第三批知识图谱产品认证正式启动

转载已于 2022-04-13 16:49:37 修改 · 418 阅读

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#人工智能 #知识图谱 #大数据 #big data #机器学习

于 2022-04-13 16:45:45 首次发布

知识图谱国家标准编制工作组同时被 3 个专栏收录

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知识图谱产业推进方阵

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IEEE P2807知识图谱标准工作组

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中国电子技术标准化研究院联合相关机构启动了第三批知识图谱产品认证工作，旨在规范知识图谱构建和应用，提升产品质量。感兴趣的企业可以通过提供的链接报名参与。

为进一步规范知识图谱构建和应用过程，加快提升知识图谱相关产品及服务的质量，中国电子技术标准化研究院依托知识图谱产业推进方阵和全国信标委人工智能分委会知识图谱工作组，面向知识图谱相关单位正式启动第三批知识图谱产品认证工作。
欢迎有意向单位报名参加。
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报名链接：https://docs.qq.com/form/page/DQ1FwdVh1TnVheUdH

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知识图谱de构建与应用（六）：知识图谱的存储、服务与质量

u013250861的博客

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本章首先介绍知识图谱存储的数据模型、底层数据库的选型及其区别，然后结合搜索、推荐、业务智能、智能对话等应用介绍知识图谱的服务形式，最后介绍知识图谱的算法和数据质量保障方法。知识图谱的底层数据抽象模型从分类上来讲，可以认为是图（Graph），由点、边等元素构成；但是在具体的实现细节上又有一些差异。本小节主要介绍知识图谱的底层数据模型，主要包括RDF数据模型和属性图模型，并进行对比分析。1.RDF数据模型资源描述框架（RDF）是W3C标准化组织制定并推广的且主要在语义网领域使用的一项标准化的数据模型。RDF是一

生成式引擎优化（GEO）知识图谱

解锁AI流量新红利！🚀 GEO优化（生成引擎优化）助您掌控AI搜索，让AI成为您的品牌最佳代言人！

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知识图谱作为AI搜索时代的语义基础设施，正推动生成式引擎优化（GEO）从传统SEO的关键词匹配转向AI语义理解。其通过结构化数据、语义关联和权威背书，提升AI生成答案的精准性与引用权重，使企业内容曝光效率提升3-5倍。技术实现涵盖实体识别、关系抽取、多模态融合及动态优化，并与大模型协同增强推理能力。未来，知识图谱将与图神经网络、多模态技术深度融合，实现零样本推理与跨域知识迁移。企业需通过垂直领域切入、结构化标注及权威背书等策略，适配AI搜索范式变革，构建语义时代的“内容霸权”。

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知识图谱产品认证（第二批）正式启动

CRuQii的博客

04-30

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为进一步规范知识图谱构建和应用过程，加快提升知识图谱相关产品及服务的质量，中国电子技术标准化研究院依托知识图谱产业推进方阵（筹）和知识图谱标准化工作组，面向知识图谱相关单位正式启动第二批知识图谱产品认证工作。欢迎有意向单位报名参加。

首批13家单位通过知识图谱产品认证

CRuQii的博客

04-23

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2021年1月8日，首批13家单位的知识图谱平台正式通过由中国电子技术标准化研究院（以下简称“电子标准院”）组织的知识图谱产品认证，并于第一届知识图谱产业发展论坛获颁认证证书。首批通过知识图谱认证产品名单（排名不分先后）认证目标电子标准院开展知识图谱产品认证，旨在强化和提升知识图谱相关产品的质量，规范知识图谱在构建与应用过程中的性能指标和功能要求，促进行业良性发展，实现技术创新与标准的有机结合。认证依据 知识图谱构建平台认证：依据CESI/TS 021-2020《知识图谱构建平台认证技术规范》

2021知识图谱产品认证答疑会成功召开

CRuQii的博客

06-08

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5月25日，“2021知识图谱产品认证”答疑会以在线形式成功召开。本次会议由中国电子技术标准化研究院（以下简称“电子标准院”）主办，来自知识图谱领域的30余家单位的50余名代表参加了会议。会上，电子标准院汇报了知识图谱产品认证前期工作基础和工作计划，介绍了本次认证整体流程、正式申请方式及相关注意事项等，讲解了认证依据的2项技术规范（《知识图谱构建平台认证技术规范》、《知识图谱应用平台认证技术规范》）及其配套实施规则的基本情况以及与在研国家标准、团体标准间的区别与联系。此外，会议详细解读了知识图谱产品认证的

中国电子技术标准化研究院发布《知识图谱与大模型融合实践研究报告》

开放知识图谱

08-09

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转载公众号| 知识图谱标准化●成果发布2023年7月26日，为推进知识图谱与大模型在企业级的落地应用，分析知识图谱与大模型融合技术路径，《知识图谱与大模型融合实践研究报告》（2023年版）于第三届知识图谱产业发展论坛暨知识图谱与大模型融合研讨会正式发布。会上，电子标准院物联网研究中心主任郭楠、浙江大学陈华钧教授及参编单位代表共同参加发布仪式。《知识图谱与大模型融合实践研究报告》发布仪式知识图谱与...

项目实战：如何构建知识图谱

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作者丨徐阿衡学校丨卡耐基梅隆大学硕士研究方向丨QA系统实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本，一个从 0 开始（start from scratch），一个在 CN-DBpedia 基础上补充，把 MySQL，PostgreSQL，Neo4j 数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，欢迎讨论。1. CN-DBpedia 构建流程知识库可以分为两种类型，一种是以 Freebase，...

基于知识图谱的商品推荐系统的设计与实现

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1.4.1知识图谱技术知识图谱是一种将实体、关系和属性组织成图形结构的技术，用于表示和存储丰富的语义信息。它可以帮助计算机理解和推理现实世界中的知识，是人工智能领域中重要的基础技术之一。以下是知识图谱技术的介绍：1. 概念和组成实体（Entity）：在知识图谱中表示现实世界中的事物，如人、地点、物品等。关系（Relation）：连接实体之间的关联性，描述实体之间的联系，如“居住于”、“创作”等。属性（Attribute）：描述实体的特征或属性，如姓名、年龄、出生日期等。2. 技术实现。

知识图谱 | 基于电商网站中的商品分类目录构建知识图谱

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Hi，大家好，我是半亩花海。本项目旨在构建一个基于电商网站商品分类目录的知识图谱，通过Python程序爬取分类信息，形成商品的目录树，并提取底层商品的概念信息。项目将重点展示如何利用知识图谱呈现概念层级知识，以及如何将数据存储至Neo4j数据库以进行可视化和查询。通过该项目，我们将深入了解知识图谱的构建、数据入库及其在电商领域中的实际应用，提升对知识组织和信息管理的理解。

基于知识图谱的课程知识信息推荐系统

2301_79305643的博客

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LightRAG快速入门！知识图谱框架，速码！

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知识图谱学习（二）：电商知识图谱

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知识图谱学习（二）：电商知识图谱 ——本文摘自机械工业出版社华章图书《阿里巴巴B2B电商算法实战》，参考文献请参见原书。目录知识图谱学习（二）：电商知识图谱前言互联网创业潮电商生态一、知识工程与专家系统二、语义网络与知识图谱1. 语义网络2. 知识图谱① 知识图谱概述② 常见开放知识图谱三、知识图谱构建1. 知识抽取① 实体抽取② 关系抽取③ 知识融合2. 知识推理① 基于逻辑的推理② 基于图的推理3. 知识图谱存储① 基于表结构的存储4. 基于图结构的存储四、知识表示1. 距离模型2. 翻译模型

港大团队开源LightRAG：知识图谱+双层检索，复杂问答准确率飙升30%

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当前的检索增强生成（RAG）技术在实际应用中面临若干挑战。传统的RAG采用基于向量的扁平化数据表示，难以有效建模实体之间的复杂语义关系，导致在处理复杂领域知识时检索精度不足。此外，传统RAG在多实体关联推理中容易出现逻辑断层，且全量更新机制使得知识库的维护成本随数据规模指数增长。相比之下，LightRAG通过引入图结构和增量更新算法，大幅降低了计算开销，提高了系统在实时数据更新和复杂推理场景中的应用效能。

生成式引擎优化（GEO）新范式：动态知识图谱如何重构AI时代的搜索生态

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动态知识图谱作为生成式引擎优化（GEO）的核心技术，正在颠覆传统搜索模式。通过实时同步企业数据、构建语义网络和保障权威性，该技术实现从"链接排名"到"内容直答"的范式转变。文章系统分析了其五层技术架构和三大更新机制，并展示在零售、金融、医疗等领域的应用成效：特斯拉产品知识图谱使AI回答精准度提升70%，招商银行智能核保流程缩短至10分钟。随着图神经网络与多模态学习的融合，动态知识图谱将持续推动AI内容生态的智能化演进，但数据质量与实时计算等挑战仍需突破。

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扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。

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产品设计角度来看，知识图谱领域的关系权重规则应该怎么设计

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<think>好的，我现在需要回答用户关于从产品设计角度如何设计知识图谱领域的关系权重规则的问题。用户之前已经询问过关系强度规则，现在他们可能希望了解更具体的应用场景，尤其是在产品设计中的实际应用。首先，我得回顾一下之前的知识图谱关系权重规则的回答，里面提到了置信度计算、时序衰减和多源融合。现在用户想知道从产品设计角度该如何设计这些规则，可能需要考虑产品需求、用户体验、实际应用场景等因素。用户可能是一位产品经理或设计师，希望将知识图谱应用到实际产品中，比如推荐系统、搜索引擎或数据分析工具。他们需要具体的规则设计方法，而不仅仅是理论上的解释。因此，我需要结合产品设计的实际需求，讨论如何权衡不同因素，确保规则既科学又实用。接下来，我需要分解产品设计的各个阶段可能涉及到的关系权重规则。首先，产品定位和目标会影响规则的设计，比如搜索引擎更关注实时性，而推荐系统可能更关注用户偏好。然后，核心设计原则可能包括可解释性、可扩展性、动态调整等，这些都是产品设计中需要考虑的关键点。在数据层设计方面，需要考虑数据源的多样性，比如结构化数据、用户行为数据、UGC内容等，不同数据源的权重可能不同。同时，时效性处理也很重要，比如使用衰减因子来处理过时信息，这在产品中能保持数据的相关性。规则层需要具体的计算指标，比如交互频次、共现概率、用户反馈等。这些指标需要量化，并且可能需要不同的权重分配，比如用户主动反馈的权重更高。另外，产品可能需要支持动态规则引擎，允许根据不同场景调整参数，比如电商促销期间调整时效性衰减的速度。应用层要考虑如何将关系权重应用到实际功能中，比如个性化推荐中的权重融合，或者搜索排序中的综合评分。同时，产品需要提供可视化工具，帮助用户理解权重的影响，比如关系图谱的可视化展示，这对用户体验很重要。最后，验证和迭代是产品设计中不可忽视的部分，需要通过A/B测试和用户反馈来持续优化规则。同时，需要处理冷启动问题，比如新产品没有足够数据时的默认规则设置。需要确保回答覆盖产品设计的各个方面，结合实例说明，让用户能够理解如何实际应用这些规则。同时，保持语言简洁，结构清晰，避免过于技术化，让产品设计背景的用户也能理解。</think>从产品设计视角设计知识图谱关系权重规则时，需平衡技术实现与用户体验需求，以下为系统性设计框架： --- ### **一、产品定位驱动规则分层** 1. **目标场景匹配** - **搜索产品**：侧重实时性与覆盖率 *示例*：电商搜索中「手机-品牌」关系时效权重高于「手机-历史事件」 - **推荐系统**：强化用户行为关联 *示例*：视频平台中「用户点击」比「语义关联」权重提升30% - **决策支持**：强调可信度验证 *示例*：医疗知识图谱要求文献证据权重>社交媒体讨论 2. **用户心智模型映射** - 普通用户：简化权重维度（如星级可视化） - 专业用户：开放权重调节控件（滑动条/公式编辑器） --- ### **二、核心设计原则** ```mermaid graph TD A[可解释性] --> B(可视化权重计算路径) A --> C(提供置信度标识) D[可扩展性] --> E(模块化规则引擎) D --> F(支持第三方插件) G[动态调整] --> H(实时反馈闭环) G --> I(自动学习衰减因子) ``` --- ### **三、数据层设计规范** 1. **多源数据融合策略** | 数据源类型 | 基础权重 | 动态调整规则 | |-------------------|----------|------------------------------| | 结构化数据库 | 0.7 | +0.1若3个月内更新 | | 用户行为日志 | 0.6 | 点击率每增1%权重+0.02 | | UGC内容 | 0.4 | 带认证用户发布内容×1.2系数 | | 第三方知识库 | 0.5 | 权威机构数据×1.5安全阈值 | 2. **时效性处理机制** - 衰减函数：$W(t) = W_0 \cdot 2^{-\frac{t}{\tau}}$ （$\tau$可配置为6/12/24个月） - 事件驱动更新：突发新闻关联权重24小时内提升300% --- ### **四、规则层计算指标** 1. **基础量化维度** - **交互频次**：$F_{req} = \log_{10}(N+1)$ （防高频噪声） - **共现概率**：$P_{co} = \frac{共同出现次数}{最大单边出现次数}$ - **路径强度**：$S_{path} = \prod_{i=1}^n W_i$ （多跳关系传导） 2. **用户反馈增强** - 显式反馈：点赞/踩权重变化$\Delta W = \pm0.1$ - 隐式反馈：页面停留时间>30s自动+0.05 - 群体共识：100人以上标注相同关系时激活权重锁定 --- ### **五、产品化实现方案** 1. **动态规则引擎** ```python class WeightRuleEngine: def __init__(self): self.rules = { 'default': base_rule, 'scenario_rules': { 'emergency': emergency_boost, 'commerce': purchase_bias } } def apply_rules(self, context): active_rule = self._select_rule(context) return active_rule.calculate() ``` 2. **可视化配置界面** - 拖拽式规则组合器 - 实时权重模拟沙盒环境 - 历史规则效果对比仪表盘 --- ### **六、验证与迭代机制** 1. **A/B测试框架** - 分组策略：按用户ID哈希值分流 - 核心指标： - 搜索点击通过率（CTP） - 推荐转化率（CVR） - 知识召回准确率（@K） 2. **冷启动解决方案** - 预设行业基准权重模板 - 基于模式匹配的权重推导 *示例*：「CEO-公司」关系初始权重=0.8，高于普通「人员-公司」的0.5 --- ### **典型应用场景** 1. **电商产品推荐** ```markdown 用户搜索"登山鞋" → 知识图谱关联： - 「品牌-品类」权重0.7（静态） - 「用户浏览记录」权重0.3（动态） - 「促销活动」临时权重+0.2 → 最终推荐排序=Σ(权重×匹配度) ``` 2. **金融风控系统** 通过「企业-股东」关系权重动态调整： - 持股比例>5% → 权重×1.5 - 3个月内股权变更 → 触发权重复核 - 涉及失信主体 → 自动降权50% --- **设计要点**：始终维持「技术可行性」与「用户体验」的平衡，通过渐进式披露复杂度（progressive disclosure）满足不同用户层需求，同时预留足够扩展性应对业务场景变化。