最近有学员再后台吐槽大厂对于知识图谱项目方面的考察深度提升了很多，面试问题一环接一环，把自己问的头皮发麻： 说说自己在项目中具体负责的模块中用到的技术细节，遇到了什么问题？ 为什么这么做？效果如何？你如何调整模型，你思考的逻辑是什么？ 你使用的模型的损失函数、如何优化、怎么训练模型的、用的什么数据集？ 优化算法的选择做过哪些？为啥这么做？ ...... 大家都知道NLP近几年非常火，而且发展也特别快。那些耳熟能详的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术也被大量应用于项目实践中。 尤其是知识图
新学期即将到来，你准备好了吗？ 时间不允许你再做一条快乐咸鱼了， 博文菌奉上一份充电书单 帮你快速加载学霸Buff 满状态迎接新学期！ 当然少不了我们的神仙优惠码 【实付200减40】 可叠加当前每满100减50活动使用 相当于花160元买到价值400元的书 让你品质好书囤到爽！ 快点收下这份快乐吧~ 当当大促怎么BUY？ ---- 结算时输入优惠码：UB5RXZ 使用渠道：当当小程序或当当APP 使用时间：9月7日前 省省省的快乐喷泉 > 小程序直达购书专题 < 扫描小程序选择想要的书，结算页面输入
全球AI技术开放日，是由AICamp发起的学习和练习AI技术的一系列交流学习活动。组织国内外AI专家学者走进优秀的AI技术公司，一起交流学习AI技术具体实践。 7月14日走进携程专场，将探索携程在线旅游业务背后的AI大脑。由来自硅谷和携程的讲师围绕相关业务发展过程中遇到的问题和解决方案展开，从技术挑战与选型、架构设计与阶段性演进、新技术应用探索等多个层面进行分享。 活动信息 ---- 【时间】7月14日（周六）12:30-17:00 【地点】上海市长宁区金钟路968号，凌空SOHO12号楼 【报名】点击文
// 把闸拉了，今天谁也别想加班！ // 又是一年1024，又是一年程序员节 电子工业出版社博文视点联合当当网为奋战了一整年的猿媛们 奉上一份安慰购书大礼包 ◆ 当当网计算机图书全场5折封顶 ◆ 粉丝专属优惠码 满200减50 UPY578 满300减80 SF5R86 买的越多优惠越大 犹豫什么 囤它！ ---- 使用渠道：当当小程序或APP 使用时间：10/20-10/24 仅限当当自营科技类图书 结算时输入优惠码： 满200减50 UPY578 满300减80 SF5R86 进入下
这句话大概可以总结两层意思，一方面人工智能让更多的企业面对更广阔的商业前景，另一方面是如果要运用人工智能创造价值，就必须拥抱技术，实现真正的落地。
随着信息流和短视频应用的发展，推荐系统已经从传统的单目标浅层网络的中小型架构演进为多目标超大规模深度学习的复杂架构。这种复杂的系统的演进对大规模的训练推理和在线排序提出了非常高的技术要求。 另外随着用户消费内容类型以及业务复杂度的增加，如何更好地理解文字、图片、视频到多模态，乃至用户画像的进一步演进，到最终可以给用户推送最合适的内容，也成为了一个在不断迭代和优化的过程。 11 月 5-6 日，AICon 全球人工智能与机器学习技术大会（北京站）2021 将落地北京。我们邀请到了腾讯看点 CTO 兼副总经理、
当技术抛弃你时 甚至不会跟你说声再见 “疯狂系列”长期以来一直是博文菌心尖尖上的肉，配套书籍一出版即跃居京东计算机类TOP1，好评度高达98%！ 今天推荐的这门课，它就是《跟着李刚老师学Spring Boot终极课程体系》之一的—— 《跟着李刚老师学Spring Boot》 Spring Boot作为Java后端开发集大成的框架，它几乎无所不能。 这套视频课程一共129集，每集20～30分钟， 与阅读Spring Boot官方手册不同 本课程制定了一条切实可行的学习曲线， 你只需具有基本的SSH、SSM
ChatGPT 很火，是因为它确实挺牛的！本文是和文因互联CEO鲍捷老师直播之前采访 ChatGPT 的实录，本专业的人士可以看出其不足之处，但外行人看来，估计很难分辨这里面回答的不好的地方。 从中也可以看出， ChatGPT可以作为领域内的效率工具，在自己能够判别好坏对错的领域内提升文字工作的效率；但千万不要当成搜索引擎用来获取自己不熟悉的领域的知识！ 在和王昊奋、刘焕勇两位老师交流后，更新了一个等式，把加号改成了⊙号，用来表示组合/融合的方法，这里的 AGI，我称之为以人为本AGI。 神经网络大模型
👆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
TF——为技术团队提供顶级交流平台。日前，TF 2023年度活动计划已确定，共计33场活动将于4月开启，活动主题涉及知识图谱、数据科学、智能制造、架构、安全、智能设备与交互、数字化转型与企业架构、算法与AI、智能前端、工程师文化、研发效能、软件质量工程等技术方向。 TF技术前线（Tech Frontier） 2017年6月成立，为企业界计算机专业人士创建的企业间常态化合作交流平台，隶属CCF 企业与职业发展工作委员会。自创建至今，已举办96期TF研讨会。涉及主题包括知识图谱、数据科学、智能制造、架构、安全
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 小红书电商算法团队 团队介绍 小红书电商算法团队立足于整个电商分发场景，探索机器学习、深度学习、强化学习、人工智能和NLP前沿的技术发展，探索社区电商的价值。 算法场景分为电商搜索与推荐，主要工作包括： - 触发策略：用户数据理解、深度匹配，传统匹配、用户意图识别、query纠错/改写、相关性建模等； - 质量预估：点击率、转化率、客单价、交易额预估等 - 机制设计：排序机制、流量预估、多样性机制等 - 创意优化：商品图片、标题、优惠信息等展示创意优化； 岗位基本需求
年终两个月，为保证在两波电商大战中能够突围而出，各大零售电商企业把控着平台运维、商品管理、仓储物流、推广引流、售后服务等各个环节，避免任意失误给企业带来损失。一个购物狂欢节背后，是无数电商人的血与泪。
CNCC2022将于12月8日至10日举办，今年CNCC技术论坛数量达到122个，内容涵盖了“计算+行业、人工智能、云计算、教育、安全”等30个方向。本文特别介绍将于12月10日举行的【预训练大模型】技术论坛。 近年来，大规模预训练模型以强大的研究基础性、技术通用性、应用泛化性，得到产学研各方的高度关注。阿里巴巴达摩院研发了超大规模中文多模态预训练模型体系“通义”，并陆续推出了百亿、千亿、万亿和十万亿参数规模的预训练模型，实现了高效低碳的预训练，推动预训练基础模型的产业化应用。论坛将在预训练大模型多模态，开
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在企业数字化、智能化转型的研发、生产、供应、销售、服务等诸多场景中，如何融合数据与专家知识，协同驱动业绩增长是一个多方关注，且难以解决的难题。 比如： 如何干预用户认知？企业应如何对针对不同用户群体，制定合适的北极星指标，生成并选择最优的策略，在不同场景中对用户群体进行干预，引导用户的认知变化，带来活跃与付费的业绩增长？ 如何融合多方知识？企业应如何将业务需求知识、场景事理知识、用户、商品等业务目标知识进行关联与聚合，并被用户洞察分析、标签生产、数据平台
随着人工智能技术的飞速发展及应用推广，AI在日趋成熟之余，已然成为行业竞争的重点方向。就中国而言，从《新一代人工智能发展规划》的实施，到人工智能教材的推出，AI无疑离我们越来越近，“AI+”产业应用更是成为国家经济增长新引擎。未来，所有企业都将互联网化，所有互联网企业都将 AI 化。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 2016年，微软亚洲研究院谢幸博士的团队开始将深度学习、知识图谱、强化学习、图神经网络等最新技术应用到微软的广告、新闻、游戏等推荐场景，取得了推荐效果、用户活跃度以及广告收入的大幅度提升，并发表了一系列有影响力的学术论文。他们将成功的经验进行总结，与微软云计算团队的邬涛博士、张乐博士等合作者一起开发了Microsoft Recommenders项目。 该项目在2018年底正式开源，目前是GitHub上星标最多的开源推荐系统项目。 后深
本期会议邀请到来自腾讯IEG Global算法中心NLP负责人刘文强、阿里巴巴集团高级算法专家白钰、竞技世界SPG游戏AI负责人邢新颖、前上市公司CDO及AI和大数据方向独立投资人单艺四位老师，为我们分享AI智能在游戏、多语言、产业互联网等不同场景的实践经验，与我们共同探讨大模型AI、数据智能的发展趋势和前景。4月22日，欢迎报名！ 为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第100期 时间 2023年4月22日 14:00-18:10 主题 大模型时代下数据智能的应用与前景 欢迎扫码了解详情报名现场参会 报
抛出一个观点： 神经网络大模型 ⊙ 知识图谱 ⊙ 强化学习=通用人工智能（AGI） ⊙号用来表示组合/融合的方法，这里的 AGI，我称之为以人为本AGI。 通用人工智能有两类——以人为本和以AI为本。 以人为本AGI ：就是以人类为中心的通用人工智能，人工智能是以服务人类为目的的，有名的“机器人三定律”说的也是这个。以人为本 AGI，不可避免地会遇到 “事实”x问题，这个事实是以人类为标准的，比如《定风波 莫听穿林打叶声》这首词的作者是苏轼，如果如下图一样胡编乱造，那就是不可以接受的了。这些涉及人类生产、生
导读：目前为止 IT 产业经历了六次浪潮，分别为：大型机时代，小型机时代，个人电脑时代，桌面互联网时代，移动互联网时代和 AIOT 时代。在这些时代背后可以发现是人机交互方式的变化：从鼠键交互，到触控交互，再到语音智能交互，可以看到人机交互的方式在向更自然更直接化的方式演进。今天会和大家分享基于知识图谱的问答在美团智能交互场景中的应用和演进。
近期，ChatGPT爆火出圈，引起各行各业广泛关注。 Google也在顺势而为，推出竞品Bard，却在昨天因回答失误导致市值大跌。 ChatGPT为何如此备受推崇，Bard真的就此败北了吗？ 下面我们来看看领域资深专家、达观数据副总裁、《知识图谱：认知智能理论与实战》一书的作者王文广老师怎么说吧~~ 01 ChatGPT爆火出圈始末 “虎越雄关踪影杳，兔临春境万家新。” 岁末年初，人工智能江湖掀起了江湖上的一场“血雨腥风”。 这场风雨的起因是屠龙刀——ChatGPT。 可谓屠龙刀ChatGPT一现江湖，即引
随着中国保险科技的高速发展，保险行业仍面临相当的挑战，主要表现在数据收集、整合方面。
大数据时代，NoSQL数据库是企业构建数据能力的核心工具之一。近期，在2022腾讯全球数字生态大会NoSQL数据库专场上，腾讯云发布了多项NoSQL产品能力升级，并重点讲解了其背后的自研技术要点及实现细节，分享了腾讯云NoSQL为广大企业提供的高可靠、高效率、低成本的企业级特性及行业解决方案。 开场演讲中，腾讯云数据库高级产品经理佘春明分享了当前NoSQL在企业应用方面的趋势与挑战。近年来，Redis已成为全球最受欢迎的NoSQL数据库之一，而随着业务的不断运营、发展，兼容Redis协议的海量KV存储需求越
作者 | 马红伟 人工智能在疫情期间的各行各业都起到了关键的作用，在这个阶段也取得了迅速的发展，深度学习、自然语言处理、图神经网络、多模态语音交互、计算机视觉等人工智能技术被应用在了各个领域中，飞速发展的同时很多问题也在落地实践中滋生。 为了帮助大家更好地落地人工智能技术、解决当下实际操作中遇到的技术难题、找到 2021 年人工智能的发展方向，我们决定在 2021 年 9 月 17-18 日于北京国际会议中心举办 AICon 全球人工智能与机器学习技术大会。本次会议在组委会和专题出品人的把关下共设置了 12
博文视点程序员读书节 第九日 ● 精彩继续 持续关注每日推送 > 更多精彩活动享不停 < 行业大咖私房书单 领域专家精彩联播 十日荐书计划 百份大厂联名福袋 学院课程全场超值秒杀 学院超级会员1元抢 …… 限定活动不间断进行 整整十天高密度福利轰炸 给你安排上了！ ▼ 博文视点程序员读书节 10月15日-10月24日 十日好书&惊喜不间断 一波带走十重满足！我可以！ 第 一 弹 十日荐书计划 第九日 荐书官：王昊奋 同济大学百人计划特聘研究员 上海市优秀博士 OpenKG创始人之一 中文知识
随着知识图谱技术的发展，其在电商、医疗、金融等领域得到了越来越广泛的应用。在过去的几年间，我们团队一直致力于探索知识图谱在新零售问答和直播场景的应用，提出了阿里小蜜新零售多模态知识图谱AliMe MKG（AliMe指图谱建设时期团队的名称阿里小蜜，MKG是多模态知识图谱的缩写）。本次报告将介绍过去一年多我们在多模态知识图谱方面的探索与实践工作，主要分为以下三个方面：
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618：探秘京东技术取胜之道》，两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
在附上的后台数据截图中，发现了不可思议的现象，有人在两三秒内投出了十多票！难道是“千手观音”在pick小姐姐？
知识图谱问答（Knowledge-based Question Answering, KBQA）是指给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。美团在平台服务的售前、售中、售后全链路的多个场景中都存在大量的咨询问题。我们基于问答系统，以自动智能回复或推荐回复的方式，来帮助商家提升回答用户问题的效率，同时更快地解决用户问题。
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
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 《梦华录》是最近一段时间讨论度颇高的一部电视剧，豆瓣评分一度高达8.8分，是近些年来评分较高的一部古装影视剧。其制作相对精良，画面精美，主要人物的性格特色明显，角色鲜明。并且，这部剧的内容本身当属“披着古装的现代都市剧”，许多情节都能引起人们的共鸣。 不过，今天我们不是来聊剧情的，而是想借这部剧来谈谈知识图谱。从有意思的事情中学习，才能高效地学为所用嘛！ 众所周知，知识图谱是由实体和关系组成的网状结构的知识表示。 最新的研究表明，人脑就是通过知识与知识
Web 系统的设计要点之一是内容和表示的分离，网站以HTML发布内容，对内容进行操作的服务也只能访问 HTML。随着表现形式各异的设备在大量地增加，也大大增加了网站针对不同表示格式的数量。同时，一些新的个人助理应用，例如google assitant，amazon的Alexa，已经开始为web提供接触用户的新渠道。
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。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种通过计算机模拟人类智能的技术，其应用范围越来越广泛。知识图谱（Knowledge Graph，KG）则是人工智能技术中的重要组成部分，它是一种结构化的、语义化的知识表示方式，能够帮助计算机理解和处理人类语言。
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。
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
在人工智能应用层出不穷的今天，作为软件从业者，我们都非常关注如何在自己研发的应用中使用人工智能技术，以提高软件的智能化水平。
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。
News 新闻 3月29日，复旦大学计算机学院教授、知识工厂实验室创始人、国内最早从事知识图谱研究的学者之一肖仰华博士受聘担任达观数据高级顾问，进一步增强达观数据在文本智能处理领域的技术攻坚力量，共同
随着全球数字经济的蓬勃发展，网络安全与物联网、工业互联网、云计算、5G 等多种场景和技术的融合极大地改变了网络安全防护体系。如何打造智能化的网络安全防护成为了学术界和工业界的热点。基于人工智能的安全运营技术方案（AISecOps）将大幅提升威胁检测、风险评估、自动化响应等关键运营环节的处理效率，大幅减少对专家经验的依赖，助力网络安全运营产业的技术升级。近年来，知识图谱技术得到了迅速发展，本文目的在于探讨智能的安全运营技术中知识图谱技术应该发挥何种作用。
提到图，大家可能不怎么了解，但是提到知识图谱（knowledge graph），绝对是当前的热门话题。近年来，各个行业涌现出大量的垂直应用及服务提供商，各个企业，从技术到业务的各个条线，纷纷学习知识图谱的概念、技术、建设方法。知识图谱，是对现实世界的抽象，通过点和边描述实体之间的关系，构成一个大型的语义网络，提供一种从关系的视角来观察世界的方法。但究其本质，知识图谱其实只是图的其中一种应用。那除了知识图谱，图还能做什么呢？
知识图谱是一种基于图的结构化知识表示方式.如何构造大规模高质量的知识图谱, 是研究和实践面临的一个重要问题.提出了一种基于互联网群体智能的协同式知识图谱构造方法.该方法的核心是一个持续运行的回路, 其中包含自由探索、自动融合、主动反馈3个活动.在自由探索活动中, 每一参与者独立进行知识图谱的构造活动.在自动融合活动中, 所有参与者的个体知识图谱被实时融合在一起, 形成群体知识图谱.在主动反馈活动中, 支撑环境根据每一参与者的个体知识图谱和当前时刻的群体知识图谱, 向该参与者推荐特定的知识图谱片段信息, 以提高其构造知识图谱的效率.针对这3个活动, 建立了一种层次式的个体知识图谱表示机制, 提出了一种以最小化广义熵为目标的个体知识图谱融合算法, 设计了情境无关和情境相关两种类型的信息反馈方式.为了验证所提方法及关键技术的可行性, 设计并实施了3种类型的实验: 仅包含结构信息的仿真图融合实验、大规模真实知识图谱的融合实验, 以及真实知识图谱的协同式构造实验.实验结果表明, 该知识图谱融合算法能够有效利用知识图谱的结构信息以及节点的语义信息, 形成高质量的知识图谱融合方案; 基于“探索-融合-反馈”回路的协同方法能够提升群体构造知识图谱的规模和个体构造知识图谱的效率, 并展现出较好的群体规模可扩展性.
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 认知的高度决定了创造价值的高度。 企业在从创办、发展、竞争、成功到衰亡的全生命周期中，会面临复杂多样的决策场景。 然而，时代演变产生的海量、分散、实时的信息，仅靠人类个体是难以高效、准确地感知、认知和决策的。 因此，企业需要通过大数据与人工智能技术，提升对业务的智能分析与决策能力，以此提升在快速、复杂的博弈场景中的竞争力。 那么如何运用人工智能技术增强企业的认知智能呢？ 在企业营销服务、设备生产运维的场景中，知识图谱与认知智能技术可以通过数据知识聚合、
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。
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