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网易云课-知识图谱实战系列（Python版）
课程定位：从理论到复杂场景落地的实战课 这门课的核心价值不在于讲解知识图谱的基础定义，而在于解决一个实际痛点：当你要把知识图谱技术应用到金融风控、医疗文本挖掘、ReID（行人重识别）等高阶场景时，缺乏可运行的代码参照。市面上多数入门课停留在“如何建图”层面，而本课程通过六个具体的项目案例，覆盖了从数
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课程定位：从理论到复杂场景落地的实战课
这门课的核心价值不在于讲解知识图谱的基础定义，而在于解决一个实际痛点：当你要把知识图谱技术应用到金融风控、医疗文本挖掘、ReID（行人重识别）等高阶场景时，缺乏可运行的代码参照。市面上多数入门课停留在“如何建图”层面，而本课程通过六个具体的项目案例，覆盖了从数据预处理、关系抽取到图数据库存储的全流程。它适合已经了解 Python 基础、对机器学习有概念，但不知道如何将 NLP（自然语言处理）技术与图算法结合的职场人士。无论你是想转型做算法工程师，还是工作中需要搭建企业级知识管理系统，这套资料能提供一套完整的工程化思路。内容结构与学习建议
课程分为基础认知、工具实战和专项应用三个层次。前两部分（第一至三章）重点梳理知识图谱的应用领域，并深入讲解 Neo4j 数据库的实操，包括如何在图中创建实体、编写查询语句以及计算 Map 值等关键指标。这是后续所有项目的基础，务必熟练掌握。进入实战阶段后，第六章的“文本关系抽取”是重中之重，它解决了从非结构化文本中自动提取实体和关系的难题，是构建知识图谱最关键的环节。第七章的“金融风控模型”则展示了如何利用图特征进行贷款风险评估，具有极高的商业参考价值。此外，第八、九、十章分别探讨了医学领域的命名实体识别以及基于拓扑图的行人重识别，这些内容涉及较深的图卷积神经网络（GCN）和 seq2seq 模型，适合有一定深度学习基础的读者进阶学习。资料包中还附带了卷积神经网络和 seq2seq 的 PDF 文档，可作为原理补充阅读，帮助理解模型背后的数学逻辑。
学完能独立做什么
完成主要章节的学习后，你可以独立完成以下工作：一是使用 Neo4j 搭建一个小型的企业知识库，实现数据的可视化查询与管理；二是针对特定领域（如金融、医疗）开发一套基于规则或机器学习的实体抽取 pipeline；三是理解并复现基于图模型的复杂 AI 项目，如行人重识别系统，能够分析其中的图结构设计与特征融合方法。建议的学习顺序是：先花几天时间搞定 Neo4j 的增删改查操作，确保数据存储层没有问题；接着攻克关系抽取模块，这是连接 NLP 与知识图谱的桥梁；最后根据职业规划选择性地深入风控或 CV 相关项目。资料包中的 Jupyter Notebook 和 Eclipse 工程文件是练习的核心，请尽量在原环境中运行一遍，记录每一步的输出结果，这样才能真正内化为自己的能力。
课程目录
第七章：金融平台风控模型实践1 条
- 贷款风控特征工程.zip [2.0 GB]
额外补充2 条
- 卷积神经网络.pdf [2.4 MB]
- seq2seq.pdf [561.2 KB]
第八章：医学糖尿病数据命名实体识别2 条
- eclipse-命名实体识别【优质资源‖关注：CunWorkNotes 解锁】.zip [18.2 MB]
- notebook-瑞金.zip [5.0 MB]
第十章：基于拓扑图的行人重识别项目实战1 条
- 基于图模型的ReID(旷视).zip [1.6 GB]
第九章：基于图模型的行人重识别架构分析2 条
- 行人重识别.pdf [1.6 MB]
- Wang_High-Order_Information_Matters_Learning_Relation_and_Topology_for_Occluded_Person_CVPR_2020_paper.pdf [1.3 MB]
第六章：文本关系抽取实践1 条
- 关系抽取.zip [740.6 MB]
第一,二章：知识图谱介绍及其应用领域分析1 条
- 知识图谱【资源精选‖更多关注：CunWorkNotes】.pdf [2.0 MB]
第三章：Neo4j数据库实战94 集
- NEO4J.docx [144.4 KB]
- 56 map值计算方法.mp4 [11.2 MB]
- 64 图匹配在行人重识别中的作用.mp4 [12.7 MB]
- 40 竞赛任务目标.mp4 [43.7 MB]
- 61 局部特征热度图计算.mp4 [32.5 MB]
- 44 各项统计特征.mp4 [28.9 MB]
- 48 整体模型架构.mp4 [10.7 MB]
- 35 得到分词与词性标注结果【不易整理‖请关注：CunWorkNotes】.mp4 [27.9 MB]
- 41 图模型信息提取.mp4 [19.8 MB]
- 33 LTP工具包概述介绍.mp4 [111.8 MB]
- 22 项目概述与整体架构分析.mp4 [76.6 MB]
- 75 整体项目总结.mp4 [40.2 MB]
- 59 关键点位置特征构建.mp4 [14.9 MB]
- 20 在图中创建实体.mp4 [27.7 MB]
- 85 得到特征图表示.mp4 [28.1 MB]
- 84 卷积特征值计算方法.mp4 [15.8 MB]
- 45 app安装特征.mp4 [82.5 MB]
- 30 实体关键词字典制作.mp4 [50.2 MB]
- 50 输入样本填充补齐.mp4 [55.2 MB]
- 37 句法分析结果整理.mp4 [26.5 MB]
- 63 图卷积模块实现方法.mp4 [18.2 MB]
- 66 数据集与环境配置概述.mp4 [29.4 MB]
- 92 残差网络Resnet.mp4 [23.3 MB]
- 83 卷积的作用【整理不易‖记得关注：CunWorkNotes】.mp4 [17.5 MB]
- 76 RNN网络模型解读.mp4 [18.9 MB]
- 93 感受野的作用.mp4 [20.8 MB]
- 28 打造医疗知识图谱模型【资源精选‖更多关注：CunWorkNotes】.mp4 [38.0 MB]
- 34 pyltp安装与流程演示.mp4 [88.5 MB]
- 79 注意力机制的作用.mp4 [11.1 MB]
- 18 使用Py2neo建立连接.mp4 [27.4 MB]
- 17 数据库更改查询操作演示.mp4 [19.4 MB]
- 02 知识图谱通俗解读.mp4 [14.4 MB]
- 39 设计规则完成关系抽取.mp4 [33.2 MB]
- 72 邻接矩阵学习与更新.mp4 [33.4 MB]
- 32 关系抽取要完成的任务演示与分析.mp4 [12.3 MB]
- 09 graph-embedding的作用与效果.mp4 [18.8 MB]
- 21 根据给定实体创建关系.mp4 [32.1 MB]
- 23 医疗数据介绍及其各字段含义.mp4 [59.8 MB]
- 68 得到一阶段热度图结果.mp4 [26.9 MB]
- 04 知识图谱在医疗领域应用实例.mp4 [50.3 MB]
- 67 局部特征准备方法.mp4 [30.7 MB]
- 74 图匹配模块计算流程.mp4 [95.7 MB]
- 31 完成对话系统构建.mp4 [72.4 MB]
- 47 数据与任务介绍.mp4 [15.8 MB]
- 81 TeacherForcing的作用与训练策略.mp4 [12.6 MB]
- 01 课程介绍.mp4 [59.3 MB]
- 06 数据获取分析.mp4 [54.3 MB]
- 05 金融与推荐领域的应用【优质资源‖关注：CunWorkNotes 解锁】.mp4 [15.1 MB]
- 19 提取所需的指标信息.mp4 [32.7 MB]
- 69 阶段监督训练.mp4 [49.5 MB]
- 11 视觉领域图编码实例.mp4 [15.0 MB]
- 08 常用NLP技术点分析.mp4 [27.5 MB]
- 42 节点权重特征提取(PageRank).mp4 [24.1 MB]
- 10 金融领域图编码实例.mp4 [14.8 MB]
- 51 训练网络模型【优质资源‖关注：CunWorkNotes 解锁】.mp4 [27.6 MB]
- 87 边缘填充方法.mp4 [25.5 MB]
- 16 创建与删除操作演示.mp4 [18.7 MB]
- 86 步长与卷积核大小对结果的影响.mp4 [28.6 MB]
- 65 整体算法框架分析【更多精选‖公众号：CunWorkNotes 获取】.mp4 [16.4 MB]
- 03 知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4 [18.4 MB]
- 27 创建关系边.mp4 [26.4 MB]
- 43 deepwalk构建图顶点特征.mp4 [34.8 MB]
- 91 VGG网络架构.mp4 [13.6 MB]
- 25 环境配置与所需工具包安装.mp4 [20.4 MB]
- 24 任务流程概述.mp4 [69.3 MB]
- 13 Neo4j图数据库介绍.mp4 [32.9 MB]
- 36 依存句法概述.mp4 [18.8 MB]
- 78 工作原理概述.mp4 [6.7 MB]
- 88 特征图尺寸计算与参数共享.mp4 [15.3 MB]
- 62 基于图卷积构建人体拓扑关系.mp4 [20.1 MB]
- 46 图中联系人特征.mp4 [152.2 MB]
- 70 初始化图卷积模型.mp4 [24.2 MB]
- 73 基于拓扑结构组合关键点特征.mp4 [40.5 MB]
- 49 数据-标签-语料库处理.mp4 [26.5 MB]
- 82 卷积神经网络应用领域【更多精选‖公众号：CunWorkNotes 获取】.mp4 [15.7 MB]
- 54 挑战与困难分析.mp4 [25.7 MB]
- 57 triplet损失计算实例【不易整理‖请关注：CunWorkNotes】.mp4 [18.0 MB]
- 71 mask矩阵的作用.mp4 [27.4 MB]
- 58 Hard-Negative方法应用.mp4 [37.8 MB]
- 53 行人重识别要解决的问题.mp4 [21.9 MB]
- 26 提取数据中的关键字段信息.mp4 [59.4 MB]
- 77 序列网络模型概述分析.mp4 [21.8 MB]
- 89 池化层的作用.mp4 [8.9 MB]
- 07 数据关系抽取分析.mp4 [18.5 MB]
- 38 语义角色构建与分析.mp4 [101.7 MB]
- 14 Neo4j数据库安装流程演示.mp4 [52.3 MB]
- 60 图卷积与匹配的作用.mp4 [28.3 MB]
- 80 加入attention的序列模型整体架构.mp4 [15.8 MB]
- 12 图谱知识融合与总结分析.mp4 [33.8 MB]
- 55 评估标准rank1指标.mp4 [9.7 MB]
- 90 整体网络架构.mp4 [12.3 MB]
- 29 加载所有实体数据.mp4 [25.1 MB]
- 15 可视化例子演示.mp4 [29.1 MB]
- 52 医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4 [47.7 MB]
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