浏览文档和自动提取的标签。应用通过Fly.io托管，支持每日内容更新和ChatGPT搜索结果重排。此工具提供个性化知识管理和探索功能，具有低成本和易部署的特点。

arckit - Python工具包简化抽象推理语料库数据处理

ARC数据集GithubPython工具命令行工具开源项目数据可视化机器学习

arckit是一个处理抽象推理语料库(ARC-AGI)数据集的Python工具包。它提供数据加载接口、矢量图形可视化和模型评估功能。支持数据加载、任务交互和可视化创建，并通过命令行工具实现任务图像的快速查看与保存。arckit兼容多个数据集版本，为ARC数据处理提供了便捷解决方案。

grape - 高性能图处理和节点嵌入库

GRAPEGithub图可视化图处理图嵌入开源项目节点嵌入

GRAPE是一款高性能图处理和节点嵌入库,专为处理大规模图数据而设计。它采用Rust和Python混合开发,可在普通计算机和高性能集群上运行。GRAPE提供丰富的图加载、节点嵌入、分类和处理功能,支持多种嵌入模型和分类器。相比NetworkX,GRAPE在处理大规模图时表现更优。此外,GRAPE还提供详细的教程和文档,方便用户进行图分析和机器学习研究。

GNN-RAG - 结合图神经网络和检索增强生成的知识图谱问答方法

GNN-RAGGithub图神经网络大语言模型开源项目检索增强生成知识图谱问答

GNN-RAG项目探索了图神经网络在大语言模型推理中的应用。该方法在密集子图上进行推理，检索候选答案和推理路径，结合了GNN的结构化推理和LLM的自然语言处理能力。项目提供了GNN实现和基于RAG的LLM问答系统的代码，以及实验结果。研究表明，这种方法在知识图谱问答任务中具有提升性能的潜力。

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