知识图谱规则应用设计

数据先生 2023-01-13 02:23:34

课时名称	课时知识点
知识图谱规则应用设计	数据存储完了？如何结合场景去设计应用规则库呢？

...全文

276 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

基于知识图谱下的推荐算法是基于知识图谱的基础上，通过利用用户历史行为和知识图谱中的实体之间的关系，从图谱中获取推荐信息的一种推荐算法。关系抽取是指从自然语言文本中抽取实体之间的关系信息的过程，其目的是构建知识图谱中的关系。在知识图谱中，节点和关系之间的关联关系可以用来进行推理，通过使用Neo4j的算法以及自定义的规则，可以根据已有的信息自动推理出新的知识。使用Neo4j，可以对知识图谱中的节点和关系进行各种统计和分析，包括节点的度、中心性、社区检测等，从而可以洞察知识图谱的结构和演化。

https://zhuanlan.zhihu.com/liwenzhe/20394260原文链接（同一个作者，大数据中心公众号）： 知识图谱的应用导读知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百

知识图谱最早的应用是提升搜索引擎的能力。随后，知识图谱在辅助智能问答、自然语言理解、大数据分析、推荐计算、物联网设备互联、可解释性人工智能等多个方面展现出丰富的应用价值。1.辅助搜索互联网的终极形态是万物的互联，而搜索的终极目标是对万物的直接搜索。传统搜索引擎依靠网页之间的超链接实现网页的搜索，而语义搜索是直接对事物进行搜索，如人物、机构、地点等。这些事物可能来自文本、图片、视频、音频、IoT 设备等各种信息资源。而知识图谱和语义技术提供了关于这些事物的分类、属性和关系的描述，使得搜索引擎可以直接对事物进行

在本系列文章中，我们已经深入探讨了知识图谱的概念、技术细节和它在各个领域的实际应用案例。通过案例分析，我们可以看到知识图谱不仅仅是一个理论概念，而是一种强大的工具，它能够为不同行业的决策过程带来洞察力和效率。例如，在医疗保健领域，知识图谱通过整合病人的医疗记录、相关的医学研究和临床试验数据，为医生提供了一个全面的疾病知识库。这样可以帮助医生更快地诊断、更有效地制定治疗方案。同样，在金融服务行业中，知识图谱的应用在风险评估和欺诈检测上显现出其价值，因为它能够发现数据之间隐含的关联，从而预测和防范潜在的风险。

比如原来很多的在线客服，正在部分的被智能问答系统取代，早些年银行、电信等行业的在线客服，不同业务按不同的数字，在进入细分业务，继续选不同的数字，一直要选很多次，有了智能问答，会简化这些繁琐的过程，直接根据用户的问话，给出答案。还有一些聊天机器人，提供情景对话，就像一个人一样，和用户进行聊天。同为智能问答，特点不同，依赖的知识图谱技术也不同，聊天机器人，不仅提供情景对话，也能够提供各行各业的知识，它依赖的知识图谱是开放领域的知识图谱，提供的知识非常宽泛，能够为用户提供日常知识，也能进行聊天式的对话。

DataSir的课程社区_NO_1

1

社区成员

123

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章