【云图说】第148期 初识知识图谱服务，带您一站式构建知识图谱

基于知识图谱的智能推荐

一、背景介绍       推荐系统是为用户推荐个性化的在线商品或信息，广泛应用于众多Web 场景之中，来处海量信息数据所导致的信息过载问题, 以此提升用户体验。      个性化推荐算法主要有3类：基于内容的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法和混合推荐算法。

知识图谱 | 从六个方面解析知识图谱的价值和应用

6.3 交易知识图谱 金融交易知识图谱在企业知识图谱之上，增加交易客户数据、客户之间的关系数据以及交易行为数据等，利用图挖掘技术，包括很多业务相关的规则，来分析实体与实体之间的关联关系，最终形成金融领域的交易知识图谱。

知识图谱入门：知识图谱的技术流程

知识图谱的技术流程 知识图谱用于表达更加规范的高质量数据。 一方面，知识图谱采用更加规范而标准的概念模型、本体术语和语法格式来建模和描述数据； 另一方面，知识图谱通过语义链接增强数据之间的关联。

理解知识图谱：知识图谱现状、知识图谱应用场景（二）

知识图谱现状 🍋1.3.1 学术界研究现状 知识图谱的研究一般都会涉及NLP所以一般会在NLP领域相关会议中发布。

教育知识图谱

教育知识图谱 背景 为了解决教师在教学过程中知识框架梳理、组卷策略等问题， 以及学生在学习过程中认知过载、学习迷航等问题，知识图谱被引入教育行业。针对这些需求，本文以高中数学学科知识图谱为例，提供了教育图谱在知识导航、组卷策略等方面的应用示例。

知识图谱

知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

知识图谱系列（三）知识图谱擅长的方向

基于知识图谱的问答通过对问题进行语义解析，将自然语言问题中的实体描述和关系描述分别链接到知识图谱中的实体和关系，能理解多样问法和有噪音问法，具有较高的准确率、召回率。

知识图谱系列（一）十分钟入门知识图谱

不同于Zhishi.me (CN-DBpedia)的是它不仅从中文三大在线百科全书中提取结构化知识，而且对提取的知识进行整合、补充和纠正，极大地提高了知识图谱谱的质量。此外，CN-DBpedia也是一个不断更新的知识图谱。

理解知识图谱（一）

知识图谱概念的兴起（2012年前后）： Google知识图谱： Google于2012年推出了知识图谱，将知识图谱引入主流。这一阶段的重要事件包括谷歌的知识图谱以及百度、微软等公司对知识图谱概念的采纳。

教育知识图谱

教育知识图谱背景为了解决教师在教学过程中知识框架梳理、组卷策略等问题， 以及学生在学习过程中认知过载、学习迷航等问题，知识图谱被引入教育行业。针对这些需求，本文以高中数学学科知识图谱为例，提供了教育图谱在知识导航、组卷策略等方面的应用示例。

网络智能运维下的知识图谱

让AI更智能，谷歌要用知识图谱让AI像人一样理解世界。让AI更智能，我们要用知识图谱让AI像网络专家一样了解网络。知识图谱引领人工智能从感知阶段演进到认知阶段，成为当前的热点技术之一，受到ICT产学研界的重点关注。为什么人们如此重视知识图谱技术？

知识图谱的应用

知识图谱的应用是非常广泛的，如果从一个知识库或者数据库的角度来看，知识图谱可以是任何系统的基础工程，涉及到存储、记忆、分析和智能的东西，都可以应用知识图谱。

高效的非抽样知识图嵌入

为了避免这一缺陷，我们提出了一种新的KG嵌入框架——高效非采样知识图谱嵌入(NS-KGE)。其基本思想是在模型学习中考虑KG中的所有负面实例，从而避免负面抽样。该框架可应用于基于方损的知识图嵌入模型或其损失可转换为方损的模型。

知识图谱Knowledge Graph

通过将知识表示为一组节点及其之间的关系, 知识图谱能够帮助人类和计算机更好地管理、理解与使用海量的知识资源, 对于促进人类文明的持续发展具有重要意义.知识图谱Knowledge Graph主要特点1、用户搜索次数越多，范围越广，搜索引擎就能获取越多信息和内容。