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    <title>知识图谱 on 知识铺的博客</title>
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    <description>Recent content in 知识图谱 on 知识铺的博客</description>
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      <title>知识图谱万条三元组生成方法一</title>
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      <description>作者： 谓之小一 本篇文章接 《Python爬虫|Get豆瓣电影与书籍详细信息》，学习如何利用爬取的数据，构建知识图谱所需的三元组。主要内容包括如何从Json类型的数据，转换成RDF数据，并最终存储到Jena之中，然后利用SPARQL进行查询。数据链接: https://pan.baidu.com/s/1cLdsAXLGH2akJqMIsGdoig 提取码: n97y。 实践之前，请</description>
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      <title>丁香园图表示学习实践与思考</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 11:27:57 +0800</pubDate>
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      <description>丁香园大数据NLP 引言 结合了表示学习和深度学习的图模型已经成为近些年人气最高的研究方向之一，然而令其服务于应用场景并不简单，即便线上业务能产生大量数据，如何根据数据构建符合需求的图结构依然是 强业务相关， 难以总结通用经验 的问题。在这方面，医疗信息行业有先天优势，首先从医学文献资料中</description>
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      <title>电商知识图谱</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 11:22:28 +0800</pubDate>
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      <description>文章作者：阿里CBU技术部 内容来源：《阿里巴巴B2B电商算法实战》 导读： 发展是平台永恒的话题，以电商平台为例，在基于用户身份、历史行为挖掘偏好，以实现精准搜索和推荐结果展示之外，为了激励用户在平台进行更多采购，需要专门构建强化采购激励、拓宽采购品类的场景。本文以知识图谱为切入点，</description>
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      <title>腾讯智能批改技术实践与探索</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 11:15:32 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：李超 腾讯 高级研究员 编辑整理：席建文 西南民族大学 出品平台：DataFunSummit 导读： 这次我们主要介绍智能批改相关的技术探索与实践，更多的分享实际场景、问题和解决方案。在作业和试卷的批改技术部分会重点讲解，其他地方会相对的简略介绍。主要内容包括：① 背景介绍；② 典型问题</description>
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      <title>京东商品知识图谱构建与实体对齐实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:49:42 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：赵学敏博士 京东科技 编辑整理：蔡丽萍 TRS 出品平台：DataFunTalk 导读： 在电商企业采购和运营过程中，如果要想掌握商品的实时价格等行情信息，就需要对齐各个电商网站的商品。由于各个电商网站的运营体系不同，网站的类目体系、商品属性等等往往存在很大差异，需要将这些实体信息进行</description>
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      <title>贝壳找房知识图谱系列开篇基于的经纪人咨询助手</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:39:36 +0800</pubDate>
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      <description>今天给大家介绍一个知识图谱在贝壳找房的实践案例，一款基于KBQA（knowledge base question answering, KB-QA）的经纪人咨询助手应用。7月份我们图谱团队代表贝壳参加了知识图谱技术国家标准的制定研讨会《 知识图谱国家标准研讨会暨团体标准启动会成功召开》，之后受邀参与撰写知识图谱实践案例，这个案</description>
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      <title>推荐系统遇上深度学习二十五当知识图谱遇上个性化推荐</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:33:56 +0800</pubDate>
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      <description>原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-11-05 之前在美团听过关于知识图谱和个性化推荐的一个讲座，接下来的几篇，我们将围绕讲座中提到的知识点，来介绍下知识图谱是如何同个性化推荐相结合的！本篇算是一个开篇吧，希望大家伙能够有一个基本的认识。 1、推</description>
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      <title>大规模图算法在京东广告的实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:25:57 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：张泽华 京东 算法工程师 编辑整理：王文婧 出品平台：DataFunTalk 导读： 京东的9N算法框架已经被广泛应用于推荐广告、搜索广告、以及其他的站内外广告场景。本文将为大家介绍如何实现大规模的图算法在京东广告场景的落地实践，主要内容包括： 基础介绍 9N GRAPH工业化End2En</description>
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      <title>知识图谱辅助的个性化推荐系统</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:11:05 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：王鸿伟 斯坦福大学 博士后 编辑整理：秋林津渡 内容来源：将门线上直播 188 期 出品平台：将门、DataFun 导读： 互联网产业蓬勃发展的今天，个性化推荐系统是所有面向用户的互联网平台的关键技术。**知识图谱作为一种新的知识载体，为推荐系统提供了额外的辅助信息来源，并有助于提升推荐结果</description>
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      <title>前员工揭内幕年了为何谷歌还搞不定知识图谱</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:11:00 +0800</pubDate>
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      <description>Manish Rai Jain 2019 年 2 月 26 日 转载自： https://infoq.cn/article/CdYJLgPbEF-MqMIE9Cf7 近日，前谷歌开发者、现 Dgraph 创始人 Manish Rai Jain 撰文揭秘了谷歌内部在知识图谱领域的探索和发展。他以一个开发和技术前驱者的视角论述了“为什么谷歌需要一个知识图谱系统”，并详细披露了知识图谱在谷歌的探索尝试的历程。虽然由于种种原因，他当时的知识图谱项目最终被放弃，但整</description>
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      <title>亿展宏图第一篇两张图入门图算法</title>
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      <description>供稿|eBay支付风控团队 作者|赵扬（Kevin Zhao） 编辑|林颖 “凡两个物体接触，必会产生转移现象” ——罗卡定律。 引子: 在老牌TVB剧《法证先锋》中，法证部的高sir（欧阳震华饰）经常说的一句话：“ 凡两个物体接触，必会产生转移现象”。这就是 罗卡定律，指的是：在犯罪现场调查中，</description>
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      <title>普渡大学李攀好的图表示到底是什么</title>
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      <description>分享嘉宾：李攀博士 普渡大学 助理教授 编辑整理：吴祺尧 加州大学圣地亚哥分校 出品平台：DataFunTalk 导读： 图数据在现实生活中无处不在，社交媒体、互联网、生物科学领域以及知识图谱中都存在它的身影。图表示学习是最近一个相对而言比较热门并且重点研究的方向。今天，我想从信息理论的角度来</description>
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      <title>知识结构化在阿里小蜜中的应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:02:12 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：李凤麟 阿里巴巴 算法专家 文章整理：付一韬 内容来源：2019知识图谱前沿技术论坛 出品社区：DataFun 导读： 阿里小蜜是阿里巴巴服务领域的重要人工智能产品，是服务于阿里巴巴经济体、商家、企业和政府的对话机器人家族，包括阿里小蜜、店小蜜、云小蜜。小蜜机器人是基于大数据和人工智</description>
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      <title>如何扩充知识图谱中的同义词</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:59:06 +0800</pubDate>
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      <description>来源： 丁香园大数据 2019-12-02 前言 在之前的文章中，我们介绍了数据驱动的上下位三元组抽取、关系抽取、实体属性值抽取、名词短语抽取的算法思路。这些工作的目的都是为了使实体词在知识库中更加丰满，能够更好地为语义搜索推荐、智能问答等场景做支撑。以上这些工作多以考虑挖掘更多的知识数据，而我们还未讨论</description>
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      <title>美团大脑知识图谱的建模方法及其应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:59:06 +0800</pubDate>
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      <description>作者： 仲远 ·2018-11-01 19:58 作为人工智能时代最重要的知识表示方式之一，知识图谱能够打破不同场景下的数据隔离，为搜索、推荐、问答、解释与决策等应用提供基础支撑。美团大脑围绕吃喝玩乐等多种场景，构建了生活娱乐领域超大规模的知识图谱，为用户和商家建立起全方位的链接。我们美团希望能</description>
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      <title>回顾知识图谱在贝壳找房的从到实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:35:15 +0800</pubDate>
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      <description>本文转载自 DataFunTalk 公众号 本文根据贝壳找房王贺青老师在DataFun Talk人工智能技术沙龙中分享的《知识图谱在贝壳找房的从0到1实践》编辑整理而成，在未改变原意的基础上稍做整理。 今天分享的内容有四个方面，第一个介绍下知识图谱，第二个讲为什么 “可以&amp;amp;要”在贝壳找房中落地知识图谱。</description>
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      <title>知识图谱在第四范式金融场景的应用及研究</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:34:48 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：张永祺博士 第四范式 编辑整理：万碧佳 百度 出品平台：DataFunTalk 导读： 大家好，我是来自第四范式科学技术部的资深算法研究员张永祺。本文将给大家分享知识图谱在第四范式金融场景的应用及研究。共分为两个部分： 第1部分介绍我们第四范式的知识图谱产品内容，并且以金融舆情风险分</description>
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      <title>实时性提升倍图数据库在腾讯业务中的应用实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:34:19 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：李晓森 腾讯大数据 专家工程师 编辑整理：王彦磊 出品平台：DataFunTalk 导读： 现实中的人和人、人和物、物和物构成了各种复杂多样的关系，这些关系可以通过图进行建模和表达：比如转账网络、社交网络等。对图（图模型）的理解和应用尤为重要。今天分享的主题整体比较发散，除了图数据</description>
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      <title>推荐系统遇上深度学习二十八知识图谱与推荐系统结合之模型原理及实现</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:20:44 +0800</pubDate>
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      <description>原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-11-19 知识图谱特征学习在推荐系统中的应用步骤大致有以下三种方式： 依次训练的方法主要有：Deep Knowledge-aware Network(DKN) 联合训练的方法主要有：Ripple Network 交替训练主要采用multi-task的思路，主要方法有：Multi-</description>
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      <title>腾讯基于兴趣点图谱的内容理解</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:19:27 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：洪婉玲 腾讯 高级研究员 编辑整理：周江兵 360 出品平台：DataFunTalk 导读： 本文将介绍我们如何使用大规模的UGC数据挖掘用户真实的阅读意图，构建兴趣点图谱，并将图谱用于内容理解。最终，使大家了解如何通过构建用于信息流的兴趣点图谱，来提升信息流推荐效果。 01 兴趣点图谱背景介</description>
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      <title>大众点评搜索基于知识图谱的深度学习排序实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:19:26 +0800</pubDate>
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      <description>1. 引言 挑战与思路 搜索是大众点评App上用户进行信息查找的最大入口，是连接用户和信息的重要纽带。而用户搜索的方式和场景非常多样，并且由于对接业务种类多，流量差异大，为大众点评搜索（下文简称点评搜索）带来了巨大的挑战，具体体现在如下几个方面： 意图多样：用户查找的信息类型和方式多样。信</description>
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      <title>实体链接在小布助手和的实践应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:19:00 +0800</pubDate>
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      <description>OPPO数智技术 稿 1 问题背景 精准直达的知识问答能力对营造小布“懂知识、更懂你”的形象非常重要。在语音助手场景，经常会出现一词多义或者口语化表达等问题。例如:李白出装，李白的诗，播放李白。第一李白是指游戏角色，第二个是指诗人李白，第三个是指歌曲李白。如何精确识别用户所指、给出正确的</description>
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      <title>知识图谱与语义分析技术介绍附前沿论文解读</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:18:06 +0800</pubDate>
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      <description>原文自：达观数据 什么是知识图谱？ 知识图谱是一种基于图数据结构的语义网络，由节点(Point)和边(Edge)组成，每个节点表示现实中存在的实体(entity)，每条边表示实体和实体之间的关系(relationship)。日常生活中很多场景都可以用知识图谱来表示。比如在一个社交网络</description>
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      <title>推荐系统遇上深度学习二十六知识图谱与推荐系统结合之模型原理及实现</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:16:15 +0800</pubDate>
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      <description>在本系列的上一篇中，我们大致介绍了一下知识图谱在推荐系统中的一些应用，我们最后讲到知识图谱特征学习(Knowledge Graph Embedding)是最常见的与推荐系统结合的方式，知识图谱特征学习为知识图谱中的每个实体和关系学习到一个低维向量，同时保持图中原有的结构或语义信息，最常见的得</description>
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      <title>腾讯技术浏览器智能问答技术探索实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:14:23 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：常景冬 腾讯 高级研究员 编辑整理：高同学 中国科学院大学 出品平台：DataFunTalk 导读： 近年来随着搜索、语音交互、智能客服等场景的不断进化，问答技术的应用越来越丰富，本文将会介绍智能问答在QQ浏览器搜索引擎上的相关工作，通过精准、快速满足用户检索意图帮助搜索引擎的智能化</description>
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      <title>复杂语境下的实体关系抽取</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:11:27 +0800</pubDate>
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      <description>嘉宾：曾道建 湖南师范大学 助理教授 整理：盛泳潘 重庆大学 助理研究员 出品：DataFunTalk 导读： 实体关系抽取是知识图谱构建过程中的一个重要环节，同时也是信息抽取中的一个主要任务。近年来，该课题受到了学术界与工业界研究者们的广泛关注，其主要包含多个子任务，如关系分类、远程监督关系抽</description>
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      <title>同城帮帮商家版智能问答模型优化实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:10:44 +0800</pubDate>
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      <description>来源： 郭宗沂 58技术 导读： 58同城是国内最大的生活服务信息服务平台，连接着数千万C端用户和数百万B端商家，为了提升B端商家和C端用户的有效连接，基于智能对话机器人我们构建了帮帮智能客服商家版，其中一项功能为在微聊中对用户问题进行智能回复。 背景 智能回复流程由QABot机器人和Tas</description>
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      <title>亿展宏图第二篇图算法在支付风控领域的应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:08:45 +0800</pubDate>
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      <description>作者|闵薇&amp;amp;董文彧 编辑|林颖 供稿|eBay支付风控团队 导 读: “亿展宏图”是eBay 支付风控团队推出的系列文章，分享了eBay风控团队工作在图算法方面的一些理解和研究。在上期的 亿展宏图 第一篇|两张图入门图算法 里，我们介绍了什么是图、图算法的应用和演化过程三个方面，从中可以看</description>
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      <title>爱奇艺娱乐行业完备的知识图谱库落地实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:08:38 +0800</pubDate>
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      <description>爱奇艺技术产品团队 2012年5月16日， 谷歌首次正式提出了知识图谱的概念，希望利用结构化知识，来增强搜索引擎，提高搜索质量和用户体验。 也就是说，从诞生之日起，知识图谱就和搜索引擎密不可分。 随着大数据时代的到来和人工智能技术的进步，知识图谱的应用边界被逐渐拓宽，越来越多的企业开始将</description>
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      <title>近期知识图谱顶会论文推荐你都读过哪几篇</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:08:35 +0800</pubDate>
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      <description>精选 5 篇来自 EMNLP 2018、CIKM 2018、NAACL 2018 和 IJCAI 2018 的知识图谱相关工作，带你快速了解知识图谱领域最新研究进展。 本期内容选编自微信公众号「开放知识图谱」。 EMNLP 2018 ■ 论文解读 | 刘兵，东南大学博士，研究方向为自然语言处理、信息抽取 论文动机 在远程监督任务中，除了语料的错误标注问题，还</description>
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      <title>贝壳找房基于事理图谱的应用与实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:07:14 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：孙拔群 贝壳找房 高级技术经理 编辑整理：James 出品平台：DataFunTalk 导读： 大家好，我是贝壳找房的孙拔群，今天给大家带来的是基于事理图谱的智能培训，我将从以下五个方面来跟大家进行分享。 贝壳找房实体图谱进展 贝壳找房事理图谱进展 知识图谱在智能培训的应用 知识运营闭环的</description>
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      <title>知识图谱的自动构建</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:07:11 +0800</pubDate>
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      <description>本文根据 吴信东 (IEEE &amp;amp; AAAS Fellow，明略科技 首席科学家) 教授在2019知识图谱前沿技术论坛 的分享内容，编辑整理而成，发布于 DataFunTalk，编辑整理： 王吉东。 注：欢迎转载，转载请在留言区内留言。 导读： 知识图谱的构建包括逻辑建模、隐含空间分析、人机交互和本体模型支撑等多种方法。</description>
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      <title>百度知识图谱技术及应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:07:08 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：王泉博士 百度 资深研发工程师 编辑整理：付一韬 出品平台：DataFunTalk 导读： 知识图谱是让机器像人类一样理解客观世界的基石。本次报告首先简要介绍知识图谱在百度的位置及整体的发展概况。接下来从通用知识图谱和行业知识图谱两个分支重点介绍百度知识图谱技术及应用的最新进展，另</description>
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      <title>小米在知识表示学习的探索与实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:37 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：吕荣荣 小米 算法工程师 编辑整理：孟航程 出品平台：DataFunTalk 导读： 知识表示是知识获取与应用的基础，贯穿了小米知识图谱的构建与应用。本文将结合小米知识图谱的构建及小爱问答场景，介绍融合文本和知识图谱的知识表示学习方法，以及知识表示在知识图谱补全、实体链接、实体推荐</description>
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      <title>百度事件知识图谱技术与应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:35 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：陈玉光 百度 资深研发工程师 编辑整理：叶祺 出品平台：DataFunTalk 导读： 目前百度事件图谱已构建了千万级规模的事件图谱，在收录时效上达到分钟级。事件图谱技术已应用到搜索、信息流等百度内部的产品中，相关能力也对外输出到媒体等多个行业。另外，事件图谱的前沿推理技术在金融领</description>
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      <title>图对比学习的最新进展</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:33 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：朱彦樵 中国科学院自动化研究所 编辑整理：吴祺尧 加州大学圣地亚哥分校 出品平台：DataFunSummit 导读： 本文跟大家分享下图自监督学习中最近比较热门的研究方向：图对比学习，在近期的进展以及组内在此方向上最近的一些工作。主要内容包括：① 图对比学习的基础知识介绍与方法梳理；</description>
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      <title>腾讯知识图谱补全技术</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:30 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：陈立玮 博士 腾讯 高级研究员 编辑整理：王吉东 出品平台：DataFunTalk 导读： 当前知识图谱已经被广泛应用在自然语言处理的各项任务中，但知识图谱中实体间关系的缺失也给其实际的应用带来了很多问题。因此，目前学术界围绕知识图谱的补全进行了大量的研究工作。本文主要对知识图谱补全</description>
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      <title>综述基于知识图谱的推荐系统综述</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:05:14 +0800</pubDate>
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      <description>基于知识图谱的推荐系统综述 作者信息 Elesdspline 目前从事NLP与知识图谱相关工作。 导语 本文是2020年针对知识图谱作为辅助信息用于推荐系统的一篇综述。 知识图谱对于推荐系统不仅能够进行更精确的个性化推荐，而且对推荐也是具有可解释性的，有迹可循。 本文汇总了近些年来知识图谱辅助推荐系统的一些研究工</description>
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      <title>干货如何将知识图谱引入推荐系统</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:04:40 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：王鸿伟 斯坦福大学 博士后 编辑整理：屈垠岑 出品平台：DataFunTalk 导读： 在信息爆炸的互联网时代，推荐系统可以理解用户的个性化偏好和需求，帮助用户筛选出自己感兴趣的产品和服务。然而，传统的基于协同过滤的推荐系统无法解决数据稀疏和冷启动问题。知识图谱是一种表示实体之间的</description>
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      <title>知识图谱基本概念工程落地常见问题</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:04:38 +0800</pubDate>
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      <description>“ 本文介绍了入门知识图谱需掌握的若干基本概念并对知识图谱工程落地面临的常见问题给出了解答**”** 作者：cavities 来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/62824358 编辑：happyGirl 简要说明一下，搞了知识图谱架构一年半，快两年的一些小心得，后续不定期更新其他内容；写的时候发现要描述和声明的东西不要太多，偷懒写</description>
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      <title>徐美兰深度应用驱动的医学知识图谱构建</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:34 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：徐美兰 浙江数字医疗卫生技术研究院 数字医学知识中心主任 编辑整理：李杰 京东 出品平台：DataFunTalk 导读： 数研院这些年在知识图谱建设上取得了丰硕成果，今天我们将图谱构建过程中的经验、心得分享给大家，欢迎大家讨论交流。本次分享的题目为：深度应用驱动的医学知识图谱构建，主</description>
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      <title>腾讯互联网知识图谱的构建及应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:33 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：单子非 腾讯 高级应用研究员 编辑整理：盛泳潘 重庆大学 助理研究员 出品平台：DataFunTalk 导读： 大家好，我是单子非，来自腾讯的微信事业群。我今天分享的主题是&amp;quot;知识图谱的构建与互联网场景下的应用&amp;quot;。主要想从学术界与工业界两个角度给大家带来一些分享：将介</description>
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      <title>华为云苏嘉如何整合预训练模型和知识图谱做医疗推理</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:32 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：苏嘉博士 华为云 编辑整理：熊丹妮 武汉天喻信息 出品平台：DataFunTalk 导读： 随着人工智能技术特别是深度学习的普及，医疗行业也迎来一波革命的热潮，本文将讨论如何利用AI技术将领域知识融入到医疗推理任务当中，为AI+医疗提供一种行之有效的解决方案。主要内容包括： 智慧医疗</description>
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      <title>百度王海峰详解知识图谱与语义理解</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:25 +0800</pubDate>
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      <description>本文转载自公众号：机器之心。； 8 月 24 日至 27 日在杭州召开的 2019 年全国知识图谱与语义计算大会（CCKS 2019）上，百度 CTO 王海峰发表了题为《知识图谱与语义理解》的演讲。 CCKS 2019 由中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办，浙江大学承办，以「知识智能」为主题，吸引了来自海内外的八百多名科研</description>
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      <title>达观数据深度解读知识图谱在工业质量体系中的应用实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:24 +0800</pubDate>
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      <description>达观数据 王文广 11月12日至11月15日，由中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办的2020年全国知识图谱与语义计算大会（CCKS2020）在南昌隆重召开。达观数据副总裁王文广受邀出席本次大会并分享《工业质量体系中的知识图谱应用实践》。 1 知识图谱及其构建相关技术 知识图谱是机</description>
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      <title>黄正杰百度图学习技术与应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:24 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：黄正杰 百度 资深研发工程师 编辑整理：吴祺尧 出品平台：DataFunTalk 导读： 图是一个复杂世界的通用语言，社交网络中人与人之间的连接、蛋白质分子、推荐系统中用户与物品之间的连接等等，都可以使用图来表达。图神经网络将神经网络运用至图结构中，可以被描述成消息传递的范式。百度</description>
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      <title>用户画像方法论与工程化解决方案</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:18 +0800</pubDate>
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      <description>文章作者：赵宏田 资深大数据技术专家 内容来源：《用户画像方法论与工程化解决方案》 导读： 在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业</description>
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      <title>金融资管领域知识图谱的构建和应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:01:25 +0800</pubDate>
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      <description>. 分享嘉宾：李渔 熵简科技 联合创始人 编辑整理：唐汝佳 出品平台：DataFunTalk 导读： 本次分享的主题是金融资管领域知识图谱的构建和应用，主要介绍如何运用大数据、AI这些技术手段，来帮助金融资管客户构建一套面向金融资管领域的知识图谱系统。主要内容包括： 金融资管行业为什么需要知识图</description>
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      <title>回顾如何构建知识图谱</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:59:33 +0800</pubDate>
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      <description>本文根据转转张青楠老师，在DataFun AI+ Talk中所分享的《二手电商知识图谱构建以及在价格模型中的应用》编辑整理而成。 一、知识图谱概述 这次的分享主要从以下四个部分：知识图谱概述、知识图谱构造、转转二手电商知识图谱、在价格模型中的应用。 **1.****1 ** 什么是知识图谱 知识图谱是谷歌在2012年</description>
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      <title>美团基于知识图谱的剧本杀标准化建设与应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:58:41 +0800</pubDate>
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      <description>来源：李翔 陈焕 志华等 美团技术团队 剧本杀作为爆发式增长的新兴业务，在商家上单、用户选购、供需匹配等方面存在不足，供给标准化能为用户、商家、平台三方创造价值，助力业务增长。 本文介绍了美团到店综合业务数据团队从0到1快速建设剧本杀供给标准化的过程及算法方案。我们将美团到店综合知识图谱（</description>
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      <title>基于知识图谱的语义理解技术及应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:58:38 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：冯知凡 百度 主任研发架构师 编辑整理：付一韬 内容来源：DataFunTalk·年终论坛 出品平台：DataFun 导读： 知识图谱在人工智能应用中的重要价值日益突显。百度构建了超大规模的通用知识图谱，并在搜索、推荐、智能交互等多项产品中广泛应用。同时，随着文本、语音、视觉等智能技</description>
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      <title>回顾旅游知识图谱的构建和应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:54:05 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾： 鞠剑勋携程旅游度假AI NLP负责人 编辑整理： 金媛 内容来源： AI先行者大会《旅游知识图谱的构建和应用》 出品社区： DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 本文首先介绍了什么是旅游知识图谱，然后就旅游知识图谱的架构，构建，应用和未来几个方面展开讨论。 1. 旅游知识图谱 首先简单介绍什么是知</description>
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      <title>基于知识图谱的问答系统入门数据集</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:53:54 +0800</pubDate>
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      <description>作者丨郭雅志 学校丨北京化工大学 研究方向丨NLP、知识图谱、对话/问答系统 本人认为学习一样东西，直接上手跑实验是最有效提升的方法之一。看了那么多的理论介绍文章，抽象的说辞，最后还是似懂非懂。所以，直接上手数据集跑实验，与理论结合，能有更深刻的了解。同时也记录下学习 KBQA 的过程，也希望对</description>
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      <title>如何将知识图谱特征学习应用到推荐系统</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 06:00:29 +0800</pubDate>
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      <description>来源 | 微软研究院AI头条 将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中可以有效地解决传统推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题，近几年有很多研究人员在做相关的工作。目前， 将知识图谱特征学习应用到推荐系统中主要通过三种方式——依次学习、联合学习、以及交替学习。 依次学习（one-by-one lea</description>
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      <title>李宗纯图机器学习在度小满风控中的应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 00:52:50 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：李宗纯 度小满 AI产品经理 编辑整理：高倩 重庆理工大学 出品平台：DataFunTalk 导读： 本文主要介绍度小满的超大规模图平台，以及它在真实金融风控业务中的应用。其中会包括一些应用方法和案例，希望能为大家在图机器学习落地产品化方面提供一些参考。 今天的分享主要有以下四部分： 相</description>
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      <title>美团知识图谱问答技术实践与探索</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 23:23:30 +0800</pubDate>
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      <description>知识图谱问答（Knowledge-based Question Answering, KBQA）是指给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。美团在平台服务的售前、售中、售后全链路的多个场景中都存在大量的咨询问题。我们基于问答系统，以自动智能回复或推荐回复的方式，来帮助商家</description>
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      <title>美团商品知识图谱的构建及应用</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 18:24:08 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：曹雪智博士 美团 技术专家 编辑整理：陈维美 出品平台：DataFunTalk 导读： 在互联网新零售的大背景下，商品知识图谱作为新零售行业数字化的基石，提供了对于商品相关内容的立体化、智能化、常识化的理解，对上层业务的落地起到了至关重要的作用。相比于美团大脑中围绕商户的知识图谱而</description>
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      <title>美团外卖美食知识图谱的迭代及应用</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 18:15:24 +0800</pubDate>
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      <description>杨林 郭同 海超等 美团技术团队 导读： 菜品是外卖交易过程的核心要素，对菜品的理解也是实现外卖供需匹配的重点。今天我们将一次推送三篇文章，系统地介绍了美团外卖美食知识图谱的构建和应用。《美团外卖美食知识图谱的迭代及应用》会介绍外卖知识图谱的体系全貌，包括菜品类目、标准菜品、美食基础属性和</description>
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      <title>美团本地生活综合性需求知识图谱的构建及应用</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 18:12:39 +0800</pubDate>
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      <description>美团点评技术团队 导读： 本地生活综合性需求图谱（GENE: lifestyle GEneral NEeds net），是从用户需求视角出发，深入挖掘本地生活场景下用户多样化的需求，并将其与多行业、多类型的供给形成关联的知识图谱，旨在提升平台供需匹配效率，助力业务增长。本文介绍了本地生活综合性需求图谱的背景、体系设计和涉及的算</description>
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      <title>百度图谱相关技术在风控反作弊中的应用和探索</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 18:10:25 +0800</pubDate>
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      <description>百度安全策略团队 稿 导读：互联网黑产不断发展壮大，作弊模式逐渐变得规模化、产业化，团伙作弊行为日益猖獗。为了进一步提升百度账号的安全和用户体验，维护公司核心利益，百度账号安全策略团队结合自身在账号安全领域的优势，构建了可以处理海量数据、具备丰富扩展性的关联图谱黑产团伙挖掘能力，充分</description>
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      <title>贝壳找房关系图谱在贝壳的构建和应用</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 17:50:36 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：周玉驰 贝壳 资深算法工程师 文章整理：许继瑞 内容来源：贝壳找房知识图谱技术大会 出品平台：DataFun 导读： 贝壳找房积累了大量房、客、人的行为关系数据，我们通过关系图谱的相关技术对这些行为关系进行挖掘，并在实际应用中取得了不错的效果。本次分享将主要介绍关系图谱在贝壳找房的构</description>
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      <title>干货从零到一学习知识图谱的技术与应用</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 17:32:44 +0800</pubDate>
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      <description>作者 | 李文哲（人工智能、知识图谱领域专家） 来源 | 贪心科技 导读： 从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭</description>
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      <title>视频回放来也科技知识图谱及智能问答系统构建</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 16:43:00 +0800</pubDate>
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      <description>浏览器不支持该媒体的播放 :( 感谢AICUG人工智能社区 知识图谱在知识表示的完备性、语义刻画的准确性、体系结构的组织性上，显著优于传统Corpus的表示，对于信息检索、推荐系统、问答系统都至关重要，本次议题将以电力行业为背景，分享如何使用深度学习NLP技术挖掘和构建知识，产生行业知识</description>
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      <title>阿里小蜜多模态知识图谱的构建及应用</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 16:42:15 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：徐国海 阿里巴巴 编辑整理：monk 国家管网 出品平台：DataFunTalk 导读： 本文由阿里巴巴达摩院阿里小蜜团队带来，介绍其在知识图谱方面一年多以来的一些工作进展。主要内容包括：① 知识图谱的简介；② 领域知识图谱的构建及应用；③ 多模态知识图谱的构建及应用；④ Takeaways (心得领悟)。</description>
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      <title>知识图谱在小米的应用与探索</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 16:40:36 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：彭力 小米 编辑整理：马瑶 出品平台：DataFunTalk 导读： 小米知识图谱于2017年创立，已支持公司了每天亿级的访问，已赋能小爱同学，小米有品、智能问答、用户画像、虚拟助手、智能客服等互联网产品。通过引入知识图谱，这些产品在内容理解、用户理解、实体推荐等方面都有了显著的</description>
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      <title>达观数据金融知识图谱的构建与应用</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 16:39:46 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：王文广 达观数据 副总裁 编辑整理：朱瑞杰 出品平台：DataFunTalk、AI启蒙者 导读： 金融机构在过去积累了大量的数据，包括结构化数据和非结构化数据。如何利用这些数据来构建金融知识图谱，并将构造好的知识图谱应用到具体的金融场景下，是一件很有价值的事情。本文将为大家介绍达观</description>
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