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我正在寻找可以处理“双向关系”的本体管理服务

例如，假设有节点“Tiger”和“Lion”

我们要描述节点之间的定量关系：
即） Similar("Tiger", "Lion") = 0.5

我搜索了 Protege 本体系统。
但是本体系统不支持这种加权关系

是否有任何程序可以支持描述这种关系？

或者有什么办法可以处理与Protege的这些关系？

问题是我有经典的加权间隔调度问题，但有一个额外的要求。这个要求是，从给定的工作中，必须完成一些工作。

我已经用蛮力解决了它。但我需要更有效的解决方案。我用动态规划解决了经典的加权调度问题。但是有了这个约束，我不能。你有什么建议吗。谢谢指教。

坦率地说，我一直在考虑如何实现超出我数学技能的东西。因此，请随时尝试为我指明正确的方向，而不是完整的代码解决方案，我将不胜感激。

所以，假设我已经对文本进行了分析，并生成了一个不同的两个字符组合的频率表。我已将这些存储在 26x26 数组中。例如。

所以我想随机选择这两个字符的组合，但我想根据频率“加权”我的选择。IE。上面的 AB 应该是 AA 的“可能性”的 15 倍。而且，显然，选择永远不应该返回类似 BB 的东西（即频率为 0 - 在这个例子中，显然 BB 确实出现在 Bubble 之类的词中！！:-)）。对于 0 的情况，我意识到我可以循环直到我得到一个非 0 的频率，但这并不优雅，因为我有一种感觉/直觉，有一种方法可以扭曲我的平均值。

我正在考虑选择我的第一个字符 - 即。该行 - （我最终生成一个 4 对序列）我可以只使用系统随机函数（Random class.Next）然后使用“加权”随机算法来选择第二个字符。

有任何想法吗？

在 numpy 数组中取加权和的最简单/最快的方法是什么？

示例：使用欧拉法求解热方程

D2u应该是二维的第二个中心差异。如果我可以添加像(1,4)+(1,3)=(2,7). 不幸的是，python 将它们添加为(1,4)+(1,3)=(1,4,1,3).

请注意，计算D2u等效于使用以当前位置为中心的内核进行点积：

这可以向量化为点积吗？

FusionTables是否可以在热图图层中对结果进行加权？例如，在我的FusionTable数据集中，我有纬度、经度和计数。我不确定如何修改我的图层以按我的计数字段加权。

这是我的图层的片段：

我有一个数据集，因为数据需要我绘制加权直方图

我使用加权直方图并从

或者

这给了我一个很好的图表，但我无法在它上面绘制一条正常曲线。正如您从 2 个图中看到的那样，我可能没有 (-1.5,-1) 类别中的数据，但我仍然想绘制它并保持我的 y 轴范围 (0,120) 尽管我的最大值约为 40 .

我已经尝试了这两个代码来添加曲线，但它并不完全正确

这条曲线似乎在我的情节的左侧。

这给了我一条到 x 轴的几乎平坦的水平线。

谢谢！

首先，我要声明我不要求任何代码或完整的解决方案。 我将描述问题：

您将获得一栋建筑物中的房间数量以及它们之间的走廊数量。每个走廊连接 2 个房间，并被赋予重量。总是可以到达任何房间。你应该通过移除它们来减少所有走廊的总重量，打印出减少的重量。

这些假设是否正确？：

1. 建筑物是一个图形，房间是顶点，走廊是连接它们的边。因此这是一个无向连通图。

2. 您可以通过获取图的最小生成树的权重，然后将完整权重减去 MST 的权重来解决这个问题 - 结果是可以删除的走廊权重的总和。

我已经为 MST 实现了 Prim 算法，结果对于示例案例和我在 Internet 上找到的任何其他 MST 案例都是正确的。但是，评分服务器仍然给我“错误答案”，没有其他信息。我不知道怎么了。输入中不超过 100 个顶点和 5000 条边，因此范围应该不是问题。权重是整数 <=200。我正在为 MTS 使用邻接矩阵。示例输入：

在这种情况下，程序打印 80。完整的重量是 190，最小重量是 110，所以我们可以删除 190 - 110 = 80

我的问题是：

1. 有没有什么明显的错误浮现在你的脑海中？需要注意的事项，为什么它适用于示例输入等。
2. 互联网上是否有任何中等规模的 MST 测试用例可用于查找问题？
3. 有没有其他方法可以解决这个问题？我很乐意用评分服务器尝试任何事情。

我对图表完全陌生，所以我可能会遗漏一些东西。

我正在尝试使用 corr() 函数来计算加权思考。它的工作方式是第一个参数应该是一个矩阵，其中两列对应于我们希望计算其相关性的两个变量，第二个参数是要应用于每对观察值的权重向量。

这是一个例子。

所以我得到了它，我可以在我的矩阵上使用它，但我想根据一个因子的水平计算不同的相关性。假设我正在使用 tapply() 函数。

所以我的梦想是做这样的事情：

除了您在 tapply() 中知道的第一个元素需要是向量而不是矩阵。

有人会对我有什么解决方案吗？

非常感谢你的帮助。

编辑：我刚刚意识到我在向您展示的数据框部分中缺少加权相关性的权重。所以它会有一些如何根据因子的水平同时采用矩阵和权重。

我希望很清楚。

这是一个非常简化的示例，但希望它能让每个人都了解我在说什么：

（注意：我知道我可以说 random.length=sample(min:max,10) 但我需要在我的真实代码中使用循环。）

我希望我的随机长度与我的实际长度有相似的范围，但也有相似的分布。我试过 rnorm 但我的真实数据没有正态分布，所以我认为这不会起作用，除非我错过了一些选项。

是否可以使用我的真实数据设置示例函数的概率？因此，在这种情况下，给出 10-15 之间数字的较高权重/概率，以及 50 等高数字的较低权重/概率。

编辑：使用詹姆斯的解决方案：

问题：我想.csv使用 igraph 从存储在文件中的邻接矩阵制作加权无向图，然后对其进行最小生成树和其他一些算法。

我开始制作一个有 10 个顶点和 5 个边的有向图。默认情况下，igraph 不允许边缘的权重，您必须igraph_i_set_attribute_table在文档中使用一些对我没有意义的属性（类似于 ）。

有人可以帮我解决这个问题。