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
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
在推荐系统领域近几年的工作中，知识图谱被越来越多的应用进来。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。
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。
阿里妹导读：“The world is not made of strings , but is made of things.” 大千世界，万物相联。保险领域的知识图谱之路，该如何构建？本文将为你介绍健康知识图谱构建流程、整体框架和遇到的问题，并总结健康知识图谱在保险理赔领域应用场景和对应设计。
👆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
如果我们从不同的研究视角、研究目的以及多知识的不同认识程度对知识进行分类的话，可以分为以下几种：
Jointly Learning Explainable Rules for Recommendation with Knowledge Graph(WWW19)
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/59762355
知识图谱最早由谷歌发布，为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率，在知识图谱辅助下，搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息，然后返回更为精准结构化的信息，从而更大可能的去满足用户的一个查询需求。
说到推荐系统，就不得不面对数据稀疏和冷启动问题，怎么解决呢？美团这篇论文《Multi-Modal Knowledge Graphs for Recommender Systems》说，我们不仅要加数据，而且是各种类型的都加。很多论文提出了用知识图谱作为推荐系统的辅助信息，而忽视了文本和图像，美团这篇论文，是第一个把知识图谱，多模态，attention都用来构建推荐系统的。模型模型也很霸气，叫MKGAT。GNN，知识图谱，多模态，推荐体系统在这篇论文里应有尽有。
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
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。
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
翻译自 How Knowledge Graphs Make Data More Useful to Organizations 。更多链接查看原文。
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
AI核心要研究的是如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，而人的智能性核心体现在对不同事物的感知能力、推理能力、决策能力。因此要想做出AI产品就离不开对感知的研究，推理机制的研究以及智能决策方向的研究。对感知智能而言，AI已经做了很多突破，例如机器对听觉、视觉、触觉的感知能力，通过摄像头、麦克风或者其他的传感设备，借助语音识别、图像识别的一些算法模型，能够进行识别和理解。
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。
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
CIKM是信息检索、知识管理和数据库领域中顶级的国际学术会议，自1992年以来，CIKM成功汇聚上述三个领域的一流研究人员和开发人员，为交流有关信息与知识管理研究、数据和知识库的最新发展提供了一个国际论坛。大会的目的在于明确未来知识与信息系统发展将面临的挑战和问题，并通过征集和评估应用性和理论性强的顶尖研究成果以确定未来的研究方向。
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：
推荐系统技术，总体而言，与NLP和图像领域比，发展速度不算太快。不过最近两年，由于深度学习等一些新技术的引入，总体还是表现出了一些比较明显的技术发展趋势。这篇文章试图从推荐系统几个环节，以及不同的技术角度，来对目前推荐技术的比较彰显的技术趋势做个归纳。个人判断较多，偏颇难免，所以还请谨慎参考。
本文为安全知识图谱技术技术白皮书《践行安全知识图谱，携手迈进认知智能》精华解读系列第七篇，介绍了知识图谱相关技术如何在软件供应链安全领域应用。
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。
幻觉是与大型语言模型（LLM）一起工作时常见的问题。LLM能够生成流畅连贯的文本，但往往会产生不准确或不一致的信息。避免LLM产生幻觉的方法之一是使用外部知识源，如数据库或知识图谱，提供事实信息。
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
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”。
你好，程序员。 多少个清晨，你让阳光肆无忌惮地穿透你精心搭配的格子衬衫；多少个白天，你在疯狂体会需求和 bug ；多少个午夜，你任凭无法止步的代码，收割着你的头发······ 在忙碌焦虑中自我否定变成了常态，时间久了，你也许对这样的生活也谈不上热爱或者讨厌了。 或许，你还记得曾经那个总在憧憬，要改变世界的自己吗？ 作为一个程序员，你执着于技术，很少思考你们的世界。 一万个人眼里，程序员有一万种贡献。治愈残破代码，创造精彩世界。世界上每一个人美丽的梦都离不开程序员的点缀。 所以，有困难别再一个人纠结
Modeling Scale-free Graphs with Hyperbolic Geometry for Knowledge-aware Recommendation
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。
注: 2016年9月4日，CDAS2016第三届中国数据分析师行业峰会在北京国际会议中心成功举办，中国电信云计算重点实验室执行副主任杨明川主任，在峰会上做了题为《中国电信灯塔大数据应用实践》的主题演讲
在全球人工智能领域不断发展的今天，包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。
随着知识图谱的发展，图数据库一词被越来越多的提到。那么到底什么是图数据库，为什么要用图数据库，如何去建设一个图数据库应用系统，图数据库与知识图谱到底是什么关系。今天为大家揭开神秘面纱，以Neo4j为例，浅析图数据库相关技术。 作者介绍：穆琼 中国农业银行研发中心，致力于AIOps的落地。 图数据库简介 谈到图数据库，首先要聊聊“图”，这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图，而是图论中的图，它由节点和节点间的线组成，通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例，某企业网络设备拓扑和报
导读：小米知识图谱于2017年创立，已支持公司了每天亿级的访问，已赋能小爱同学，小米有品、智能问答、用户画像、虚拟助手、智能客服等互联网产品。通过引入知识图谱，这些产品在内容理解、用户理解、实体推荐等方面都有了显著的效果提升。本文的主要内容包括：
作者简介 李健，携程度假大数据开发总监。2013年底加入携程，在攻略社区及度假负责自然语言处理、图像、推荐等领域的开发管理工作。 写在前面 在人工智能时代， AI技术会以提供更精准更高效的方式在流程改进、沟通费力度下降、沟通效率提高、成本降低及收益提升等众多方面全面改变目前的商业模式、推动业务发展。携程度假的智能云客服平台在这方面做了很多有益的尝试，大大提升了携程度假客服的效率和用户体验。 一、智能云客服平台概述 在智能云客服平台上线前，在包括IM/微信、在线客服和电话客服在内的多个服务渠道的各个行为阶段都
本课程从知识图谱的历史由来开展，讲述知识图谱与人工智能的关系与现状；知识图谱辐射至各行业领域的应用；在知识图谱关键技术概念与工具的实践应用中，本课程也会讲解知识图谱的构建经验；以及达观在各行业领域系统中的产品开发和系统应用。
Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation(WWW2019)
图数据库和知识图谱是管理图结构数据（包括节点（实体）和边（关系））的两大主流方案。图数据库利用基于图的数据模型存储信息，支持通过专用的图查询语言实现对图数据的查询和遍历；知识图谱通过整合推理和派生新知识的机制，增强了图数据库的功能。这种增强的表达力不仅让你能进行更高级的数据分析，还能从图中相互连接的数据点中提取洞察力。
从爱数的数据管理、灾备等核心产品的升级，到人工智能战略发布以及融合数据服务解决方案的落地，再到日前在京推出的多模态数据智能架构，频频的动作表明，这家纵横数据管理市场多年的企业，将以“大数据基础设施提供商”的身份，进军数据智能市场。
机器学习使我们能够训练一个可以将数据转换为标签的模型，从而把「相似的」数据映射到「相似」或相同的标签。
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。
2012年Google发布知识图谱以来，知识图谱技术飞速发展，其理论体系日趋完善，其应用效果日益明显。在知识图谱技术的引领下，知识工程新的历史篇章——大数据知识工程已初具轮廓；在知识图谱技术的推动下，各行各业的智能化升级与转型的宏伟画卷正逐步展开。
随着信息的爆炸性增长，构建能够理解、推理和应用知识的系统变得愈发重要。知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，与自然语言处理（NLP）的结合将为构建更智能的系统打开崭新的可能性。本文将深入研究NLP在知识图谱中的应用，从基础概念到实际应用，揭示这一领域的发展趋势和潜在挑战。
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
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。
👆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
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。
内容化这几年越来越成为电商的重点，用户来到网购的时候越来越不局限在只有明确需求的时候，而更多的是没有明确需求的时候，就像是逛街一样。逛逛就是在这样的背景下诞生的内容化产品，打造出有用、有趣、潮流、奇妙、新鲜的内容，为消费者提供全新的内容消费体验。在这个场景下的内容召回有很多问题需要探索，其中主要的特点和挑战有：
大型语言模型（LLM）已经很强了，但还可以更强。通过结合知识图谱，LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题；而反过来 LLM 也能助益知识图谱，让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果能将两者充分融合，我们也许还能得到更加全能的人工智能。
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