導(dǎo)讀：悟已往之不諫，知來(lái)者之可追。

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?人工智能常用的十大算法?? ? ?人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（一）?? ??人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(二)

人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（三）???人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（四）? ?人工智能學(xué)習(xí)路線

一、知識(shí)圖譜概述

知識(shí)圖譜(Knowledge Graph)，在圖書情報(bào)界稱為知識(shí)域可視化或知識(shí)領(lǐng)域映射地圖，是顯示知識(shí)發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術(shù)描述知識(shí)資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識(shí)及它們之間的相互聯(lián)系。?

具體來(lái)說(shuō)，知識(shí)圖譜是通過將應(yīng)用數(shù)學(xué)、圖形圖、信息可視化技術(shù)、信息科學(xué)等學(xué)科的理論與方法與計(jì)量學(xué)引文分析、共現(xiàn)分析等方法結(jié)合，并利用可視化的圖譜形象地展示學(xué)科的核心結(jié)構(gòu)、發(fā)展歷史、前沿領(lǐng)域以及整體知識(shí)架構(gòu)達(dá)到多學(xué)科融合目的的現(xiàn)代理論。它把復(fù)雜的知識(shí)領(lǐng)域通過數(shù)據(jù)挖掘、信息技術(shù)、知識(shí)計(jì)量和圖形繪制而顯示出來(lái)，揭示知識(shí)領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律，為學(xué)科研究提供切實(shí)的、有價(jià)值的參考。迄今為止，其實(shí)際應(yīng)用在發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)逐步拓展并取得了較好的效果，但它在我國(guó)仍屬研究的起步階段。

二、重要特點(diǎn)

1、用戶搜索次數(shù)越多，范圍越廣，搜索引擎就能獲取越多信息和內(nèi)容。

2、賦予字串新的意義，而不只是單純的字串。

3、融合了所有的學(xué)科，以便于用戶搜索時(shí)的連貫性。

4、為用戶找出更加準(zhǔn)確的信息，作出更全面的總結(jié)并提供更有深度相關(guān)的信息。

5、把與關(guān)鍵詞相關(guān)的知識(shí)體系系統(tǒng)化地展示給用戶。

6、用戶只需登錄Google旗下60多種在線服務(wù)中的一種就能獲取在其他服務(wù)上保留的信息和數(shù)據(jù)。

7、Google從整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)汲取有用的信息讓用戶能夠獲得更多相關(guān)的公共資源。

三、提升搜素效果

Knowledge Graph從以下三方面提升Google搜索效果:

1、找到最想要的信息。

語(yǔ)言可能是模棱兩可的 -- 一個(gè)搜索請(qǐng)求可能代表多重含義，Knowledge Graph會(huì)將信息全面展現(xiàn)出來(lái)，讓用戶找到自己最想要的那種含義。現(xiàn)在，Google能夠理解這其中的差別，并可以將搜索結(jié)果范圍縮小到用戶最想要的那種含義。

2、提供最全面的摘要。

有了Knowledge Graph，Google可以更好的理解用戶搜索的信息，并總結(jié)出與搜索話題相關(guān)的內(nèi)容。例如，當(dāng)用戶搜索"瑪麗·居里"時(shí)，不僅可看到居里夫人的生平信息，還能獲得關(guān)于其教育背景和科學(xué)發(fā)現(xiàn)方面的詳細(xì)介紹。此外，???????Knowledge Graph也會(huì)幫助用戶了解事物之間的關(guān)系。

3、讓搜索更有深度和廣度。

由于Knowledge Graph構(gòu)建了一個(gè)與搜索結(jié)果相關(guān)的完整的知識(shí)體系，所以用戶往往會(huì)獲得意想不到的發(fā)現(xiàn)。在搜索中，用戶可能會(huì)了解到某個(gè)新的事實(shí)或新的聯(lián)系，促使其進(jìn)行一系列的全新搜索查詢。

?四、知識(shí)圖譜應(yīng)用

利用知識(shí)圖譜技術(shù)可以直接給出用戶想要的搜索結(jié)果，而不再是各類鏈接。如下圖，搜索“上海有多少人？”360搜索直接展示出國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，用戶直接將鼠標(biāo)移動(dòng)到相應(yīng)年份，可以快速查看各年數(shù)據(jù)。

電商搜索領(lǐng)域：2015年，阿里巴巴開始構(gòu)建電商領(lǐng)域知識(shí)圖譜——認(rèn)知圖譜；2016年Amazon也緊隨其后開始構(gòu)建知識(shí)圖譜。2018年5月，美團(tuán)點(diǎn)評(píng)NLP中心開始構(gòu)建大規(guī)模的餐飲娛樂知識(shí)圖譜——美團(tuán)大腦。

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?在搜索領(lǐng)域，知識(shí)圖譜能夠?qū)⒂脩羲峤坏牟樵冊(cè)~理解成實(shí)體或者概念，通過實(shí)體或者概念匹配為用戶返回其可能關(guān)心的全部網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容。搜索引擎中知識(shí)圖譜的搜索過程如下：

知識(shí)圖譜用文本和知識(shí)融合的閱讀理解模型，使搜索結(jié)果更理解客戶需求。

對(duì)于電商平臺(tái)來(lái)說(shuō)，交易量和客戶活躍度也是其核心競(jìng)爭(zhēng)力，而客戶一般都是通過搜索獲得想要的商品，越精準(zhǔn)的搜索結(jié)果，客戶使用越多。

因此，百度、搜狗、阿里巴巴、美團(tuán)、騰訊等不斷摸索，紛紛嘗試構(gòu)建自己的知識(shí)圖譜平臺(tái)。

??知識(shí)圖譜可以幫助電商平臺(tái)跳出這種簡(jiǎn)單的推薦邏輯，使得推薦結(jié)果更加智能化，促進(jìn)用戶購(gòu)買。

?金融風(fēng)控

艾瑞咨詢年初發(fā)布的《2020年中國(guó)面向人工智能“新基建”的知識(shí)圖譜行業(yè)研究報(bào)告》指出，隨著近些年金融數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)風(fēng)控系統(tǒng)逐漸力有不逮，而應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和知識(shí)圖譜的智能風(fēng)控系統(tǒng)在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力和大規(guī)模運(yùn)算方面具有突出優(yōu)勢(shì)，逐漸成為金融領(lǐng)域風(fēng)控反欺詐的主要手段。

在金融領(lǐng)域，知識(shí)圖譜可以應(yīng)用于小微企業(yè)信貸、消費(fèi)信貸、信用卡申請(qǐng)等反欺詐業(yè)務(wù)，還可以用來(lái)識(shí)別會(huì)計(jì)造假。

基本原理簡(jiǎn)單理解是：“物以類聚，人以群分。

信貸欺詐的識(shí)別問題可以轉(zhuǎn)化為客戶知識(shí)圖譜挖掘或社交網(wǎng)絡(luò)分析問題。即把企業(yè)工商信息、新聞動(dòng)態(tài)、股東關(guān)系、股權(quán)變更、司法訴訟等等整合到反欺詐知識(shí)圖譜里，經(jīng)過分析和預(yù)測(cè)，挖掘識(shí)別欺詐案件，如利用殼公司貸款等。

智慧城市

公安機(jī)關(guān)在偵查案件時(shí)，經(jīng)?？吹睫k案民警用圖譜梳理案件及人物關(guān)系。在電視劇《人民的名義》中，警方利用知識(shí)圖譜分析，可以很快看清“山水集團(tuán)”背后的利益鏈條。

?知識(shí)圖譜從大數(shù)據(jù)中深度挖掘關(guān)聯(lián)關(guān)系，可準(zhǔn)實(shí)時(shí)分析多至千億級(jí)海量關(guān)系數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為關(guān)系圖譜數(shù)據(jù)，支撐公安機(jī)關(guān)展開情報(bào)研判分析、犯罪團(tuán)伙跟蹤以及重大事情預(yù)警等。

?除了以上應(yīng)用領(lǐng)域外，智慧醫(yī)療、智能客服（智能問答）等領(lǐng)域也在積極利用知識(shí)圖譜技術(shù)，使結(jié)果更加準(zhǔn)確，使機(jī)器人客服更加智能。

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小編整理了各種關(guān)于人工智能的學(xué)習(xí)資料庫(kù)（圖像處理opencv/自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)等），還有AI大禮包：Pytorch、實(shí)戰(zhàn)框架視頻、圖像識(shí)別、OpenCV、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等視頻、代碼、PPT以及深度學(xué)習(xí)書籍均可以免費(fèi)分享給大家學(xué)習(xí)，大學(xué)生均實(shí)用！

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