日前，上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的 Acemap 团队知识图谱小组发布了学术知识图谱 AceKG。从官网可以看到，Acemap 知识图谱（AceKG）描述了超过 1 亿个学术实体、22 亿条三元组信息，包含六千多万篇论文、五千多万位学者、五万多个研究领域、将近两万个学术研究机构等，数据集将近 100G。 知识图谱（Knowledge Graph）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。通过将应用数
提到社交网络分析，推荐系统、风控模型这些名词，相信你并不陌生，社交网络分析无非是 Pandas+Matplotlib，推荐系统大概率是余弦相似性、协同过滤，风控则被LR（逻辑回归）、XGBoost这些成熟的模型占据。
图数据挖掘算法已经在很多领域得到应用，但大多数图数据挖掘算法都没有考虑到算法的公平性。在本篇综述中，我们首先系统梳理了图数据挖掘领域内常见的算法公平性的定义和对应的量化指标。在此基础上，我们总结出了一个图数据挖掘算法公平性的分类法，并对现有提升公平性的方法进行了讨论。最后，我们整理了可以用于图数据挖掘中算法公平性研究的数据集，也指出了现有的挑战和未来的工作方向。
何小锋 京东商城基础架构部首席架构师 京东技术11.11基础架构峰会讲师 十九年一线研发经验，热爱技术，追求卓越。2011年加入京东，多次作为京东6·18和11.11大促的核心备战人员，在弹性计算、
作为近年来在无论在科技领域还是投资领域都非常火爆的概念，人工智能大数据等名词被讨论很多遍。这些新技术会带来什么工作机会呢？
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本文涵盖了构建知识图谱、向知识图谱添加新知识(或在知识图中精炼旧知识)以及访问(或查询)知识图谱的技术。 一本严谨而全面的教科书，涵盖了知识图谱的主要方法，人工智能中的一个活跃和跨学科领域。 知识图谱领域允许我们从复杂的现实世界数据中建模、处理和得出见解，在过去十年中，它已经成为人工智能的一个活跃的跨学科领域，借鉴了自然语言处理、数据挖掘和语义Web等领域。目前的项目包括预测网络攻击、推荐产品，甚至从数千篇关于COVID-19的论文中收集见解。这本教科书提供了该领域
【新智元导读】由上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的Acemap团队知识图谱小组，近日发布了学术知识图谱AceKG，提供了近100G大小的数据集，为每个实体提供了丰富的属性信息，涵盖权威学术知识，旨在为众多学术大数据挖掘项目提供支持。 Acemap学术知识图谱网址： http://acemap.sjtu.edu.cn/app/AceKG/ 知识图谱是知识工程的一个分支，由语义网络发展而来，由于其在搜索与推荐系统中的极大应用前景，近几年在机器学习、自然语言处理等最新技术的推动下迅速发展，受到了业界和学术界
来源 | 微软研究院AI头条（公众号ID：MSRAsia） 编者按：我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐系统作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务。但传统的推荐系统容易出现稀疏性和冷启动的问题，而知识图谱作为一种新兴类型的辅助信息，近几年逐渐引起了研究人员的关注，本文将向大家介绍知识图谱的相关知识以及知识图谱在推荐系统中可能的应用价值。一起来学习一下吧！ 小王是一名程序员。早上八点，他被闹铃叫醒，拿起手机开始浏览手机上的
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
文昕（TestLink）项目的起源于我们几位对知识图谱的热衷与爱好者，自2012年人类首次迎来知识图谱至2019年这一技术时代的拐点，全社会已经收益了诸多知识图谱的应用，它们有:正在蓬勃发展的RPA自动审批机器人的核心大脑；有类似某一场人工智能大会上”小度小度，我的快递到哪里了”这样的多伦对话的机器人；有刑侦查案的强大人物画像图谱，使犯罪从之前的”天网恢恢”到如今的”一击即中”。在大数据井喷的背景下，诸多友商深耕于电商数据、金融数据等高度结构化数据挖掘需求广泛的场景。
6月24日（周三）下午2点，知识工场实验室联合电子工业出版社博文视点荣幸邀请到蒙特利尔大学 & MILA研究所的 刘邦 助理教授，为大家带来一场【基于图表示的自然语言处理】精彩报告分享！ 基于图表示的自然语言处理 6月24日（周三） 14:00 分享摘要 这次分享报告将概要介绍刘邦博士在其博士期间的工作，包括对文本匹配、文本挖掘和文本生成等一系列自然语言处理（NLP）任务的研究。 我们会看到，图是一种很自然地表达词、句子、文章等文本对象之间联系和交互的表征方式。通过将不同语意粒度的文本对象合理地转化为
当前，金融业正经历从“互联网 +”到“智能 +”的跃变，催化银行信息服务向智能化方向发展。知识图谱技术作为人工智能领域的重要研究方向，在信贷、普惠等业务领域的海量数据挖掘与关联分析有良好的应用前景。中国工商银行软件开发中心（以下简称“工行软开中心”）整合行内外数据与信息，运用知识图谱技术打造面向信贷全流程的数据处理与知识挖掘服务，提升信贷运营精细化、智能化水平，为银行风险防控、营销拓客等业务提供决策支持，助力银行在信贷领域达成战略目标。
说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，不过，在AIWorld 2017世界人工智能大会上,百度副总裁、AI技术平台体系（AIG）总负责人王海峰却没有讲这些，这次他聊的是知识图谱。 虽然你可能说不出知识图谱的具体定义，但其实每天都在使用它。当你在百度搜索时，搜索结果右侧的联想，就来自于知识图谱技术的应用；你问百度某个字怎么念，答案也来自知识图谱的应用；你和度秘聊天，问他詹姆斯和科比谁厉害、都取得了哪些成就等等，背后都是知识图谱
面向垂直行业，结合专家知识、多源异构的碎片化知识和组织智能，引领从大数据分析到大知识工程进而大智慧系统的研发和落地应用。构建行业知识图谱，实现智能推理与知识服务，推进多机多人多任务的人机协同，开发新一代知识工程的技术体系和系统平台，服务搜索、推荐、规划、对话机器人等领域的情景感知和人机协同。
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：
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
引言：知识图谱本质上是语义网络的知识库。也可以简单地把知识图谱理解成多关系图 。知识图谱以半结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为各领域的研究提供切实的、有价值的参考。本文将重点介绍知识图谱技术与智慧金融的融合。
近两年来，随着Linking Open 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(Document Web)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(Data Web)。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Knowledge Graph、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。 知识图谱的表示和本质 正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提
在人工智能领域，知识推理技术是一个不断发展的重要分支，它关注于如何让计算机系统使用预先定义的知识库进行逻辑推理，以解决复杂问题。这种技术基于一系列成熟的理论和方法，从传统的符号逻辑推理发展到现代的图谱推理和机器学习融合方法。知识推理不仅涉及知识的有效表示和存储，还包括如何通过逻辑运算对这些知识进行处理和推导出新的知识。
导读 知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4.
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
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
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。
神秘的硅谷大数据挖掘公司 Palantir 是国内众多创业公司看齐的标杆，其业务是为政府和金融领域的大客户提供数据分析服务，帮助客户作出判断，甚至“预知未来”，它已于近期寻求 IPO，估值在 360 亿美元到 410 亿美元之间。
作者：李文哲 摘自：普惠大数据中心 导读 知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示
知识图谱（KnowledgeGraph）是谷歌在2012年提出的，其旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。随着知识图谱技术不断发展，现在已不仅仅局限于语义搜索相关应用，还成为了解决抽象知识与底层数据之间语义鸿沟问题的主要方法。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。学习Pandas最好的方法就是看官方文档：
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
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。
人工智能、机器学习和深度学习的发展改变了我们的生活。尽管有时人们还没有意识到，但实际上早已融入日常生活中：人工智能优化谷歌的搜索结果、亚马逊推荐的“猜你喜欢”，人工智能在零售和电商领域的影响不断扩大。 零售业如何结合人工智能提升行业收益？“猜你喜欢”之外人工智能技术还有哪些无限潜能？ 1月23日，达观数据创始人陈运文博士受邀出席中国电商委举办的第六届中国电商年会，现场和电商行业领军者们分享了智能文本处理技术在电商行业的应用及未来。以下为演讲内容精华。 NO.1 电商行业数据分析难点 电商行业做数据应用时
腾讯犀牛鸟精英人才培养计划是一项面向学生的校企联合培养方案，项目覆盖机器学习、量子计算、计算机视觉、语音技术、自然语言处理等产学研热点方向，入选学生将到腾讯开展科研访问，基于真实产业问题，借助腾讯海量数据、专家指导等资源，验证学术理论，加速成果应用转化，全面提升自身科研能力和综合素质。 2018年度申请时间已经过半，小伙伴们要抓紧哦~ 今年共有8个课题方向，54个子课题供大家选择，总有一款适合你！ 快来看看最后三个课题方向吧 数据挖掘及相关应用研究 6.1 强化学习技术在广告推荐系统 中的应用 研究如
鞠建勋，携程度假AI研发团队资深算法工程师，主要负责携程度假自然语言处理相关的AI项目。硕士毕业于南京大学，有五年的自然语言处理经验，专注于自然语言处理和知识图谱方面的应用和算法研发。
导读： 美国国防部长卡特曾赴硅谷招募顶尖科技人才。近年来的信息大爆炸使得五角大楼不得不将目光聚焦硅谷，以打击反恐。神秘的大数据平台Palantir就是美国CIA、FBI等寻求的合作对象。Palant
本文为安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱，携手迈进认知智能》精华解读系列第三篇——利用知识图谱助力攻击画像与威胁评估。主要利用知识图谱表示学习技术，对攻击源或攻击行为进行威胁评估。
疫情知识智能服务核心技术实践 知识疫图——全球新冠疫情智能驾驶舱，是一个基于知识的全球新冠疫情⻛险评估和复工辅助决策系统，提供基于知识驱动、全球疫情统计数据和预测模型对世界各地的疫情发展及⻛险状况进行量化评估和预测(Forecasting);跟踪(Tracing)最新各方面疫情进展，包括科学研究、政府动态和社会舆论等各方面;面向地区、机构和个体提供复工复产(Recovering)各方面的辅助决策支持，包括地区疫情⻛险评估、政府政策推荐、个人生理和心理健康自测评估等。 知识疫图专题 2020年5月08
人工智能的飞速发展导致了某些工作岗位因自动化操作取代手动操作而减少甚至消失，技术进步带来的欢欣鼓舞填补不了部分人因失业而导致的失落。然而，人工智能不仅仅“消灭”工作岗位，同时也会创造另外一些工作机会。这些新的工作机会是什么？与近年来大火的人工智能三大主义、机器学习、深度学习、大数据等概念又有哪些关系？ 一、人工智能三大主义能为我们创造什么工作？ 作为近年来在无论在科技领域还是投资领域都非常火爆的概念，人工智能并不是什么新技术。早在计算机被发明伊始，科学家们就在考虑用计算机技术实现人工智能了。1946
知识图谱（Knowledge Graph）的历程发展可以追溯到20世纪70年代诞生的专家系统，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。
本文介绍了知识图谱的概念、发展历程，以及明略数据在知识图谱领域的应用和贡献。明略数据作为知识图谱领域的领军企业，通过多年的技术积累和创新，已经成功应用于金融、公安、工业等多个行业。未来，明略数据将继续深耕知识图谱领域，推动大数据技术与知识图谱的融合发展，为行业提供更为高效、智能的解决方案。
本文介绍由亚马逊的研究团队推出的应用于生命科学的图神经网络指南《Graph Neural Networks in Life Sciences: Opportunities and Solutions》，这个工作发表在2022年数据挖掘顶会KDD上。图结构数据在生命科学以及医疗场景无处不在，最近很多研究把原来依赖于描述性数据分析的问题转化成依赖于生物网络的问题，例如图神经网络 (GNNs)。与其它领域相比，生命科学的问题有其自身的独特性和细微的差别。首先，这份指南比较全面地介绍了生命科学中的各种图结构数据，基于这些数据的生物和医学问题，以及相关的基于图机器学习的算法；随后，作者提供了四类基于GNN的解决方案的编程指南，每一种方案都提供了python代码和比较详细的说明，这四类问题包括：1）小分子属性预测；2）大分子属性和功能预测；3）基于双图（bi-graph）的蛋白质-配体对亲和力预测；4）利用知识图谱进行医学预测。所有代码都基于深度学习库DGL-lifesci和DGL-KE。
伦敦当地时间8月20日， ACM SIGKDD （知识发现与数据挖掘会议）正式在伦敦开幕，AI 科技评论也来到了现场为大家报道现场的盛况。
在近期AI科技评论对张杰博士进行的采访中，张杰如是回答了他对知识图谱未来发展的看法。
本文介绍了人工智能、机器学习、深度学习和大数据等概念及其相关技术，并探讨了这些技术对经济活动和社会生活的影响。文章还介绍了相关技术的工作职位及其对经济活动的影响。
人工智能的飞速发展导致了某些工作岗位因自动化操作取代手动操作而减少甚至消失，技术进步带来的欢欣鼓舞填补不了部分人因失业而导致的失落。然而，人工智能不仅仅“消灭”工作岗位，同时也会创造另外一些工作机会。这些新的工作机会是什么？与近年来大火的人工智能三大主义、机器学习、深度学习、大数据等概念又有哪些关系？
AI 科技评论按：今年 315 晚会曝光了智能骚扰电话机器人产业链，让我们意识到那些令人不堪其扰的销售来电背后，好多都是没感情的 AI。对此深恶痛绝的阿里人工智能实验室研究员聂再清决定「以其人之道还治其人之身」，近日发布一款名为「二哈」的防骚扰电话 AI 技术，让我们在接到骚扰来电时，可以选择转给 AI 代为应答。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。学习Pandas最好的方法就是看官方文档。
12月14日，YOCSEF将在中科院计算所举办“知识图谱”专题探索班，邀请自然语言处理、数据库、知识工程和机器学习领域重量级的专家做报告，让参会者在了解学科专题基础的同时，掌握本领域最新技术动态，了解未来技术趋势。
人工智能正处在从感知智能向认知智能发展的关键阶段，大量的行业智能化实践对认知智能理论与技术提出了强烈需求。随着人工智能和5G网络的迅速发展，认知智能可以引领人工智能走向下一个时代。 计算机科学与技术学院“语言认知与知识计算"团队将于12月8日在华东师范大学中山北路校区组织“认知智能”学术研讨会。 报告会邀请到认知智能领域中的十位著名学者，从知识图谱，常识发展，推荐算法，金融业务，能源工业等多个维度探讨认知智能的前沿进展和应用趋势，期望为该领域的研究人员带来一些有益的启发。 主办：华东师范大学计算机学院 协
知识图谱是下一代可信人工智能领域的关键技术组成之一。围绕知识的归纳抽取、演绎推理等处理与分析过程，诸多关键问题逐步被攻克，大幅推动了机器认知技术的发展。在网络空间安全领域，防御技术的智能化升级也亟需成熟、有效的网络空间安全领域知识图谱（以下简称为安全知识图谱）技术体系，为应对强对抗、高动态环境下的攻防博弈提供知识要素与推理智能支撑。为了归纳总结安全知识图谱的关键技术研究进展，本文将尝试通过技术概述的方式，尝试回答以下几个问题，期望为读者较成体系化的安全知识图谱研究现状总结。
JanusGraph 是一个开源的、分布式的、基于属性图的数据库，由 Apache TinkerPop 社区开发。它支持 Apache Cassandra 和 Apache HBase 作为存储后端，并提供原生支持 Gremlin 图遍历语言。
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