前几天，谷歌发布了一个全新的书籍搜索产品：“Talk to Books”，用户可以通过对话的方式得到一本书籍的推荐，比如输入：“What is thebest programming language？”（什么是最好的编程语言？），就会被推荐《C Programming for Arduino 》。这个产品是典型的知识图谱技术的应用，它让搜索引擎可以理解用户的问题和每一本书的内容，进而进行精准匹配——就像有人在豆瓣给你荐书一样。事实上，知识图谱仍旧在驱动着已有20多年历史的搜索引擎进化。
随着“互联网+”时代的到来，知识图谱被广泛应用于各大行业。在金融、医疗、教育、电商、能源等行业中，知识图谱都发挥了重要的作用。 在这些领域中，企业的业务数据就是企业中重要的资源之一。知识图谱将数据资产进行可视化呈现，可以帮助企业进行全局化管控、优化资源配置、提高工作效率。那么，知识图谱数据开发是什么？主要内容有哪些呢？
工业制造发展迅速，各式各样的工业互联网平台脱颖而出，但在它们之中做工业知识图谱的少之又少，这到底是为什么呢？
AI 科技评论按：现在的市场环境下，企业正面临着竞争逐渐加剧、人力成本增加、人员流动率加快等挑战。而随着企业经历了信息化的成熟阶段，沉淀了大量的数据，大型的企业都开始了数字化转型，它们利用前沿的技术、海量的外部数据以及内部积累的业务数据上下游的关联客户，将数据转化为专家的经验知识，从而提高工作效率和产品销量，并增强产品的用户体验。而知识图谱，则在企业的数字化转型中扮演了重要的作用。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 01 多模态简介 1．知识图谱的多模态数据来源 本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。 一方面，凡是蕴含知识的原始数据都可以作为知识图谱构建的数据来源，例如对于图片，也需要完成类似于文本中的实体识别和关系抽取任务。另一方面，
本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。
10 月 23 日是世界雪豹日，这一天，腾讯将雪豹带到了公众视野，呼吁大众保护珍稀动物。这是一个名为”神秘雪豹在哪里“的小程序，也是腾讯科技公益互助计划在生态环保领域的创新尝试，它的诞生耗时 2 个月，涉及产品研发 30 余人。
导读：美团是一个生活服务领域的平台，需要大量知识来理解用户的搜索意图，同时对于商家侧我们也需要利用现有的知识对海量信息进行挖掘与提取，进而优化用户体验。今天分享的主题是知识图谱在美团推荐场景中的应用。主要包括以下几方面内容：
二者展示的信息量是差不多的，但右边这种看起来更加直观。而且，随着文本篇幅的增长，这种优势会体现得更加明显。
总第501篇 2022年 第018篇 知识图谱可视化可以更直观地查看和分析知识图谱的数据。本文主要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互功能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实践和探索，同时沉淀出了uni-graph图可视化解决方案，并支持了美团的很多业务场景，包括美团大脑、图数据库、智能IT运维、组件依赖分析、行业领域图谱等。希望能对从事知识图谱可视化方向的同学有所帮助或启发。 1 知识图谱可视化基本概念 1.1 知识图谱技术的简介 1.2 知识图谱可视化的简介 2 场景分析与架构设计 2.1
知识图谱能够让机器去理解和认知世界中的事物和现象，并解释现象出现的原因，推理出隐藏在数据之间深层的、隐含的关系，使得知识图谱技术从最初谷歌用来提升搜索引擎的结果来增强用户体验，到现在已经被金融、公安、能源、教育、医疗等领域众多行业进行大量运用。
近年来，随着人们对 AI 认知能力的积极探索，知识图谱因其表达能力强、拓展性好，基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注。知识图谱，旨在描述客观世界概念、实体、事件及其之间关系，具备可解释性，而且可以用于解决复杂决策问题。这也意味着通过深度学习与知识图谱的结合，模型底层特征空间与人类自然语言之间巨大的语义鸿沟问题有望得以解决。在大数据和机器学习两大引擎下，大规模知识图谱的自动化构建成为现实，这就加快了知识图谱的落地与应用。
知识图谱最早由谷歌公司在2012年提出，其使用语义检索的方法从多种语言的数据源（例如FreeBase、维基百科等）收集信息并加工，以提高搜索质量、改善搜索体验。实际上，2006年Tim Berner-Lee就提出了Linked Data也就是一种在万维网数据上创建语义关联的方法。再往前追溯，语义链网络（Semantic Link Network）已经有了比较系统的研究，旨在创立一个自组织的语义互联方法来表达知识来支持智能应用，系统性的理论和方法可以参考H. Zhuge在2004年发表的《The Knowledge Grid》一文。
人工智能正逐步从感知智能迈向认知智能，其终极目标是让机器具备类似人类的思维逻辑和认识能力，特别是理解、归纳和应用知识的能力，而知识图谱在这里面起到了非常关键的作用。 所以，本期和大家分享5本知识图谱经典畅销著作和一场线上交流活动，希望能够帮助大家更加系统深入地了解这个领域，将其炉火纯青地运用到实践中！ 知 识 图 谱 认真读一本书 1 book 《知识图谱：概念与技术》 简介：本书是一本系统介绍知识图谱概念、技术与实践的书籍。全书共5篇，由16 章构成，力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术。“基
自从 Roam Research 以来，开启了双向链接的狂潮。如今，出现了很多双向链接笔记软件，比如，Obsidian、Logseq，一些其他类别的笔记软件和文档甚至写作软件也逐步加入了双向链接功能。比如，Notion、FlowUs息流、Capacities 等。
金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 云吸猫这个词，最近太火了！ 火到有拿「云吸猫」开始变现的，还有用「云吸猫」来写毕业论文的…… 喵星人可以说打出了一套「可爱组合拳」，攻占了大片互联网江山。 最近，这种流行趋势似乎有了升级——云撸国家一级保护动物「雪豹」，你敢信？ 这是一款由腾讯联合WWF打造、名为「神秘雪豹在哪里」的微信小程序。而且上线2天，便有超过10万人在使用。 打开后便有一只活灵活现的雪豹映入眼帘： 摇晃着小脑袋，无辜的眼神四处打量，还有那柔顺的毛发（爱了爱了，好想舔屏吸
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 基于电子商务平台上亿级的庞大商品库，电子商务交易得以不断增长。 为了更好地支持日常业务，需要将这些海量的商品以一种更优的方式进行描述、存储和计算，并且需要支持融合不同来源的数据，建立实体之间的语义连接，因此采用了知识图谱这种数据构架。 阿里巴巴积累了上千亿规模的商品数据作为商品知识图谱，这些数据来源于淘宝、天猫、阿里巴巴等在内的多个阿里旗下平台，囊括了品牌制造商、消费者、国家机构、物流提供商等多方利益相关者的数据。 从知识产权保护或购物体验的角度来看，商
1.为什么知识图谱对于机器实现人工智能如此重要呢？ 知识图谱实现机器认知智能的两个核心能力：“理解”和“解释”。 机器理解数据的本质是建立起从数据到知识库中的知识要素（包括实体、概念和关系）映射的一个
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 昨天我们介绍了《知识图谱的概念以及构建技术-知识提取、知识表示、知识融合》，今天介绍知识图谱的知识推理和典型应用。 知识图谱构建的关键技术 1
这几天百度不断出新，让人目不暇接。在极简首页之后，《小时代3》的百度知识图谱也悄然在搜索页上线。《小时代3》大热之际，其错综复杂的人物关系并不是每个观众都能理清，百度通过掌握的知识图谱数据直接给出了清晰的网状关系，可视化、支持互动。笔者注意到这个产品的网址前缀是tupu.baidu.com，看来接下来百度必然会推出各种独立的“图谱”页面，知识图谱产品狂想曲已然奏响。 我们已从信息时代进入知识时代 如果要对互联网进行分层，它大概可以分为四层。 最底层是将实体世界比特化的“数据”。二进制存储技术、文件结构以及
近半年时间，腾讯混元大模型在2023年腾讯全球数字生态大会上正式亮相，并宣布对外开放至今，腾讯混元一直都是国内外技术圈关注的焦点，而且腾讯混元的诞生和对外开放也标志着国产大模型进入了长跑期，并且从过去的参数至上转向了实用优先的方，截至目前腾讯混元大模型已经吸引了国内外上百个业务的接入，并在代码处理水平和效果方面取得了显著的提升。根据腾讯的官方数据显示，腾讯混元大模型的代码处理水平提升超过了20%，在实测中其代码处理效果甚至超过了ChatGPT 6.34%，而且根据HumanEval的公开测试集指标显示，腾讯混元大模型也超过了业界头部开源代码大模型如Starcoder和Codellama等。
近年来，知识图谱受到学术界和产业界的广泛关注，在教育、生物医学、金融等领域得到了广泛的应用，凸显了结构化知识在智能应用中的重要作用。2020 年图灵奖得主 LeCun、Bengio 和 Hinton 在 2015 年《Nature》论文[1]曾指出：融合表示学习与复杂知识推理是人工智能进步的阶梯。在数字商业领域，知识图谱业务的蓬勃发展在许多应用显示出了巨大的潜力，但它仍面临着诸多挑战。例如，现有的商业知识图谱往往存在大量的缺失属性、实体节点和大量相同的未对齐的实体节点，且知识图谱通常由多种模态构成，因而如何对大规模数字知识图谱进行链接预测和实体对齐（同款商品挖掘）面临严峻挑战；此外，现有的知识图谱通常缺乏对知识显著性的建模，如当用户在电商平台搜索 “跑步”关键词 时，“瓶装水”一般不是用户真实的购物意图，用户关注的商品一般是 “跑步鞋、跑步机” 等健身用品。显著的常识可以帮助搜索引擎有更好的理解能力，从而返回更贴合用户需要的商品，因此如何基于数字商业知识图谱进行商品显著性推理也面临巨大挑战。
在当前大数据行业中， 随着算法的升级， 特别是机器学习的加入，“找规律”式的算法所带来的“红利”正在逐渐地消失，进而需要一种可以对数据进行更深一层挖掘的方式，这种新的方式就是知识图谱。 下面我们来聊一下知识图谱以及知识图谱在达观数据中的实践。 NO.1 知识图谱和 Neo4j 浅析 什么是知识图谱 知识图谱（Knowledge Graph）是一种用点来代替实体，用边代替实体之间关系的一种语义网络。通俗来说，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到
随着 ChatGPT 的横空出世，大模型已然成为人工智能领域的焦点。大模型在语言理解、对话生成方面表现得尤其亮眼，而知识图谱则擅长大模型所无法解决的事实性“幻觉”和复杂推理问题。将知识图谱和大语言模型结合起来，充分发挥各自的优势，能为用户提供更优质的人工智能服务和产品。
“ I’m sorry. I can’t do that, Dave.” 这是经典科幻电影《2001: A Space Odyssey》里HAL 9000机器人说的一句话，浓缩了人类对终极人工智能的憧憬。让机器学会说这样简单一句话，需要机器具备情感认知、自我认识以及对世界的认识，来辅助机器处理接收到的各种信息，了解信息背后的意思，从而生成自己的决策。而这些认知模块的基础，都需要机器具备知识学习组织推理的能力，知识图谱就是为实现这些目标而生。
翻译自 How Knowledge Graphs Make Data More Useful to Organizations 。更多链接查看原文。
2020 年 10 月 23 日是第八个「世界雪豹日」。为了让人更好地了解雪豹、了解雪豹保护，腾讯和 WWF 合作推出了小程序「神秘雪豹在哪里」，你可以通过长按下面的图片来体验。
之前在美团听过关于知识图谱和个性化推荐的一个讲座，接下来的几篇，我们将围绕讲座中提到的知识点，来介绍下知识图谱是如何同个性化推荐相结合的！本篇算是一个开篇吧，希望大家伙能够有一个基本的认识。
本期微软ATP特邀微软首席算法工程师Julia老师带大家见证魔法的诞生：看看爆火的ChatGPT如何好玩又有趣，与微软开源工具SmartKG一同生成《哈利波特》的人物及其关系的可视化图谱！（文末含详解视频哟）
导读：美团作为中国最大的在线本地生活服务平台，连接着数亿用户和数千万商户，其背后蕴含着丰富的与日常生活相关的知识。美团知识图谱团队从2018年开始着力于图谱构建和利用知识图谱赋能业务，改善用户体验。具体来说，“美团大脑”是通过对美团业务中千万数量级的商家、十亿级别的商品和菜品、数十亿的用户评论和百万级别的场景进行深入的理解来构建用户、商户、商品和场景之间的知识关联，进而形成的生活服务领域的知识大脑。目前，“美团大脑”已经覆盖了数十亿实体、数百亿的三元组，在餐饮、外卖、酒店、到综等领域验证了知识图谱的有效性。今天我们介绍美团大脑中生活服务知识图谱的构建及应用，主要围绕以下3个方面展开：
目前知识图谱在各个行业中应用逐步打开,尤其在金融,医疗,法律,旅游方面.知识图谱助力法律智能,能够在一定程度上利用现有大数据以及机器学习/深度学习与自然语言处理技术,提供一些智能的解决方案.本项目将完成两个大方向的工作:
A Survey on Knowledge Graph-Based Recommender Systems
近年来，随着大家对高级认知能力的积极探索，知识图谱因为表达能力强，扩展性好，并能兼顾人类认知与机器自动处理，引起了学术界、工业界以及政府部门的高度关注。
2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词，由此知识图谱在工业界也出现得越来越多，对于知识图谱以及相关概念的理解确实也是比较绕。自己在研究大数据独角兽Palantir之后开始接触知识图谱，也算对其有了一定了解，这里从三个角度总结一下怎么去理解知识图谱。
大家好，我是本公众号的主持人，美团技术团队的程序员鼓励师美美。今天是感恩节，我们特别感谢读者朋友们的一路相伴，感恩有你。文末还有我们的感恩福利呦，欢迎领取～
2016年7月，哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）开始启动事理图谱的研究工作。
主讲嘉宾：王昊奋 主持人：阮彤 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾简介： 王昊奋，华东理工大学讲师，上海交通大学计算机应用专业博士，对语义搜索、图数据库以及Web挖掘与信息抽取有浓厚的兴趣。在博士就读期间发表了30余篇国际顶级会议和期刊论文，长期在WWW、ISWC等顶级会议担任程序委员会委员。作为Apex数据与知识管理实验室语义组负责人，他主持并参与了多项相关项目的研发，长期与IBM、百度等知名IT企业进行合作，在知识图谱相关的研究领域积累了丰富的经验。 以下为分享实景全文： 王昊奋： 近两年来，随着开放链
知识图谱技术原理介绍（转载） 王昊奋 近两年来，随着LinkingOpen Data 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网（DocumentWeb）转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网（DataWeb）。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为KnowledgeGraph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识
如今，知识图谱对许多企业来说至关重要——它们提供了结构化数据和事实知识，以这些数据和知识驱动了许多产品，使它们更加智能化甚至“神奇”。
2012年5月17日，Google正式提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，增强用户搜索质量及体验。
知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。
知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。本文研究的是爱奇艺奇搜知识图谱的构建流程与应用场景，了解这一文娱行业知识图谱是如何帮助用户精确找到想要的内容、回答用户问题、以及理解用户搜索意图的。
菜品是外卖交易过程的核心要素，对菜品的理解也是实现外卖供需匹配的重点。今天我们将一次推送三篇文章，系统地介绍了美团外卖美食知识图谱的构建和应用。《美团外卖美食知识图谱的迭代及应用》会介绍外卖知识图谱的体系全貌，包括菜品类目、标准菜品、美食基础属性和美食业务主题属性。《外卖商品的标准化建设与应用》将重点介绍外卖菜品标准化建设思路、技术方案和业务应用。由于外卖的业务特点是搭配成单，而《外卖套餐搭配的探索和应用》一文会针对性地介绍外卖套餐搭配技术的迭代以及应用实践。希望对从事相关工作的同学能够带来一些启发或者帮助。
比如“C罗”是一个实体，“金球奖”也是一个实体，他们俩之间有一个语义关系就是“获得奖项”。“运动员”、“足球运动员”都是概念，后者是前者的子类（对应于图中的subclassOf 关系）。
嘉宾 | 张亦弛 编辑 | 李慧文 随着电商行业的演进，电商商品量及覆盖市场日益增长，怎样发挥量级和市场优势成为一个重要命题，而知识图谱的本体 / 实体 / 属性 / 关系等概念和电商市场的类目架构 / 产品库 / 商品属性天然对应，知识图谱成为电商依赖的重要技术和服务基础。Shopee 商品算法团队研究多语言知识图谱技术，服务全球十多种语言市场，将知识图谱技术应用在多语言大规模商品的预测、商品属性信息抽取、产品库自动生成等电商核心数据场景，在准确率和覆盖率上均有极大的提升，并且把具体业务应用中基于传
导读：近几年来，图数据在计算机领域得到了广泛的应用。互联网数据量指数级增长，大数据技术、图数据方面的应用增长很快，各家互联网大厂都在图数据分析和应用方面大量投入人力和物力。为了让我们的搜索更加智能化，腾讯音乐也借助了知识图谱。今天和大家分享下腾讯音乐在图谱检索与业务实践方面的探索，主要包括以下几大部分：
作为一个文科生，深知文化娱乐、旅游休闲、市场营销等领域正在迎接推荐算法的洗礼，传统的分析、内容生产，势必会发生改变。因此笔者一直关注技术领域，斥巨资（狗头保命
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 团队介绍 NLP中心是美团人工智能技术研发的核心团队，致力于打造高性能、高扩展的搜索引擎和领先的自然语言处理核心技术和服务能力，依托搜索排序，NLP（自然语言处理）、Deep Learning（深度学习）、Knowledge Graph（知识图谱）等技术，处理美团海量文本数据，打通餐饮、旅行、休闲娱乐等本地生活服务各个场景数据，不断加深对用户、场景、查询和服务的理解，高效地支撑形态各样的生活服务搜索，解决搜索场景下的多意图、个性化，时效性问题，给用户良好的搜索
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第十三章《基于知识图谱的搜索与推荐》的14条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
