JavaChaoCo的博客

2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词，由此知识图谱在工业界也出现得越来越多，对于知识图谱以及相关概念的理解确实也是比较绕。自己在研究大数据独角兽Palantir之后开始接触知识图谱，也算对其有了一定了解，这里从三个角度总结一下怎么去理解知识图谱。几个基本概念：本体、实体、知识库、知识图谱1、本体是概念的集合，是大家都公认的概念框架，一般不会改变如“人”、“事”、“物”、“地”、“组...

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，对于知识图谱的理解，可以参考之前的文章《三个角度理解知识图谱》，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3、典型的智能问答产品4、智能问答的关键技术5、基于知识图谱的智能问答 1、人机对话体系结构...

对于知识图谱的关注可以分为两个方面：知识图谱的构建和基于知识图谱数据结构的应用。知识图谱的构建主要关注如何整合结构化、非结构化的数据，实现用统一的语义数据结构如三元组RDF形式的数据存储。基于知识图谱的应用主要关注如何从这种语义数据结构中挖掘、发现、推演出相关的隐藏知识或新知识或者实现更上层的应用如搜索、问答、决策、推荐等，具体可以参考《三个角度理解知识图谱》。本文主要讲一下基于知识图谱推理的关系...

数联未来，数据融合是未来重要的方向，那么对于大数据来说目前主要存在如下几个挑战：1、多源异构数据难以融合转化并映射到同一平台，数据模型的灵活创建、以及数据模型间的关联关系也难以实现；2、数据模式动态变迁困难，当客户新需求、业务新认知时，需要修改数据结构以及业务逻辑，带来扩展性差，对客户响应慢、维护成本高等问题；3、非结构化的数据，计算机难以理解，用户搜索难以返回精确的结果；通过对知...

目前人工智能已经深入金融、零售、汽车等行业，其中在金融行业的应用场景比较明确，所以AI在金融行业的发展比较快，应用相对要比其它行业来说要成熟。承接上篇文章Palantir的研究到金融风控（一），这里着重总结一下知识图谱在金融领域的应用：一、知识图谱能帮金融做什么？举几个例子：以股票投研情报分析为例：通过知识图谱相关技术从招股书、年报、公司公告、券商研究报告、...