逻辑回归和知识图谱关系
知识图谱负责存数据，逻辑回归负责做判断。
例如：
(应用A) ----依赖----> (MySQL)
逻辑回归：
这个"依赖"是真的吗？
概率：98%
工作流程
1 | 知识图谱 |
示例
知识图谱中已有：
应用A
数据库MySQL
需要判断：
应用A 是否依赖 MySQL？
提取特征：
| 特征 | 值 |
|---|---|
| 是否同业务 | 是 |
| 日志是否有连接 | 是 |
| 配置文件是否引用 | 是 |
| 网络是否通信 | 是 |
逻辑回归计算：
依赖概率 = 99%
于是写入知识图谱：
应用A ───依赖──▶ MySQL
核心公式
含义：
- 输入：各种特征（x）
- 输出：0～1 的概率
- 概率越大，关系越可信
知识图谱 = 存储知识（实体、关系）
逻辑回归 = 判断知识是否成立（输出概率）