知识图谱推荐系统

知识图谱技术近期越来越受到大家的重视,而且其相关应用也逐渐多了起来。

背景

知识图谱目前存在以下三个特点。

第一,市场需求大,除了应用于推荐系统、舆情分析、文本检测等应用。 知识图谱还可以应用于金融、零售、地产、电商等领域。

第二,市场价值高,据聚合数据官方统计预估,未来五年将有30%的企业引入知识图谱技术,并会这些企业节省10%的成本。

第三,人工智能大背景下知识图谱发展的必然性,从12年开始,谷歌和百度就带头引入知识图谱技术。

技术

在知识图谱的构建实现上,魔图互联已经完成了数据方面的处理,图1这幅图是我们为知识>图谱提供的可调用的接口API,图2是接口调用返回结果的可视化。

API

可视化

产品

魔图互联知识图谱主要包括通用知识图谱和电影知识图谱。通用知识图谱涵盖各个领域的内 容。我们的产品——电影知识图谱推荐系统是利用潜在信息,发现观众所偏好的电影并对其进 行推荐。譬如张三喜欢《钢铁侠1》这部电影,除了像传统的推荐系统根据同主演或者是同>题材又或者是同导演做出推荐,如红色区域所示,因为知识图谱的推荐系统更能挖掘到实体 之间更深层次以及更长范围的语义关系。所以,根据钢铁侠的主演的好友的成名作这一搜索 路径,我们还可以做《勇敢的心》的推荐。

在应用场景上,除了电影行业,我们的知识图谱技术还可以应用在语义搜索和推荐、问答和 对话系统以及大数据分析与决策等领域。

目录

基于上述背景与技术积累,我们整理总结了几篇知识图谱典型性文章。分别为:

  • 知识图谱综述
  • 知识图谱综述续之概念具象化描述
  • 知识图谱里的知识表示之RDF
  • 知识图谱里的知识表示之RDFs与OWL
  • 知识图谱里的知识存储之neo4j的介绍和使用
  • 图数据库和关系数据库的比较
  • 使用Lucene在知识图谱上构建索引
  • 知识图谱与机器学习
  • 图深度学习
  • 建立知识图谱
  • 文档构建知识图谱

希望对大家有所帮助。魔图互联会长期致力于知识图谱最新技术的整理与开源工作。欢迎关注魔图互联公众号,进一步了解。(也欢迎志同道合的朋友通过公众号联系加入我们!)