摘要：知识图谱构建 知识图谱由实体、实体的属性描述以及实体和实体之间的关联构成。尽管其对于大数据人工智能的实现意义非凡，但其构造过程却极为困难。在早期，知识图谱构建单纯依赖于人类专家。在这一方法中，知识图谱中的实体、实体属性与实体关联关系完全由专家人工构造，此类知识图谱包括WordNet[2]、CyC[3 阅读全文

摘要：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 阅读全文

摘要：随着互联网不断的发展，传统的关系型数据库如oracle，mysql已经难以支撑现下大数据量，高并发的场景了。于是，NoSQL横空出世，有像cassandra这样的column-based，像MongoDB这样document-based。今天在这里猎奇的是一个graph-based的数据库，Neo4 阅读全文

摘要：近两年来，随着Linking Open Data[1] 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。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。 阅读全文

摘要：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，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 – 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 阅读全文