1导引我们在博客《知识图谱实体对齐1：基于平移(translation)嵌入的方法》和博客《知识图谱实体对齐2：基于GNN嵌入的方法》中介绍的都是有监督的知识图谱对齐方法，它们都需要需要已经对齐好的实体做为种子（锚点），但是在实际场景下可能并没有那么多种子给我们使用。为了解决这个问题，有许多无监督/自监督的知识图谱对齐方法被提出。2一些常见无监督和自监督方法2.1基于GAN的方法首先我们来看一个基于GAN的方法[1]，虽然该方法是用于解决NLP中无监督跨语言词向量对齐操作的，但是我觉得在知识图谱领域也很有借鉴意义。在最原始的有监督跨语言词向量的对齐任务中，给定已经对齐好的字典（锚点）\(\le

继上篇文章（EFCore懒人小技巧之拒绝DbSet）之后，最近笔者把这个小功能单独封装成一个扩展方法并开源，欢迎交流和Star~GitHub： EntityFrameworkCore.Extension.AutoMappingNuget：EntityFrameworkCore.Extension.AutoMapping       EntityFrameworkCore.Extension.AutoMapping.Abp       EntityFrameworkCore.Extension.AutoMapping.AbpVNext如何使用在DbContext.cs中重写OnModelCrea

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学习ASP.NETCoreBlazor编程系列一——综述学习ASP.NETCoreBlazor编程系列二——第一个Blazor应用程序（上）学习ASP.NETCoreBlazor编程系列二——第一个Blazor应用程序（中）学习ASP.NETCoreBlazor编程系列二——第一个Blazor应用程序（下） 学习ASP.NETCoreBlazor编程系列二——第一个Blazor应用程序（完）学习ASP.NETCoreBlazor编程系列四——迁移学习ASP.NETCoreBlazor编程系列五——列表页面学习ASP.NETCoreBlazor编程系列六——初始化数据学习ASP.NETCoreB

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知识图谱实体对齐2：基于GNN嵌入的方法1导引我们在上一篇博客《知识图谱实体对齐1：基于平移(translation)嵌入的方法》中介绍了如何对基于平移嵌入+对齐损失来完成知识图谱中的实体对齐。这些方法都是通过两个平移嵌入模型来将知识图谱\(\mathcal{G}_1\)和\(\mathcal{G}_2\)的重叠实体分别进行嵌入，并加上一个对齐损失来完成对齐。不过，除了基于平移的嵌入模型之外，是否还有其它方式呢？答案是肯定的。目前已经提出了许多基于GNN的实体对齐方法[1]，这些方法不仅采用GNN捕捉更多的实体结构化信息，还通过诸如参数共享、参数交换等方式在embedding模块中就使实体的e

知识图谱实体对齐2：基于GNN嵌入的方法1导引我们在上一篇博客《知识图谱实体对齐1：基于平移(translation)嵌入的方法》中介绍了如何对基于平移嵌入+对齐损失来完成知识图谱中的实体对齐。这些方法都是通过两个平移嵌入模型来将知识图谱\(\mathcal{G}_1\)和\(\mathcal{G}_2\)的重叠实体分别进行嵌入，并加上一个对齐损失来完成对齐。不过，除了基于平移的嵌入模型之外，是否还有其它方式呢？答案是肯定的。目前已经提出了许多基于GNN的实体对齐方法[1]，这些方法不仅采用GNN捕捉更多的实体结构化信息，还通过诸如参数共享、参数交换等方式在embedding模块中就使实体的e

　　现在开始正式的进入战术部分，我看前面发的一些文章，只要有代码的阅读量就高，没代码的就差太多了，难道是因为平台只要看到代码才会加强推荐吗？真要是这样那我是真醉了，其实学习DDD光看代码还真不行，需要很多理论支持的。如果您是新的读者我建议先把前面的内容都翻看一下，至少得有一些理论依据作支撑后面学习起来才会更有效率。本章主要讲解实体，属于战术部分最为核心的内容。有人说聚合重要，但聚合也是实体，重要度都高，所以要先讲基础的。一、两类模型　　实体包含两类。如果只有属性及“getter/setter”方法，这叫“贫血模型”，DDD不推荐使用这种模型。再说了，数据模型本身就是贫血的，再多引个贫血的领域模

　　现在开始正式的进入战术部分，我看前面发的一些文章，只要有代码的阅读量就高，没代码的就差太多了，难道是因为平台只要看到代码才会加强推荐吗？真要是这样那我是真醉了，其实学习DDD光看代码还真不行，需要很多理论支持的。如果您是新的读者我建议先把前面的内容都翻看一下，至少得有一些理论依据作支撑后面学习起来才会更有效率。本章主要讲解实体，属于战术部分最为核心的内容。有人说聚合重要，但聚合也是实体，重要度都高，所以要先讲基础的。一、两类模型　　实体包含两类。如果只有属性及“getter/setter”方法，这叫“贫血模型”，DDD不推荐使用这种模型。再说了，数据模型本身就是贫血的，再多引个贫血的领域模

　　上一节中讲了实体的一些概念，作为DDD中最为复杂的组件，想用好了还需要在实践中慢慢去摸索，都是摸爬滚打过来的。本章着重演示一些实体相关的代码，通过建立一个基类和通用方法，能让您在开发过程中少写一些重复的代码同时也减少在使用第三方开源框架时的学习成本。此外，是从0写代码，不需要付出太多的精力便可以加深自身对理论的理解。友情提示一下，您在看的同时也需要回忆一下前面文章中所说的各类规则、限制，理论与实践相互印证才能更高效。其实在业务系统开发过程中很少会直接从零写实体的，多多少少也得有一些基类供使用，毕竟有很多东西是通用的，建一个实体就重写一次您不累吗？本章我会从一些基础的内容开始展示在不用任何架