如何用机器学习解决大规模异构网络数据融合问题
内容提要
AMiner 是全球领先的学术网络分析挖掘系统，基于来自异构数据源的上亿学者、机构、技术概念、科技文献、专利等信息构建了科技领域知识图谱，为用户提供包括专家发现、合作推荐、技术热点趋势分析等功能。为 BATH 等顶级科技企业及国内外科研机构提供知识智能服务。
异构数据融合是 AMiner 底层知识图谱构建的核心问题。这次演讲将分享我们在多源异构数据融合、实体排岐等问题上采用的机器学习模型、技术方案及实践心得。
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