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知识库构建前沿：自动和半自动知识提取  编者按：在过去几十年，人们曾尝试采用直接编辑知识、利用大众智慧、自动或半自动知识抽取三类方法来构建知识库。随着时代发展，直接编辑知识由于受时间和经济成本的约束，这种方式很难实现大规模知识库的构建。而利用大众智慧是指利用互联网众包机制，过于依赖激励机制将降低知识库运行稳定性。微软亚洲研究院主管研究员史树明在本文中重点讨论第三类方法——自动或半自

看懂信息检索和网络数据挖掘领域论文的必备知识总结信息检索和网络数据领域（WWW, SIGIR, CIKM, WSDM, ACL, EMNLP等）的论文中常用的模型和技术总结引子：对于这个领域的博士生来说，看懂论文是入行了解大家在做什么的研究基础，通常我们会去看一本书。看一本书固然是好，但是有一个很大的缺点：一本书本身自成体系，所以包含太多东西，很多内容看了，但是实际上却

OpenKN——网络大数据时代的知识计算引擎近年来，互联网技术和应用模式的快速发展在改变人们生活方式的同时也产生了巨大的数据资源。预计到2020年，全球的数据总量将达到35ZB(1ZB=270B)，其中75%来自个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB1)。随着互联网、物联网、云计算等技术的迅猛发展，网络空间(cyberspace)中各类应

本文的学习资料主要来自semantic web programming 一书。最近的项目中，有关于数据整合的问题。语义web的一个比较重要的作用就是数据共享，共享的前提是数据要整合成统一的表示形式，如利用本体语言OWL或资源描述框架RDF。这里介绍常见的一种数据模型——关系数据库中数据到资源描述框架RDF的转换方法，为实现数据共享提供便利。关系数据库（RDB）是语义web最大的数据来源

随着近年来GIS应用越来越广、应用的层次越来越深，传统的GIS平台，也随之出现了捉衣见肘的尴尬局面。最早GIS只是作为一个数字地图的作用，用电子图形来代替纸质地图的。数字地图解决纸质地图不便于存储、检索、管理以及精度失真等问题；随之发展到分析应用等方面。GIS工具确实给人类带了一次飞跃，从简单的数理统计分析到空间分析的飞跃。人们真正从GIS中受益。然而这些应用同属于Desktop GI

构建特定domain的KG1 找该领域已经开放的KG，不仅仅是找数据而且要找ontology可以尝试在以下网站先寻找，当然不一定确保有，最后可以再google中再找找了。（1）https://old.datahub.io/dataset/productontology（2）http://lod-cloud.net/versions/2017-08-22/lod.svg（3）ht...

1. virtuoso安装 （Open Source版本）下载地址：http://sourceforge.net/projects/virtuoso/files/virtuoso/yum install openssl openssl-develyum   install libxml2-dev libssl-dev autoconf libgraphviz-dev libmagick...

在 2001 年，Tim Berners-Lee 先生的一篇传奇文章 “The Semantic Web”，勾勒出了这样一个世界，您的手持代理可以和其他代理交换数据并制定决策使您的生活更加简便。从那时起到现在，语义 Web 已经有了相当大的改进，在最近几年也有了一个更加务实的转变。随着 Linked Data Initiative 的出现，研究和开发都关注 Berners-Lee 所谓的最主要

关于Facebook Graph Search的来源与背后架构的笔记关于Facebook Graph Search的起源与背后架构的笔记      最近读了一些关于Facebook Graph Search的资料，整理如下。本人对语义搜索也很感兴趣，希望对你有帮助。1 起源      Graph Search beta是Facebook于今年年初推出的一款搜索产

这几天百度不断出新，让人目不暇接。在极简首页之后，《小时代3》的百度知识图谱也悄然在搜索页上线。《小时代3》大热之际，其错综复杂的人物关系并不是每个观众都能理清，百度通过掌握的知识图谱数据直接给出了清晰的网状关系，可视化、支持互动。笔者注意到这个产品的网址前缀是tupu.baidu.com，看来接下来百度必然会推出各种独立的“图谱”页面，百度进入知识图谱时代。一、我们已从信息时代进入知识时

http://blog.sciencenet.cn/blog-1225851-801901.html

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4caedc7a0102evz6.html脸谱(Facebook) 于2013 年1 月15 日推出了图谱搜索(graph search) 测试版[1]，该功能可以看作是基于社交图谱(social graph) 的语义搜索[2] 服务。登录用户在使用脸谱搜索框时，能在下拉菜单中使用好友、照片、地点和兴趣等新的搜索选项。例如，

http://blog.youkuaiyun.com/yczws1/article/details/16993989知识图谱技术的演进简述　　　　“图谱”是指进过系统编辑并根据实物描述或摄制的图，是研究某一学科所用的资料。“图谱”中的“图”指的是地图，“谱”指系统，图与谱合一则是空间与时间动态变化的统一表述。图谱主要表现事物和现象的形态结构、成因机制、组成物质、动态

本体库可视化展示 转载▼    历时一个多月的时间，终于把项目本体库可视化的核心模块写好了。作为阶段的成果，现将其整理总结。（注：该项目是和XXXX的合作项目，按照二十四史来建立人物、时间、地点、时间、职官本体库，具体类属结构不便于在此展示） 一、使用的技术及工具1. AlleGroGraph3.3 一个优秀的本体库存储工具，与一

知识库构建前沿：自动和半自动知识提取 转载▼编者按：在过去几十年，人们曾尝试采用直接编辑知识、利用大众智慧、自动或半自动知识抽取三类方法来构建知识库。随着时代发展，直接编辑知识由于受时间和经济成本的约束，这种方式很难实现大规模知识库的构建。而利用大众智慧是指利用互联网众包机制，过于依赖激励机制将降低知识库运行稳定性。微软亚洲研究院主管研究员史树明在本文中重点讨论

马尔可夫逻辑网络（MLNs）是一种在有限领域将一阶逻辑和概率结合起来的简单方法。一个马尔科夫逻辑网通过一阶逻辑知识库的规则（或条款）的权重来获得，可看作构建一般马尔科夫网络的模板，知识库中每个可能的基本规则都会产生一个特性。推理需对回答查询所需最小子集进行基本化，再由MaxWalkSat确定初始状态，然后通过吉布斯采样法对这个子网进行采样来实现。权重是通过使用L-BFGS算法的优化拟似然法学习的，

http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2012/02/13/2413058.html

文档的目标和内容： 云计算/数据库相关的论文很多，这里的学习笔记，主要是为了自己能够在读完一篇论文后能多少总结一下，可长可短，免得看过就忘，另一方面也希望做分享之用，对一些想要了解大意的朋友有所帮助 用中文写的原因很简单，笔记嘛，求快，用中文写也避免自己无脑拷贝，如果你习惯看英文，直接看论文原文就好了；） 最后，个人能力有限，也是边学习边记录，如有疏

一．用到的工具：JDK 安装配置Protégé 下载网址：http://protege.stanford.edu 可视化开发平台graphviz  图形化显示本体关系图 http://www.graphviz.org/Download..phpMysql 及客户端工具 不用介绍了吧，我用的5。XMysql java 连接器 下载地址：http://dev.m