智能硬件是欢喜还是愁呢？其实是喜忧参半。 一、好消息是：智能硬件终于进入主流消费节日了 相比去年的一个变化是，智能硬件在2014年双十一有了一席之地。...京东在双十一期间的智能硬件上架情况也一定程度反映了智能硬件的趋势：最热的是智能家居，接下来是可穿戴设别和智能健康产品。车载OBD、无人机之类的智能硬件难觅踪影。...二、坏消息是：智能硬件参加双十一象征意义大于实际意义 经抽查发现，在参加京东智能硬件专场的产品中，麦开智能水杯原价399元，双十一价格仅为329元，不过还有不少产品并未降价，甚至是升价了。 ?...如果一个用户想要买麦开水杯，399会买，329应该还是会买。 不过，这并不说智能硬件参加双十一就没有意义，因为这至少让更多人知道产品的存在，形成教育市场、接触用户和传播曝光的效果。...不过，两年过去智能硬件距离普通消费者依然还有一段距离，不论是可穿戴设备还是智能家居距离普通消费者均有一定距离，只有智能路由器和智能电视（盒子）这两类产品出货量达超过百万。
腾讯云双十一活动火爆进行中，之前给大家分享给各种活动的玩法。详见下方传送门。...腾讯云双十一上云拼团Go详细攻略腾讯云双十一热门活动本次给大家带来一些此次活动的好物推荐，双十一活动传送门，有需要的小伙伴按需购买哦~活动连接：https://mc.tencent.com/XG6bYV4u...一、服务器篇1.1、轻量应用服务器活动轻量应用服务器（TencentCloud Lighthouse）是新一代开箱即用、面向轻量应用场景的云服务器产品，相比普通云服务器更加简单易用且更贴近应用，以套餐形式整体售卖基础云资源并提供高带宽流量包...，将热门开源软件融合打包实现一键构建应用，提供极简上云体验。...，传送门1.1.2、老用户本次老用户可以参加轻量应用服务器秒杀活动，只需36元就可以购买一年的轻量应用服务器，虽然价格贵一点，但是带宽，磁盘和流量也是高于新用户的，传送门1.1.3、小结轻量应用服务器非常适合个人开发者
题记：推荐引擎根据的分类根据数据源，分为基于人口统计学的（用户年龄或性别相同判定为相似用户）、基于内容的（物品具有相同关键词和Tag，没有考虑人为因素），以及基于协同过滤的推荐（发现物品，内容或用户的相关性推荐...）、以及基于模型的推荐（机器学习，所谓机器学习，即让计算机像人脑一样持续学习，是人工智能领域内的一个子领域）。...推荐算法： 潜在因子（Latent Factor）算法。 应用领域：“网易云音乐歌单个性化推荐”、“豆瓣电台音乐推荐”等。 关键因素： 评分矩阵的UV分解的理解。...算法思想： 每个用户（user）都有自己的偏好，比如A喜欢带有小清新的、吉他伴奏的、王菲等元素（latent factor），如果一首歌（item）带有这些元素，那么就将这首歌推荐给该用户...因此我们队张三推荐四首歌中得分最高的B，对李四推荐得分最高的C，王五推荐B。 如果用矩阵表示即为： ?
在智能推荐ToB企业服务领域，达观数据已经有了10余年的推荐技术沉淀和上千家客户的行业应用实践经验。...达观智能推荐基于前沿的人工智能和大数据分析挖掘技术，经过多年的产品打磨和持续的行业应用探索，累计服务客户数量达到了上千家。...实践证明，混合推荐系统通常可以获得更好的推荐结果，并且近年来越来越受欢迎。知识图谱概述知识图谱（Knowledge Graph，KG）是一种描述实体或概念并使用不同类型的语义关系将它们连接起来的结构。...通俗来讲，就是把不同种类的信息连接在一起得到的一个语义关系网，知识图谱以结构化的方式描述客观世界，沉淀背景知识，将信息知识表示成更接近人类认识世界的形式，已经被广泛应用于搜索引擎、智能推荐、智能问答、语言理解...一般来说，基于KG的推荐方法，第一步需要构建KG，可以是物品知识图谱（Item Knowledge Graph，IKG），也可以是用户物品知识图谱（User-Item Knowledge Graph，UIKG
搭建了一份知识图谱之后，如何更好的利用和优化它呢？今天我们介绍知识图谱中的知识推理来回答这个问题。...作者&编辑 | 小Dream哥 1 知识推理 刚刚开始接触深度学习的时候，心里一直藏着一个疑惑，即现在的神经网络和反向传播算法为什么会被称为“人工智能”，怎么看，也不过是一种模仿神经学的更为复杂数学模型而已...直到接触到了知识图谱以及今天要介绍的知识推理，才感觉到一些所谓真正“人工智能”的味道。闲话叙毕，现在看看所谓的知识推理，究竟是怎么一回事，有哪些实现方法，进展到了什么样的程度。...设想一下，假如机器推理做的完备，一方面，它能够帮我们填充知识图谱中大量的空缺，使得知识更为完备；另一方面，对于知识问答、推荐系统等任务也有非常大的加成，能够在一定程度上让我们的机器变成一个“小机灵鬼”。...总结 知识图谱是人工智能技术最重要的基础设施，是计算机能够实现推理、预测等类似人类思考能力的关键。
推荐系统简介 一句话来介绍的话，就是通过分析历史数据，来给用户推荐可能会喜欢/购买的商品，这里面的核心就是用户 (User) 和 商品 (Item)。...因此item的建模比较关键，在推荐系统中，目前不少工作开始融合一些结构信息来提高性能与解释性，至于如何建模结构，个人理解已有工作大概可以分为两种类型： 结合知识图谱（Knowledge Graph) 结合异质信息网络...(Heterogenerous Network) 本篇笔记主要集中在推荐系统结合知识图谱的几篇工作做个非常简单的总结，后续如时间允许，会将这一系列补全。...问题：给用户推荐一个商品列表，评价指标是使用Map@K, Recall@K ?...RippleNet: 将知识图谱作为额外信息，融入到CTR/Top-K推荐 动机 考虑到水波(Ripple)的传播，以user感兴趣的item为seed，在商品知识图谱上向外一圈一圈的扩散到其他的item
智能科技对于新零售的影响仅仅只是它的众多影响的一个方面，其对于金融行业的影响则是一切影响的终极落脚点。...另外，随着金融产品的不断出现，用户在筛选金融产品的时候同样需要浪费很多的时间和精力，而借助智能推荐的软件，我们能够将与用户匹配度较高的金融产品直接推荐给用户，减少了用户的筛选金融产品不专业造成的投资风险...一个智能科技与金融深度融合的时代正在悄然来临。 智能金融时代，哪些创新点值得挖掘？ 智能科技在新零售领域的应用，将会开启一个智能科技与传统行业融合的新时代。...金融行业的风控环节、项目调研环节、项目运营环节、项目推荐环节都可能出现更多智能机器人的影子，借助他们不仅能够提升金融行业的运作效率，而且能够让金融行业运行状态更加流畅，真正让智能金融不再仅仅只是一句口号...智能机器人风控、智能机器人调研、智能机器人推荐都将会在金融领域当中出现，一个由智能机器人为主导的新金融时代正在一步步从梦想变成现实。
数据挖掘的基本任务：利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法。...利用数据分析手段，对菜品实现智能推荐、促销结果分析、客户价值分析、新店选点优化、热销滞销菜品分析和销量趋势预测。...数据变换 ④ 构建模型：模式发现、构建模型、验证模型 ⑤ 模型评价：设定评价标准、多模型对比、模型优化 ⑥ 模型发布：模型部署、模型重构 1.定义挖掘目标 实现动态菜品智能推荐...5.挖掘建模 样本抽取完成并经预处理后，接下来要考虑的问题是：本次建模属于数据挖掘应用中的 哪类问题（分类、聚类、关联规则、时序模式或是智能推荐），选用哪种算法进行模型构建？...针对餐饮行业的数据挖掘应用，挖掘建模主要包括： 基于关联规则算法的动态菜品智能推荐 基于聚类算法的餐饮客户价值分析 基于分类与预测算法的菜品销量预测 基于整体优化的新店选址
本项目包含知识图谱的论文、代码和阅读笔记的集合。...by shaoxiongji Github项目地址： https://github.com/shaoxiongji/awesome-knowledge-graph 知识图谱嵌入 Variational...[Paper] [Code] 知识图谱补全 Embedding Multimodal Relational Data for Knowledge Base Completion....[Paper] [Code] 推荐系统 Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation....[Paper] [Code] 动态知识图谱 HyTE: Hyperplane-based Temporally aware Knowledge Graph Embedding.
疾病自诊主要通过利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别， 建立医学知识图谱， 从而实现基于患者问诊文本的疾病初诊，这个功能帮助患者初步了解自身的疾病情况并为下一步与医生的交流提供支持。...第二个功能是医生推荐，本平台采用基于Jacard距离的Minhash和minhashLSHForest算法来进行推荐， 匹配患者的咨询文本和医生的历史问诊信息，从而为患者推荐最适合的医生，最后我们使用Django...2.4 知识图谱构建 为了进行准确的疾病诊断，我们依托于大规模数据集构建知识图谱。 build_kg模块提供了有关知识图谱构建的信息。...3、医生推荐 在医生推荐模块，平台期望寻找到历史数据中与用户最相似的患者，并找到与之对应到相应的医生，来完成个性化的推荐。...最后，平台通过匹配度较高的问诊记录来推荐医生。 recommend模块提供了有关知识图谱构建的信息。
接下来，我们就跟着涂鸦智能对智能趋势的洞察，一起看看什么智能产品会抢先获得市场的胜利。...从去年双十一开始，各种健康相关产品已经开始闯入了爆卖榜单。而在智能领域，涂鸦和客户合作的几款智能产品备受追捧。...除了健康支持外，GT7A智能手表作为涂鸦智能生态一部分，可以与超2200多种智能品类互联互通，一键控制涂鸦生态内的空调、照明灯产品，让用户享受到交互体验更优的智能场景。...现在涂鸦智能让这一个只有童话或者科幻片里出现的场景变成了现实。涂鸦智能赋能西蒙电气打造出了多合一空气传感器新品。...如何用智能解决消费者自己都没有洞察的问题并保证智能化的稳定、高效、一体化输出，成为下个双十一的爆款，与涂鸦智能等具备雄厚技术实力、多年实操经验、市场前沿洞察力的IoT平台合作，会成为更高效可行的路径。
在推荐系统中引入知识图谱被验证会给user-item的预测效果带来比较明显的提升，一个主要原因在于通过知识图谱，可以挖掘到很多user-item历史交互行为中看不到的信息。...知识图谱如何应用到推荐系统中呢？今天就给大家带来4篇顶会中典型的知识图谱应用到推荐系统的工作。...，核心是采用推荐任务+知识图谱补全任务联合学习。...现实中的知识图谱一般都是不完整的，这会影响知识图谱在推荐系统中使用的效果。比如有个电影和导员的关系在知识图谱中没有，就会导致即使一个用户点击了很多这个导员的电影，KG也无法推荐这个关系缺失的电影。...这样推荐系统任务也会更新知识图谱的embedding，帮助link prediction任务；同时知识图谱的信息会为推荐系统任务提供额外信息。
一个知识图谱由若干个三元组（h、r、t）组成，其中h和t代表一条关系的头结点和尾节点，r代表关系。...，避免推荐结果局限于单一类型 「可解释性（explainability）」：连接用户的历史记录和推荐结果，从而提高用户对推荐结果的满意度和接受度，增强用户对推荐系统的信任。...一般使用知识图谱有三种模式，如上图： 「依次学习（one-by-one learning）」 使用知识图谱特征学习得到实体向量和关系向量，然后将这些低维向量（TransR方法等），引入推荐系统再做后面的处理...即只把知识图谱作为一个side info，多一维特征的处理方式。...「联合学习（joint learning）」 将知识图谱特征学习和推荐算法的目标函数结合，使用端到端（end-to-end）的方法进行联合学习。即把知识图谱的损失也纳入到最后的损失函数联合训练。
可以依据一定的推理规则发现新知识，形成的知识经过质量评估后进入知识图谱。依据知识图谱数据平台可构建语义搜索，智能问答，推荐等应用。 以下是知识图谱构建步骤的详细介绍。...基于知识图谱的相关应用大致可以分为搜索、问答、决策、推荐等几种常见的类别，本文主要就年初规划的xx智能问答建设方案，介绍一下基于知识图谱的智能问答，主要分为如下几个方面： 1、人机对话体系结构 2、问答产品知识结构...另一方面也包括用户偏好的学习，这一点在推荐系统中是非常重要的，属于用户画像的学习。Allo 学习用户画像的低维稠密向量化表示（User Embedding）。...在跨终端、多场景领域支持多轮交互、多模式交互(文本、语音和图像)和问题推荐预测、支持多模型识别客户意图，基于客户需求的垂直领域(服务、导购、助手等)均通过智能+人工的方式提供客户极致的客户体验。...这里的智能问答助手主要都是通过机器人、虚拟语音助手、音箱等形态来承接，并且具有多模态识别以及服务推荐、引导、聊天等功能，比一般的文本问答都更智能、更方便。
【导读】既昨天推出六篇知识图谱（Knowledge Graph）文章，专知内容组今天又推出最近六篇知识图谱相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1....Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs（基于语义嵌入和知识图谱零次识别） ---- ---- 作者：Xiaolong...Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings（卷积二维知识图谱嵌入） ---- ---- 作者：Tim Dettmers,Pasquale Minervini,...Variational Knowledge Graph Reasoning（变分知识图谱推理） ---- ---- 作者：Wenhu Chen,Wenhan Xiong,Xifeng Yan,William...Learning over Knowledge-Base Embeddings for Recommendation（在知识库嵌入的基础上进行推荐） ---- ---- 作者：Yongfeng Zhang
知识图谱（Knowledge Graph，KG）可以理解成一个知识库，用来存储实体与实体之间的关系。知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息，帮助模型更好地完成任务。...在推荐算法中融入电影的知识图谱，能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户。 实例描述 现有一个电影评分数据集和一个电影相关的知识图谱。...2.将交叉压缩单元模型集成到MKR框架中 在MKR框架中，推荐算法模型和知识图谱词嵌入模型的处理流程几乎一样。可以进行同步处理。在实现时，将整个处理过程横向拆开，分为低层和高层两部分。...—高层：推荐算法模型和知识图谱词嵌入模型分别将低层的传上来的特征连接在一起，通过全连接层回归到各自的目标结果。 具体实现的代码如下。...3.实现MKR框架的反向结构 MKR框架的反向结构主要是loss值的计算，其loss值一共分为3部分：推荐算法模型模型的loss值、知识图谱词嵌入模型的loss值和参数权重的正则项。
以下是详细的活动解读、薅羊毛省钱攻略和产品推荐清单，帮大家高效地利用这次双十一活动。...价格低至几元，是双十一活动中抢购的重点。满减活动：今年的满减门槛比较友好，通常是 满500减50，满1000减100，可以叠加多款产品一同购买触发满减，是想一次性购入多项服务的最佳选择。...带上开发团队小伙伴一起拼团，不仅省钱，还可以分摊成本。️ 行业/领域推荐清单以下是针对不同业务场景和行业的双十一推荐产品，适合各种开发者的需求：1....轻量应用服务器推荐理由：轻量应用服务器非常适合个人开发者和小型团队，双十一价格低至几元/月。...推荐配置：按流量包购买，适合流量较大的项目，双十一折扣适合大流量项目锁定低价。 双十一总结与购物建议2024年的腾讯云双十一活动为开发者和企业提供了绝佳的上云时机。
知识图谱嵌入在推荐系统中的优势将知识图谱嵌入技术引入推荐系统带来了一系列优势：优势 解释...构建知识图谱嵌入推荐系统的关键步骤知识图谱的构建在推荐系统中使用知识图谱的第一步是构建一个全面的图谱。知识图谱通常由实体（如用户、物品、属性）和它们之间的关系组成。...构建知识图谱的过程包括数据收集、实体识别和关系挖掘。例如，在一个电影推荐系统中，实体可以包括电影、演员、导演、用户等，关系则可以是出演、执导、喜欢等。...推荐系统中的数据通常包含用户-物品交互信息（如点击、购买、评分）和知识图谱信息。我们需要将这些数据整合在一起，形成一个统一的训练数据集。...Reciprocal Rank)推荐物品的排名是否靠前 3 基于嵌入向量进行推荐最后一步是基于训练好的嵌入向量进行推荐。
本体知识图谱 本体就是对那些可能相对于某一智能体（agent）或智能体群体而存在的概念和关系的一种描述。 ——汤姆·格鲁伯——《迈向知识共享型本体的设计原则》。 ...本体从schema的角度来定义（自上向下），而知识图谱其实更强调的是数据层（自底向上）来构建。对于领域或垂直行业的知识图谱，一般都需要有本体层。而实体可以定义为本体的某个概念的实例。 ...——王昊奋老师 本体（ontology）主要应用于：人工智能、语义网、软件工程、 生物医学信息学、图书馆学以及信息架构。...指一种由那些在各种各样的领域本体之中都普遍适用的共同对象所构成的模型。其中所收录的核心词表，可以用来描述一套领域当中的对象。如openCyc。...openCyc 是一个致力于将各个领域的本体及常识知识综合地集成在一起，并在此基础上实现知识推理的人工智能项目。其目标是使人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作。
Cross-Entropy and Negative Sampling: With Case Study for Knowledge Graph Embedding Softmax交叉熵和负采样的统一解释...推荐系统 Personalized Transformer for Explainable Recommendation 用于可解释推荐的个性化Transformer HieRec: Hierarchical...Chinese Essay Assessment System with Automated Rating, Review Generation, and Recommendation IFlyEA：一个具有自动评级...、评论生成和推荐功能的中文作文评估系统 Are we human, or are we users?...自然语言处理在以人为本的新闻推荐器中的作用，促使用户选择不同的内容 - END -
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
腾讯会议
云直播
对象存储
