什么是Knowledge Graph? 它是google用于增强它的搜索引擎的功能和提高搜索结果质量的一种技术.在2012年5月16日提出,除了提供基本的与主题相关的链接服务之外,它还能结构化与主题相关的信息.这样做的目的就是让用户无需通过点击多个相关链接自己手动去搜索相关信息,而是google直接把整合好的结果展示在搜索页面,真是太贴心啦! for example: 我在google中搜索:andrew ng 可以看到,右侧会直接把andrew ng的相关基本资料给你整合好.比如出生,教育背景…

发表于2013-01-18 11:35| 8827次阅读| 来源sina微博 条评论| 作者邓侃 数据分析智能算法机器学习大数据Google 摘要:文章来自邓侃的博客.数据革命迫在眉睫. 各大公司重兵集结.虎视眈眈.Google 兵分两路.左路以 Jeff Dean 和 Andrew Ng 为首.重点突破 Deep Learning 等等算法和应用,右路军由Amit Singhal领军,目标是构建Knowledge Graph基础设施.而在攻克技术难题之后.就是动用资本和商业的强力手段.跑马圈地…

1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 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.尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释. 知识图谱( Knowledge Graph)的概念由谷…

Knowledge Graph - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_Graph The Knowledge Graph is a knowledge base used by Google and its services to enhance its search engine's results with information gathered from a variety of sources. The informat…

一.摘要 为了解决协同过滤的稀疏性和冷启动问题,社交网络或项目属性等辅助信息被用来提高推荐性能. 考虑到知识图谱是边信息的来源,为了解决现有的基于嵌入和基于路径的知识图谱感知重构方法的局限性,本文提出了一种端到端框架,它自然地将知识图结合到推荐系统中. 与水上传播的实际涟漪类似,RippleNet通过在知识图谱实体集上传播用户兴趣,从而自主迭代地沿着知识图谱中的链接来扩展用户的潜在兴趣. 因此,由用户的历史点击项激活的多个“涟漪”被叠加以形成用户相对于候选项目的偏好分布,该偏好分布可用于预测最终…

<Exploiting Relevance Feedback in Knowledge Graph> Publication: KDD 2015 Authors: Yu Su, Shengqi Yang, etc. Affiliation: UCSB... 1. Short description: p { margin-bottom: 0.1in; line-height: 120% } a:link { } This paper formulate the novice graph rel…

领军大家: Geoffrey E. Hinton http://www.cs.toronto.edu/~hinton/ 阅读列表: reading lists and survey papers for deep learning http://deeplearning.net/reading-list/ 课程和教材: Deep Learning 教程(邓侃老师力荐,已有中文版面) http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tut…

知识图谱(Knowledge Graph,KG)可以理解成一个知识库,用来存储实体与实体之间的关系.知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息,帮助模型更好地完成任务. 在推荐算法中融入电影的知识图谱,能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户. 实例描述 现有一个电影评分数据集和一个电影相关的知识图谱.电影评分数据集里包含用户.电影及评分:电影相关的知识图谱中包含电影的类型.导演等属性. 要求:从知识图谱中找出电影间的潜在特征,并借助该特征及电影评分数据集,实现基于电影的推荐系统. 本实…

前言 这篇论文主要讲的是知识图谱正确率的评估,将知识图谱的正确率定义为知识图谱中三元组表述正确的比例.如果要计算知识图谱的正确率,可以用人力一一标注是否正确,计算比例.但是实际上,知识图谱往往很大,不可能耗费这么多的人力去标注,所以一般使用抽样检测的方法.这就好像调查一批商品合格率一样,不可能将所有的商品都检查一遍,采用抽样的方法可以估计出合格率. 抽样产生的样本,我们利用中心极限定理,可以推导出样本均值服从正态分布.根据正态分布的概率形式,可以推导置信区间,并且可以要求误差界限(margin…

一.什么是知识图谱 知识(Knowledge)可以理解为 精炼的数据,知识图谱(Knowledge Graph)即是对知识的图形化表示,本质上是一种大规模语义网络 (semantic network) – 富含实体(entity). 概念(concepts) 及其之间的各种语义关系 (semantic relationships),比如 知识图谱和人工智能: 知识图谱的理想状态: 给所有IOT设备和机器人都挂一个背景知识库,因为对于人类来说,对一个事物的理解取决于这个人关于事物的相关背景知识,对…

KLMo:建模细粒度关系的知识图增强预训练语言模型 (KLMo: Knowledge Graph Enhanced Pretrained Language Model with Fine-Grained Relationships) 论文地址:https://aclanthology.org/2021.findings-emnlp.384.pdf 摘要 知识图谱(KG)中实体之间的交互作用为语言表征学习提供了丰富的知识.然而,现有的知识增强型预训练语言模型(PLMS)只关注实体信息,而忽略了实体…

https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/81628028 首先,本文不是为了增加大家的焦虑感,而是站在一名学生的角度聊聊找AI算法岗位的那些事儿(不喜请喷). 熟悉Amusi的同学应该知道,Amusi 是一名十八线过气211院校的研二学生.因此有幸成为秋招大军的一员.原本想着秋招完,拿到不错的Offer,再来写篇文章来总结的,但随着指针在转,越发觉得写一篇相关文章很重要. 这里先申明一下,AI算法工程师范围很大,细分一下:深度学…

Golang优秀开源项目汇总(持续更新...)我把这个汇总放在github上了, 后面更新也会在github上更新. https://github.com/hackstoic/golang-open-source-projects  . 欢迎fork, star , watch, 提issue. 资料参考来源:http://studygolang.com/projects 监控系统 序号 名称 项目地址 简介 1 OpenFalcon http://github.com/open-falcon/…

监控系统 项目 简介 Star数 grafana/grafana Grafana 是一个用于监控指标分析和图表展示的工具, 后端支持 Graphite, InfluxDB & Prometheus & Open-falcon等, 它是一个流行的监控组件, 目前在各大中小型公司中广泛应用 34113 prometheus/prometheus Prometheus 是一个开源的服务监控系统和时间序列数据库, 提供监控数据存储,展示,告警等功能 29808 bosun-monitor/bosu…

    Graph-powered Machine Learning at Google     Thursday, October 06, 2016 Posted by Sujith Ravi, Staff Research Scientist, Google ResearchRecently, there have been significant advances in Machine Learning that enable computer systems to solve compl…

请管理员移至新闻版块,谢谢! 来源:http://www.sec.gov/ 财务报表下载↓ 此文仅作参考分析. 10-K 1 goog2013123110-k.htm FORM 10-K   UNITED STATES SECURITIES AND EXCHANGE COMMISSION Washington, D.C. 20549         FORM 10-K   (Mark One)       ý ANNUAL REPORT PURSUANT TO SECTION 13 OR 15(…

6月,WWDC 2014与Google I/O  (大部分演讲视频都公开.Youtube须要FQ,很值得一看)相继召开.今年是我第三年參加Google I/O大会. 三年间.Google积累了非常多技术.做出了非常多产品. 本届Google I/O大会,Google向世界展示了一幅场景:Google正在连接一切. 20世纪80年代末,美国Xerox公司PARC研究中心的Mark Weiser提出了普适计算(Ubiquitous computing)的概念. 在普适计算的模式下.人们可以在不论什么…

文/蒋涛 6月.WWDC 2014与Google I/O  (大部分演讲视频都公开.Youtube须要FQ.很值得一看)相继召开. 今年是我第三年參加Google I/O大会.三年间,Google积累了许多技术.做出了许多产品.本届Google I/O大会.Google向世界展示了一幅场景:Google正在连接一切. 20世纪80年代末,美国Xerox公司PARC研究中心的Mark Weiser提出了普适计算(Ubiquitous computing)的概念. 在普适计算的模式下,人们能够在不论…

Extracting knowledge from knowledge graphs using Facebook Pytorch BigGraph 2019-04-27 09:33:58 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/extracting-knowledge-from-knowledge-graphs-e5521e4861a0 Machine learning gives us the ability to t…

不装逼地说,在 Google 到底能学到啥? 2017-03-17 PHP开发者 (点击上方蓝字,快速关注我们) 本文转自公众号「半轻人」(ID:ban-qing-ren),伯乐在线/PHP开发者已获作者「王咏刚」的授权. 前言 这个问题是提给自己的,算是对我 Google 十年的一个小结. 强调"不装逼",主要是提醒自己不要陷入下列俗套: 离职后靠黑前雇主.八卦前雇主.揭秘前雇主搏出位(这条是恶行) 满足大众猎奇心理 吹嘘自己,贬低他人 我 2006 年 3 月加入 Google,2…

Motivation 图数据库中的高科技和高安全性中引用了一个关于图数据库(graph database)的应用前景的乐观估计: 预计到2017年,图数据库产业在数据库市场的份额将从2个百分点增长到25个百分点,在此过程中图数据库工具将会逐步获得企业认可,并且其消费群体会持续增长. 文中从图发现.图知识管理和图预测角度阐述图数据库生态系统面临的技术和安全性挑战. 由于有语义网初步研究的背景,对图数据库NoSQL实现中triple概念感到亲切:在一本名为Graph database的Neo4j技术…

Graph Database 图形数据库 https://en.wikipedia.org/wiki/Graph_database cayley https://github.com/cayleygraph/cayley Knowledge Graph https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_Graph http://freebase.com/ Neo4j Neo4j - 基于 Java 的图形数据库 https://www.infoq.cn/articl…

原文: http://blog.sina.com.cn/s/blog_6cf812be0102vxer.html 前言:这个系列分享的内容大部分都是出自于<google是如何测试的>的书,不是我YY的,我只是大自然的搬用工,希望对大家有那么一点点的用处,当然后面也会有个人的一些想法. 上一次分享了google测试分享-测试经理,大概说了下google的测试经理的职责和工作范围,以及测试经理的价值体现.本来想断更了,感觉大家都没啥激情讨论问题了,但是已经坚持了4期了,就差两期了,算是给自己一个交…

原文: http://blog.sina.com.cn/s/blog_6cf812be0102vode.html 前言:这个系列分享的内容大部分都是出自于<google是如何测试的>的书,不是我YY的,我只是大自然的搬用工,希望对大家有那么一点点的用处,当然后面也会有个人的一些想法. 上一次分享了google测试分享-GTA,大概说了下google是如何使用GTA来管理整个测试阶段,特别是测试计划的安排,那这次会聊一聊google测试经理是如何进行团队管理的. 为了让这些blog分享更有逻辑性…

本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 笔者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文,深感其强大,但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解,对未学过信号处理的读者不太友好.同时,很多教程只讲是什么…

图嵌入应用场景:可用于推荐,节点分类,链接预测(link prediction),可视化等场景 一.考虑网络结构 1.DeepWalk (KDD 2014) (1)简介 DeepWalk = Random Walk + Skip-gram 论文链接 作者:Bryan Perozzi, Rami Al-Rfou, Steven Skiena 主要思想: 假设邻域相似,使用DFS构造邻域 step1:DeepWalk思想类似word2vec,word2vec是通过语料库中的句子序列来描述词与词的共现…

仅作为记录笔记,完善中...................... 1       PyGSP https://pygsp.readthedocs.io/en/stable/index.html https://pygsp.readthedocs.io/en/stable/reference/index.html Development: https://github.com/epfl-lts2/pygsp.git https://github.com/wangg12/pygsp.git Gra…

Graph Embedding是推荐系统.计算广告领域最近非常流行的做法,是从word2vec等一路发展而来的Embedding技术的最新延伸:并且已经有很多大厂将Graph Embedding应用于实践后取得了非常不错的线上效果. word2vec和由其衍生出的item2vec是embedding技术的基础性方法,但二者都是建立在"序列"样本(比如句子.推荐列表)的基础上的.而在互联网场景下,数据对象之间更多呈现的是图结构.典型的场景是由用户行为数据生成的物品全局关系图,以及加入更多…

人工智能旨在了解人类智能的本质,并创造出能模仿人类智能做出反应的智能机器,目前在一些领域已经取得显著的成功,如AI玩游戏.问答系统.自动驾驶.无人机.机器人.翻译.人脸识别.语音识别等领域.深度学习的突破性进展是人们对人工智能产生巨大兴趣的主要原因之一,它包含几个关键的技术:卷积神经网络.循环神经网络.深度强化学习.生成对抗网络.表示学习.注意力机制等. 这里举两个具体的例子.借助人工智能,我们可以使用深度学习技术进行医疗影像处理,帮助患者快速准确地诊断.目前用AI进行结核病检测已经能达到97%…

知识图谱综述(2021.4) 论文地址:A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications 目录 知识图谱综述(2021.4) 摘要 1.简介 2.概述 3.知识表示学习(KRL) 3.1 表示空间 3.1.1 点空间 3.1.2 复向量空间 3.1.3 高斯分布 3.1.4 流形和群 3.2 评分函数 3.2.1 基于距离的评分函数 3.2.2 基于语义匹配的评分函数 3.3 编码模型 3.3.…