知识

知识图谱，也称为科学知识图谱，它通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。个人觉得百度做得非常好，谷歌不是很清楚

知识图谱是以所学的知识点为主加入思维导图的制图方法属于有针对性的思维导图，思维导图是多面性的可以用于各个方面各个层面应用广泛

属于。知识图谱的主要应用体现在好多方面，其中推荐任务就包括今日头条内容性的搜索。知识图谱的提出是为了准确地阐述人、事、物之间的关系，主要应用于搜索引擎，由Google公司首先提出。

这种图谱在网络安全上的应用有前途，具体原因如下：1、知识图谱还可以帮助网络安全专家进行复杂事件的分析和推理。在网络安全领域，往往需要对大量的数据进行分析，来判断是否存在安全威胁。知识图谱可以将这些数据转化为知识点，并建立起知识点之间的关系，从而进行更加深入的分析和推理。2、知识图谱可以帮助网络安全领域的智能化发展。人工智能技术在网络安全领域得到了广泛的应用，但是由于知识表示不够规范和统一，导致算法效果有限。使用知识图谱可以将知识以统一、规范的方式进行表示，从而更好地利用人工智能技术进行安全分析、预警和防御等方面的工作。

Sophon KG星环知识图谱软件（Sophon KG）是一站式知识全生命周期的管理平台，是一款集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识图谱产品。本平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储、分布式图计算以及多维度的图谱分析。?星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，获得了多项荣誉和权威认可，发挥了重要的引领者作用。星环科技知识图谱平台曾入围Gartner 2022《Market Guide for Artificial Intelligence Startups, Greater China》，获得中国证券业协会2021年重点课题研究优秀课题，并多次入围字母点评“知识图谱平台领导者象限”。此外，曾参与编写中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》、IEEE-P2907课题《信息技术 人工智能 知识图谱技术框架》（国标计划号20192137-T-469）߅.

通过自然语言处理，从专业领域的自然语言数据和结构化数据中抽取出实体和关系，构建三层知识图谱。

附录三:短语 a cup of 一杯a few 一点；一些a little 有点；少量；稍微a lot 大量 a lot of 大量；许多*a must try 不可不尝的（食物）a number of 若干；许多a pair of 一双；一对；一副a set of 一套;一副a slice of 一片according to 根据……；按照across from 在……对过add … to … 把……加到……上after all 毕竟after class 课下after school 放学后agree with 同意；赞成；（与某人）意见一致aim at 瞄准；针对*alarm clocck 闹钟all kinds of 各种各样的all over the world 全世界all the time 一直；总是all together 一起；总共all year round 全年*amusement park 儿童乐园；游乐场and so on 等等argue with 与…吵架around the world 全世界as for 至于；关于as well 也；并；和；同as well as 也；还；而且(not) as … as (不)像…一样as… as possible 尽可能地ask for 索要；要求at a meeting 在开会at home 在家at least 至少；最少at night 夜里；晚上at once 立即;马上at present 目前；现在at school 在学校at that time 那时at the age of 在…几岁的时候at the doctor"s 在诊所；在医院at the end of 在…末尾at the moment 此时；现在at the same time 同时*babysit sb 照顾(婴幼儿)bank clerk 银行职员*barber shop 理发店；理发厅*baseball bat 棒球球棒baseball game 棒球比赛basketball game 篮球赛be able to 有能力做某事be afraid to 害怕去做…be angry with 对．．．感到生气；愤怒be bad for 对．．．有害；有坏处的be from 来自be going to 将要；打算be good at 擅长；在……方面做的好be good for 对……有益；对……有好处*be in agreement 意见一致be in bed 上床睡觉be interested in 对……感兴趣；喜欢做……be mad at 对……非常愤怒、恼火be made from 由……制成；由……构成be off 离开；走开be proud of 为.…..感到骄傲；为…...感到自豪*be strict with 对……要求严格*be supposed to 应该……；被期望（做）……*be terrified of 害怕……；恐惧……be used for 用来做……be used to doing 习惯于做某事be/get used to … 习惯于……because of 因为*begin with 以……开始*Beijing Opera 京剧belong to 属于billions of 数以亿计的；许多的*boarding school （供学生膳宿之）寄宿学校break down 损坏；坏掉break off 突然终止；中断break the rules 违反规则bus station 汽车站bus stop 汽车站by accident 偶然；意外by boat 乘坐小船by bus 乘坐公共汽车by mistake 错误地by oneself 靠自己by the way 顺便说一句call the police 打电话给警察call up 打电话care about 担心；关心care for 关怀；照顾cheer up 使振奋；使高兴起来Chinese-English Dictionary 汉英词典Chrismas Day 圣诞节clean out 清除；打扫干净clean up （把……）打扫干净；梳理整齐;整顿；清理close to 靠近；接近come along 出现；陪伴；过来come down to 到达come from 来自；从…来come out 出版；发表come over to 从一个地方来到另一个地方；过来come true （梦想等）实现；成为现实come up with （针对问题等）提出；想出*communicate with 与…沟通*complain about 抱怨…*computer game 电子游戏*computer programmer 电脑程序设计人；程序师computer science 计算机科学*concentrate on 全神贯注；专心于*conversation practice 对话练习*credit card 信用卡cut hair 理发；剪头发*cut in line 插队；加塞*cut prices 减价cut up 切碎day off 一天的假deal with 安排；处理decide on 决定*department store 百货商店；百货公司depend on 依靠,依赖different from 与…不同disscuss sth 讨论…*DJ=disc jockey 音乐节目主持人do chores 做家务do homework 做作业do one"s best 尽力do some reading 读书 do some shopping 购物do the dishs （饭后）洗餐具do the laundry 洗衣服do well in 在某方面做得好；擅长dress up 盛装；打扮；装饰drop by 访问；拜访*drop litter 乱仍东西drop off （口）让…下车；从（交通工具上）下来each other 彼此；互相eat out 在外面吃饭eating habit 饮食习惯*elementary school 小学end up 结束；告终*endangered animal 濒危动物enjoy doing 喜欢做…；乐于做…even if 即使；即便even though 即使；纵然；尽管every day 每天*exchange student 交换生fall in love with 喜爱；爱上fall into 落入；陷入family dinner 家宴far away 远离；遥远的fashion show 时装表演会fast food 快餐feed the dog 喂狗feel like 感到 feel sick 感到恶心fill out 填充;填出fill up 填满；装满；充满fill with 用……填充first name 名*first-aid 急救first of all 首先；第一fix up 修理；修补*flight attendant 机组乘务员fly kites 放风筝*flying disk 飞碟for a while 暂时；一会儿；一段时间for example 例如；比如for instance 例如；比如for the first time 第一次（做某事）for the reason 因为*Forbidden City 紫禁城*French fries 炸薯条*fried rice 炒米饭full moon 满月*furniture store 家具店game show 游戏节目get a cold 得感冒get a good view of 能够清楚地看到……的景色get a ride 搭车get along with 与……相处*get an education 受教育get angry 变得生气*get annoyed 变得气恼get back 回来get good grades 取得好成绩get in the way of 妨碍*get indured 受伤get mad 变疯；变的恼怒get married 结婚get on （与某人）相处get out of 从……出去get over 恢复；克服（疾病、惊讶、损失等）get tired 感觉疲惫get to 到达;开始；着手get together 聚集get up 起床give advice 提建议give away 分配；分送；赠送give out 分发；发放give sb suggestions 给建议give sb. a ride 让某人搭便车give up 放弃go away 离开go bike riding 骑自行车旅行go by （指时间）过去；消逝go camping 去野营go fishing 去钓鱼go for 去做；努力去获得go for a drive 开车兜风go for walks 去散步*go hiking 去远足go home 回家*go native 入乡随俗go off （闹钟）闹响go out 外出go shopping 去购物*go sightseeing 去观光旅行go skating 去滑冰go swimming 去游泳go to a movie 去看电影go to bed 上床睡觉go to church 做礼拜go to college 上大学go to school 去上学go to sleep 入睡go to the concert 去听音乐会go to the doctor 看病go to work 去上班go together 相配；调和*going Dutch 各自付账；AA制*gold medal 金牌good idea 好主意good-looking 好看的；漂亮的grow up 长大*hair band 发带*hair stylist 发型师；美容师hand out 分发；发放hang out （俚语）经常出没；闲荡hardly ever 几乎不hard-working 努力工作的；勤勉的have a cold 患感冒have a favor 劳驾；请您帮个忙have a fight with 打架/吵架have a look at 看一看have a party 举行晚会have a piano lesson 上钢琴课have a picnic 去野餐*have a sore throat 嗓子疼have concerts 举办音乐会have fun 玩得高兴*have opposite views 有不同观点have to 必须；不得不head teacher 班主任healthy food 健康食品；保健品hear about 听说help with 在某方面帮助hold a contest 举办一场比赛*hold art exhibitions 办艺术展览hot dog 热狗hot pot 火锅how far 多远how long 多久how many 多少how much 多少（接不可数名词）how often 多久一次how old 多大年纪；几岁*hum songs 哼歌hundreds of 好几百,许许多多ice cream 冰激凌*ice hockey 冰上曲棍球*ice skating 滑冰ID card 身份证in a minute 立刻；马上in a word 一句话;简言之in class 课上；上课时in common 共同的；共有的in different ways 以不同方式in English 用英语in fact 事实上in front of 在…前面*in general 通常；大体上；一般而言in good health 身体健康in hospital 住院in order to 为了in public 在公共场合in search of 寻找；寻求in silence 沉默地,无声地in some ways 在某些方面*in style 时髦in the end 最后；终于in the future 将来in the middle of 在中间；在中央in the past 在过去*in the slightest 一点也；根本in this way 这样in those days 在当时*inline skating 纵列式滑冰instead of 代替；而不是invite… to… 邀请…去…jump down 跳下来*junk food 垃圾食品keep fit 保持健康keep out 留在外面；置身于外；不许进入keep quiet 保持安静*key ring 钥匙圈kind of 有点儿；稍微knock down 击倒；撞倒knock into 撞上(某人)*Lantern Festival 元宵节last name 姓late to class 上课迟到later on 以后；随后laugh at 笑话；取笑（某人）learn about 了解learn by heart 记住；背诵learn from 向……学习leave for 离开去某地leave out 忽略；遗漏；排除*leaving a tip 给小费leisure time 空闲时间let … down 使……失望或沮丧let in 允许进入；允许参加let know 告知；使知晓 let"s=let us 我们（去）……吧！lie down 躺下light up 使明亮；照亮likes and dislikes 好恶;爱憎listen to 听living room 起居室；客厅look after 照顾；照看look at 看look for 寻找look forward to 盼望;期待(某事)look through 粗略看一遍；浏览；仔细检查look up 查字典look up to 尊敬lost and found 失物招领lots of = a lot of 许多*lunar calender 阴历*main course 主食；主菜*major in 主修；专研make … do… 让…做…..make a decision 作决定；下决心make a difference 使得结果不同；有重要性make a living 谋生；以……为生*make complete sentences 造完整句子make dinner 做饭*make flashcards 做抽认卡make friends with 和…交朋友make mistakes 犯错；出错make money 赚钱；挣钱make noise 发出令人不愉快的声音make progress 提高make sb laugh 让某人发笑make the bed 铺床*make time for 腾出时间（做某事）make up 组成；构成*make vocabulary lists 列词汇表math book 数学书*microwave oven 微波炉*Mid-Autumn Festival 中秋节mix up 混合在一起moon cake 月饼more than 超过；多于most of 大多数move away 搬走movie star 电影明星*musical instrument 乐器name after 以……命名*native speaker 说本族语的人next to 在…旁边no longer 不再；已不no problem 没问题North America 北美洲not … any more 不再；已不not at all 根本不；一点儿也不not really 事实上不是（或不会，没有）of course 当然*old people"s home 老年之家*Olympic Games 奥林匹克世界运动会（简称奥运会）on a farm 在农场*on display 展览；陈列on the one hand 一方面on the other hand 另一方面on the phone 在通电话on the weekend 在周末on this day 在这一天on time 准时on top 在顶上on vacation 在度假one-way street 单向街道，步行街*open up one"s eyes 开阔眼界*openning question 开场白；起始句out of 由……里面向外；在……之外*out of style 过时的；落伍的over and over 一遍遍地P.E.=physical education 体育paper money 纸币；钞票part-time job 兼职pass on 把……传给另一个；转移pay attention to 对．．．注意；留心pay for 为……而付款pay phone （投币式）公用电话pay the bill 付帐；买单pen friend (pal) 笔友pencil case 铅笔盒*pencil sharpener 铅笔刀 phone number 电话号码*photo album 相集；相册pick up 捡起;拾起plan to do 计划做…play an instrument 演奏乐器play soccer 踢(英式)足球play sports 做运动*play trick on 开……玩笑play with 与……玩耍plenty of 很多的；足够的point at 指向*polar bear 北极熊police officer （男或女）警察police station 警察局；派出所post office 邮局pour… into 把…倒入…prepare for 为……做好准备*primary school 小学*pros and cons 赞成与反对*provide with 给．．．提供；以．．．装备pull down 拆掉put … into 把…放进…put in 放进；插入；进入put off 推迟；拖延put on 穿上put up 展示;张贴radio station 广播台；电台*raise money for charity 为慈善募捐rather than 与其……（不如……）；不是……（而是……）remind of 提醒；使记起report card 成绩报告单return to 回到…ride one"s bike 骑车right away 立刻；马上right now 立即；此刻run away 跑开；迅速离开；逃走run off 跑掉；迅速离开run out of （贮存物、供应品等）用尽；缺乏*sales assistant 售货员school bus 校车school day 学校上课日school night 学生有课的晚上school party 校会school play 校园剧school team 校队school trip 郊游*science fiction 科幻小说seem like 好像…send… to… 派/送…去…set off 激起；引起*set tables 将餐具放在餐桌上set up 建立；创立；开办y 握手show up 出席；露面small talk 闲聊snow globe 里面有雪花的球形玻璃器（装饰品）so far 到目前为止so... that 以便；致使soap opera （电台或电视）连续剧soccer ball 英式足球some day 来日；将来某一日some of 一些sometime 于某时；在某一时间somewhere 在某处；到某处sound like 听起来像space station 空间站；太空站speech contest 讲演比赛sports camp 运动野营sports show 体育节目*Spring Festival 春节stand for 代表；表示start with 以……开始stay at home 呆在家里stay away from 与．．．保持距离stay healthy 保持健康stay out late 在外面待到很晚stay up 不去睡；熬夜stressed out 紧张的；有压力的study hard 学习努力suffer from 受……之苦；受……之害summer camp 夏令营sweep the floor 清扫地板；扫地swimming pool 游泳池table manners 餐桌规矩；席间举止table tennis 乒乓球take a day off 放一天假take a holiday 放假take a photo 照相take a shower 沐浴;洗澡take a taxi 出租车take a vacation 去度假take a walk 散步take after （在外貌、性格的方面）与（父母）相像take an interest in 对…产生兴趣take away 拿走；拿开take care of 照看；照顾take class 上课take lessons 上课；听课take notes 做笔记；做记录take off 起飞take out 取出take part in 参加take photos 照相take place 发生take pride in 对．．．感到自豪take the subway 乘坐地铁take walks 去散步*talent show 才艺表演talk about 谈论talk show 谈话节目telephone number 电话号码*tennis racket 网球拍thanks to 多亏了…;幸亏thank-you note 感谢信the art of giving 给予的艺术the day after tomorrow 后天*the Great Wall 长城the more… , the more… 越… 越…the other day 几天以前；前几天*The Palace Museum 故宫the same 一样the same as 与……相同*The United Kingdom 大不列颠及北爱尔兰联合王国the United States 美国（简称 the US）the USA =the United States of America 美国（缩略形式）the whole day 一整天*theme park 主题公园these days 现在；目前think about 考虑；思考think of 考虑；认为think of … as 认为……是……；把……当作……think up 想出thousands of 成千上万的three and a half years 三年半throw away 抛却；丢掉；扔掉to be honest （作插入语）老实说；说实在的to one"s surprise 令某人惊奇的是．．．too much 太多too……to 太……而不能……*tour guide 导游travel abroad 出国旅行travel to 去…(旅行)try one"s best 尽力做．．．try to do 设法turn down 调低声音turn on 打开（电器）TV station 电视台UFO =Unidentified Flying Object 不明飞行物；飞碟use up 用完；用光；耗尽used to 过去经常；以前常常very mnch 非常*video arcade 电子游戏中心*video cassette 录象带VIP = very important person 要人；贵宾volleyball match 排球赛wait a minute 等一会儿wait for 等候;等待wait in line 排队等候want ad 招聘广告，征求广告wake up 醒来watch TV 看电视water park 水上公园*water slide 水滑道web site 网址welcome party 迎新会well known 出名的；众所周知的what about …怎么样what kind 什么种类（表示询问）what time 几点;什么时候win a prize 得奖*win an award 获奖work on 忙于work out 结局；至最后；结果为work with friends 和朋友一起学习World Cup 世界杯足球赛worry about 担心；忧虑would like to 想要；愿意write down 写下；记下*yard sale 庭院旧货出售；（在卖主家当场进行的）现场旧货出售year(s) old …岁(年龄)

分享嘉宾：张鸿志博士 美团 算法专家 编辑整理：廖媛媛 美的集团 出品平台：DataFunTalk 导读： 美团作为中国最大的在线本地生活服务平台，连接着数亿用户和数千万商户，其背后蕴含着丰富的与日常生活相关的知识。美团知识图谱团队从2018年开始着力于图谱构建和利用知识图谱赋能业务，改善用户体验。具体来说，“美团大脑”是通过对美团业务中千万数量级的商家、十亿级别的商品和菜品、数十亿的用户评论和百万级别的场景进行深入的理解来构建用户、商户、商品和场景之间的知识关联，进而形成的生活服务领域的知识大脑。目前，“美团大脑”已经覆盖了数十亿实体、数百亿的三元组，在餐饮、外卖、酒店、到综等领域验证了知识图谱的有效性。今天我们介绍美团大脑中生活服务知识图谱的构建及应用，主要围绕以下3个方面展开： -- “美团大脑”是什么？ 以下是“美团大脑”构建的整体RoadMap，最先是2018年开始餐饮知识图谱构建，对美团丰富的结构化数据和用户行为数据进行初步挖掘，并在一些重要的数据维度上进行深入挖掘，比如说对到餐的用户评论进行情感分析。2019年，以标签图谱为代表，重点对非结构化的用户评论进行深入挖掘。2020年以后，开始结合各领域特点，逐个领域展开深度数据挖掘和建设，包括商品、美食、酒旅和到综和cross图谱等。 -- 在搜索中，通常用户需要将其意图抽象为搜索引擎能够支持的一系列精搜关键词。标签知识图谱则是通过“标签”来承载用户需求，从而提升用户搜索体验。例如，通过标签知识图谱，用户可直接搜索“带孩子”或者“情侣约会”，就可返回合适的商户/内容供给。从信息增益角度来说，用户评论这种非结构化文本蕴含了大量的知识（比如某个商户适合的场景、人群、环境等），通过对非结构化数据的挖掘实现信息增益。该团队以生活服务领域的海量评论数据作为主要知识来源，通过标签挖掘、标签间关系挖掘以及标签-商户关联等关键技术，自下而上梳理用户需求，场景及主要关注点完成图谱构建。 标签知识图谱构建分为以下四个部分：知识抽取、关系挖掘、图谱打标和图谱应用。 ① 知识抽取 标签挖掘采用简单的序列标注架构，包括Single span标签挖掘和跳字标签挖掘，此外还会结合语义判别或者上下文判别，采用远监督学习+结果投票方式获取更精准的标签。 ② 关系挖掘 同义词挖掘：同义词挖掘被定义为给定包含N个词的池子，M个业务标签词，查找M中每个词在N中的同义词。现有的同义词挖掘方法包括搜索日志挖掘、百科数据抽取、基于规则的相似度计算等，缺乏一定的通用性。当前我们的目标是寻找通用性强，可广泛应用到大规模数据集的标签同义词挖掘方法。 以下是作者给出的同义词挖掘的具体方案，首先将离线标签池或者线上查询标签进行向量表示获取向量索引，再进行向量哈希召回，进一步生成该标签的TopN的同义词对候选，最后使用同义词判别模型。该方案的优势在于降低了计算复杂度，提升了运算效率；对比倒排索引候选生成，可召回字面无overlap的同义词，准确率高，参数控制简单。 对于有标注数据，主流的标签词嵌入表示方法有word2vec、BERT等。word2vec方法实现较为简单，词向量取均值，忽略了词的顺序；BERT通过预训练过程中能捕捉到更为丰富的语义表示，但是直接取[CLS]标志位向量，其效果与word2vec相当。Sentence-Bert对于Bert模型做了相应的改进，通过双塔的预训练模型分别获取标签tagA和tagB表征向量，然后通过余弦相似性度量这两个向量的相似性，由此获取两个标签的语义相似性。 对于无标注数据来说，可以通过对比学习的方法获取句子的表示。如图所示，Bert原始模型对于不同相似度的句子的向量相似度都很高，经过对比学习的调整之后，向量的相似度能够较好地体现出文本相似度。 对比学习模型设计：首先给定一个sentence，对这个样本做扰动产生样本pair，常规来说，在embedding层加上Adversarial Attack、在词汇级别做Shuffling或者丢掉一些词等构成pair；在训练的过程中，最大化batch内同一样本的相似度，最小化batch内其他样本的相似度。最终结果显示，无监督学习在一定程度上能达到监督学习的效果，同时无监督学习+监督学习相对于监督学习效果有显著提升。 同义词判别模型设计：将两个标签词拼接到Bert模型中，通过多层语义交互获取标签。 标签上下位挖掘：词汇包含关系是最重要的上下位关系挖掘来源，此外也可通过结合语义或统计的挖掘方法。但当前的难点是上下位的标准较难统一，通常需要结合领域需求，对算法挖掘结果进行修正。 ③ 图谱打标：如何构建标签和商户供给的关联关系？ 给定一个标签集合，通过标签及其同义词在商户UGC/团单里出现的频率，卡一个阈值从而获取候选tag-POI。这样会出现一个问题是，即使是频率很高但不一定有关联，因此需要通过一个商户打标判别模块去过滤bad case。 商户打标考虑标签与商户、用户评论、商户Taxonomy等三个层次的信息。具体来讲，标签-商户粒度，将标签与商户信息（商户名、商户三级类目、商户top标签）做拼接输入到Bert模型中做判别。 微观的用户评论粒度，判断每一个标签与提到该标签的评论（称为evidence）之间是正面、负面、不相关还是不确定的关系，因此可当作四分类的判别模型。我们有两种方案可选择，第一种是基于多任务学习的方法， 该方法的缺点在于新增标签成本较高，比如新增一个标签，必须为该标签新增一些训练数据。笔者最终采用的是基于语义交互的判别模型，将标签作为参数输入，使该模型能够基于语义判别，从而支持动态新增标签。 基于语义交互的判别模型，首先做向量表示，然后是交互，最终聚合比较结果，该方法的计算速度较快，而基于BERT的方法，计算量大但准确率较高。我们在准确率和速度上取balance，例如当POI有30多条的evidence，倾向于使用轻量级的方式；如果POI只有几条evidence，可以采用准确率较高的方式进行判别。 从宏观角度，主要看标签和类目是否匹配，主要有三种关系：一定不会，可能会，一定会。一般通过商户层关联结果进行投票结果，同时会增加一些规则，对于准确率要求较高时，可进行人工review。 ④ 图谱应用：所挖掘数据的直接应用或者知识向量表示应用 在商户知识问答相关的场景，我们基于商户打标结果以及标签对应的evidence回答用户问题。 首先识别用户query中的标签并映射为id，然后通过搜索召回或者排序层透传给索引层，从而召回出有打标结果的商户，并展示给C端用户。A/B实验表明，用户的长尾需求搜索体验得到显著提升。此外，也在酒店搜索领域做了一些上线实验，通过同义词映射等补充召回手段，搜索结果有明显改善。 主要采用GNN模型实现，在构图中构建了两种边，Query-POI点击行为和Tag-POI关联信息；采用Graph Sage进行图学习，学习的目标是判断Tag和POI是否有关联关系或者Query和POI是否点击关系，进一步依据关联强度进行采样。上线后结果显示，在仅利用Query-POI信息构图时，线上无收益，在引入Tag-POI关联信息后线上效果得到显著提升。这可能是因为排序模型依赖于Query-POI点击行为信息去学习，引入Graph Sage学习相当于换了一种学习的方式，信息增益相对较少；引入Tag-POI信息相当于引入了新的知识信息，所以会带来显著提升。 此外，仅接入Query-POI向量相似度线上效果提升不佳，将Query和POI向量接入后效果得到显著提升。这可能是因为搜索的特征维度较高，容易忽略掉向量相似度特征，因此将Query和POI向量拼接进去后提升了特征维度。 该任务通过当前已知的Item去预测用户点击的Masked Item。比如说获取Item的上下文表征的时候，将相关的Attribute信息也进行向量表征，从而去判断Item是否有Attribute信息。 此外，还可以做Masked Item Attribute 预测，从而将标签的知识图谱信息融入到序列推荐任务中去。实验结果表明，引入知识信息后的准确率在不同的数据集上均有数量级的提升。同时，我们也做了线上转化的工作，将Item表征做向量召回；具体来说，基于用户历史上点击过的Item去召回topN相似的Item，从而补充线上推荐结果，在美食列表推荐页有显著提升。 -- 菜品知识图谱的构建目标，一方面是构建对菜品的系统理解能力，另一方面是构建较为完备的菜品知识图谱，这里从不同的层次来说明菜品知识图谱的构建策略。 ** * 菜名理解** 菜名中蕴含着最精准、获取成本最低的菜品信息，同时对菜名的理解也是后续显式知识推理泛化能力的前提。首先是抽取菜名的本质词/主体菜，然后序列标注去识别菜名中的每个成分。针对两种场景设计了不同的模型，对于有分词情况，将分词符号作为特殊符号添加到模型中，第一个模型是识别每个token对应的类型；对于无分词情况，需要先做Span-Trans的任务，然后再复用有分词情况的模块。 菜名理解是一个较为重要的信息来源，但是所蕴含的知识相对有限，从而提出了基于深度学习模型进行初步字符推断，可实现对不同字面表述的泛化处理。但是对需要专业知识的case表现欠佳，偶尔在字面极其匹配时出现case。 从知识内容丰富的文本中挖掘某些菜谱的基础知识，来构建源知识库；然后通过泛化推理去映射到具体SKU中。在食材推理中，比如菜品种有多道红烧肉，统计10道五花肉中有4道是指五花肉，6道是指带皮五花肉，因此肉就转化为带皮五花肉。对应地，佛跳墙有多道菜谱，先通过统计每种食材出现的概率，可以卡一个阈值，然后表明该菜谱的食谱是什么。 多源数据挖掘，基于菜名理解结果构建solid knowledge triple，同时也依赖菜名理解结果泛化规则。该策略主要适用于处理食材、功效、人群等标签。该方法准确率OK，有一定泛化能力，但覆盖率偏低。 业务内有一些比较好用的训练数据，例如1000万商户编辑自洽的店内分类树。基于该数据可产生5亿的 positive pairs 和 30G corpus。在模型训练中，会随机替换掉菜谱分类的 tab/shop，模型判断 tab/shop 是否被替换；50%的概率drop shop name，使得模型仅输入菜名时表现鲁棒。同时，对模型做了实体化改进，将分类标签作为bert的词进行训练，将该方法应用到下游模型中，在10w标注数据下，菜谱上下位/同义词模型准确率提升了1.8%。 首先使用ReseNet对菜谱图片进行编，使用Bert模型对菜谱文本信息做编码，通过对比学习loss去学习文本和店菜的匹配信息。这里采用双塔模型，一方面是下游应用较为方便，单塔模型可独立使用，也可inference出菜品图片的表示并缓存下来；另一方面是图片内容单纯，暂无交互式建模的必要。训练目标分别是图片与店菜匹配、图片与菜名对齐，图片与Tab对齐。 可基于多模态信息做菜品品类预测或者菜谱信息补全。比如，预测“猪肉白菜”加上了图片信息将更加直观和准确。基于文本和视图模态信息进行多视图半监督的菜谱属性抽取，以烹饪方式抽取为例，首先通过产生烹饪方法训练样本（红烧肉-红烧）；然后采用CNN模型去训练预测菜谱烹饪方法，指导Bert模型Finetune文本模型或者多模态模型，基于商户/tab/菜品及评论信息预测菜品烹饪方法；最终对两个模型进行投票或者将两个特征拼接做预测。 综上，我们对菜品知识图谱构建进行相应的总结。菜品理解比较适合SKU的初始化；深度学习推理模型和显式推理模型比较适合做同义词、上下位、菜系等；最终是想通过多模态+结构化预训练和推理来解决单模态信息不完整、属性维度多、需要大量标注数据等问题，因此该方法被应用到几乎所有的场景中。 今天的分享就到这里，谢谢大家。 分享嘉宾：

知识图谱是图像识别的方法。知识图谱的提出是为了准确地阐述人、事、物之间的关系，最早应用于搜索引擎。知识图谱是为了描述文本语义，在自然界建立实体关系的知识数据库。在信息的基础上，建立实体之间的联系，就能行成知识。大多数知识图谱都采用自底向上的构建方式。自底向上指的是从一些开放链接数据（也就是信息）中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建实体与实体之间的联系。

语义网1999年左右由TBL（Tim Berners-Lee）提出，他老人家是万维网之父，一直贼心不死的想把万维网更进一步。万维网好到不行，但是最主要的问题：人是主要的消费者。也就是说，人要来读网上的信息，这样又慢又累，还没法发挥万维网的所有潜质。要是 机器能直接理解和消费万维网 该有多好！于是，他老人家就向这个方向先走了一步，并学着马丁路德金同志的演说，也宣称自己有个梦想。原文如下： Berners-Lee originally expressed his vision of the Semantic Web as follows: 看！他说，我有一个梦...... 然后 为了能让机器（或者说你写的应用）理解网上的内容，他和W3C的一帮家伙一起，制定了一堆标准 ，这些标准说：你可以用这样的格式和方法把结构化的数据加到现有的网页里，这些结构化的数据，还有一个更牛的名字，叫 语义 。这样，现有的 万维网就成了语义网 。 然后大家就和他一起练，风起云涌了一阵子。但是有个大问题： 谁来把结构化的数据（就是RDF语句们）一点一点地加到现有的网页里（这个动作叫做semantic mark-up）？ 拥有网页的人说，我没有动力这么做，谁也不给我什么好处！ 这下子语义网的革命运动进入了低潮，并且在低潮很长时间，就像国足差不多。到了2006左右，突然有了 linked data（其实就是语义网技术的一个实现） ，大家又乐了一把，的确有些不错的应用，连Pinterest，Twitter等都用了一把，但是没有让人眼前一亮的感觉。 革命就又进入了低潮。终于到了2012，大牛谷歌，天天练PageRank, MapReduce，练得有点烦了，于是想起了语义网。正好，谷歌已经推广了 http://schema.org ，再加上DBpedia等等，看起来时机成熟，于是就在饭前便后的空余时间里，推出了 知识图（knowledge graph) 。 知识图依赖于几个关键的技术组件， 其中 语义网的主要技术构件成为了知识图的技术核心 。于是语义网的同志们十分高兴，觉得语义网终于找到了组织。 现在，知识图基本上成了语义网的同义词，而且牛的不行。慢慢看看吧，希望好日子不远了。

文接上篇，本次讲述下在Pro中怎么创建和使用知识图谱功能，以口罩为例进行说明。 在这里面我们将人群分为：确诊、密接 在这里关系可以理解为疫情传播途径：家庭、交通、时空伴随等等。 这里所有用到的数据都是随机点点自己做的假数据 在内容或者目录窗口中右键 打开，然后就可以显示新建实体和关系类型面板，如下所示。 这里面显示我们已经创建好的实体和关系类型 在新建按钮中选择新实体类型 同样的方式可以创建关系类型，这里面的关系就是两个实体互相之间的各种连接 以口罩为例我们可以将在地图面板里面添加确诊人位置等数据。在实体中右键添加到地图 然后在地图面板中可以编辑一些空间数据了，如下所示。 如果实体和关系类型都已经编辑好了，在这里就需要配置实体直接的相互关系。在实体面板里面有“关系类型”，可以添加关系。这里需要选择关系类型、关系指向、实体类型、 具体的实体（这里要特别注意这是个搜索输入框不是下拉列表框，只有输入实体名称才能选择） 。如下所示。 如果上面数据都建立好之后，就可以建立连接图表来进行知识图谱展现。 还可以进行更多的配置内容。 可以将知识图谱数据添加到地图当中，并增加一个垂直选项卡，保证有地图和图表两个窗口。 然后启用“动态”按钮，实现地图和图表联动。在地图上选择节点图表直接定位。 使用知识图谱不仅可以实现地图和图表的可视化，还可以做一些分析的内容，有兴趣的话仔细看下帮助文档。 https://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/latest/help/data/knowledge/compute-centrality-scores-to-measure-the-importance-of-link-chart-entities.htm 知识图谱功能目前刚出来不久，感觉对中文的内容支持有限，所有实体、关系都只能是ASCII，这点有点别扭，导致最后显示的效果一般般。操作的友好型方面也差点，容易找不到相关按钮啥的，因为现在这种数据驱动功能方式，选不中的话可能就找不到了，需要习惯下。最后如果和后期Enterprise和API结合起来就更完美了，从无到有，从步履蹒跚到健步如飞需要一个过程，我们慢慢来见证！！！

知识图谱需要创建4个csv关系文件。neo4j+python知识图谱构建需要生成八个文件，包括四个节点文件和四个csv关系文件。

知识图谱和关键字的区别：内容不同、范围不同。1、内容不同：知识图谱是一种结构化的知识表示方式，它通过将事物之间的关系进行建模来呈现知识的本质结构。而关键字则是用于描述文本内容的词语或短语。2、范围不同：知识图谱可以覆盖多个领域和主题，而关键字则通常只涉及单个主题或领域。

知识图谱是用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系，并且非常直观、自然、直接和高效，不需要中间过程的转换和处理。目前知识图谱产品的客户行业，分类主要集中在：社交网络、人力资源与招聘、金融、保险、零售、广告、物流、通信、IT、制造业、传媒、医疗、电子商务和物流等领域。相比传统数据存储和计算方式，知识图谱的优势显现在以下几个方面：（1）关系的表达能力强传统数据库通常通过表格、字段等方式进行读取，而关系的层级及表达方式多种多样，且基于图论和概率图模型，可以处理复杂多样的关联分析，满足企业各种角色关系的分析和管理需要。（2）像人类思考一样去做分析基于知识图谱的交互探索式分析，可以模拟人的思考过程去发现、求证、推理，业务人员自己就可以完成全部过程，不需要专业人员的协助。（3）知识学习利用交互式机器学习技术，支持根据推理、纠错、标注等交互动作的学习功能，不断沉淀知识逻辑和模型，提高系统智能性，将知识沉淀在企业内部，降低对经验的依赖。（4）高速反馈图式的数据存储方式，相比传统存储方式，数据调取速度更快，图库可计算超过百万潜在的实体的属性分布，可实现秒级返回结果，真正实现人机互动的实时响应，让用户可以做到即时决策。

根据自身情况而定。本科的基本上不需知识图谱一般不会太复杂的，主要还是做你擅长的，并且具有数据可获取性和可执行性的研究，类似你说的可视化分析，问答系统，语义模型之类的，做的人很多，操作起来也不复杂，本科最好限定下具体的环境和范畴，要不会显得题目太大。知识图谱，是对现实世界的抽象，通过点和边描述实体之间的关系，构成一个大型的语义网络，提供一种从关系的视角来观察世界的方法。但究其本质，知识图谱其实只是图的其中一种应用。

1、用户搜索次数越多，范围越广，Google 就能获取越多信息和内容。2、赋予字串新的意义，而不只是单纯的字串。3、融合了所有的学科，以便于用户搜索时的连贯性。4、为用户找出更加准确的信息，作出更全面的总结并提供更有深度相关的信息。5、把与关键词相关的知识体系系统化地展示给用户。6、用户只需登录Google旗下60多种在线服务中的一种就能获取在其他服务上保留的信息和数据。7、Google从整个互联网汲取有用的信息让用户能够获得更多相关的公共资源。

允许用户搜索搜索引擎知道的所有事物，人物或者地方，包括地标，名人，城市， 球队，建筑，地理特征，电影，天体，艺术作品等等，而且能够显示关于你的查询的实时信息。它是迈向下一代搜索业务关键的第一步，使得搜索智能化，根据用户的意图给出用户想要的结果。 知识图谱本质上是一种语义网络。其结点代表实体（entity）或者概念（concept），边代表实体/概念之间的各种语义关系 知识图谱相对于传统的本体和语义网络而言，实体覆盖率更高，语义关系也更加复杂而全面

企业知识图谱是从技术层面帮助企业解决各类数据的处理问题，并对业务需求进行精准计算，企业知识图谱可以解决的问题主要有以下三点： 1、对非标准数据的处理存在较高的技术难度：传统的产品和方案聚焦于对企业内部单一系统的数据进行处理，但外部数据的处理缺乏统一的标准，影响企业工作效率。当需要处理的数据规模较大、较复杂时，就需要利用人工智能技术和语义工程技术搭建企业知识图谱加以解决。 2、对非结构化数据的处理存在较高的技术难度：传统的产品和方案通常用来处理结构化数据，也就是数据库内已存储的，计算好的数据。但现实中存在大量的非结构化数据，如语音、PDF等。要先针对业务场景的需求将这些数据结构化，再进行处理。这种针对业务需求将非结构化文本结构化的工作，只有企业知识图谱可以胜任。 3、传统的搜索技术无法针对业务需求进行精准计算：在对非标准和非结构化数据进行处理时，传统的产品和方案通常采取搜索的方式来进行处理，将企业对大量数据进行分析计算的需求，转化为使用若干关键词进行近似查找。但这种方式无法满足在生产环节中对结果的精度和召回率要求，知识图谱技术可以完美解决这一问题。

在知识图谱系统中，可以实现“万物互联”，通过对数据的高度抽象化，将现实世界最大程度地还原出来，通过海量的关联来挖掘数据的价值。知识图谱在金融领域的应用主要包括量化投资、监管科技、信贷风控、金融数据共享与查询、精准营销等。以信息披露自动化为例，知识图谱可以帮助企业实现信息披露文档（年季报、公告、债券募集说明书）的结构化，从而能将传统繁复的手工监管操作自动化，还可以实现自动发现信息披露疑点等。作为国内领先的智能金融信息引擎，有连云以金融生态连接为核心，深耕AIGC（人工智能生产内容），运用知识图谱、大数据、自然语言处理等AI技术提供云创、云连、云数为一体的金融AIGC服务，帮助金融机构与上市公司基于结构化、半结构化金融文本与金融数据进行人工智能创作，辅助其销售、市场、风控决策。

在知识图谱中，一个语句可以看做是一个知识 举个例子：猫是哺乳动物 每条知识标识为一个SPO三元组(Subject-Predicate-Object) Subject : 主语 Predicate: 谓词 Object ：宾语 在“猫是哺乳动物”这条知识中 猫：主语 是：谓词 用来描述或判定客体性质、特征或者客体之间关系的词项 动物：宾语 RDF(Resource Description Framework)，资源描述框架，其本质是一个数据模型（Data Model）。它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。RDF的作用就是描述上面提到的SPO三元组 将知识规范化之后，就是存储和传输的问题 目前，RDF序列化的方式主要有：RDF/XML，N-Triples，Turtle，RDFa，JSON-LD等几种。 下面介绍一种使用的最多的方式 Turtle 以伪满皇宫博物院知识图谱为例，网上有很多例子，自行参考 同一个实体的多个属性可以紧凑表示，注意每一条后面末尾分号 ; 和逗号 . 的区别 在第一篇文章中说过，RDF在使用的时候还有很多局限性，这种局限体现在对事物的抽象能力上，举个例子 猫是哺乳动物 ，这个知识在不同的语境中有不同的意思 这个时候简单的 无法具体的区分要表示的是哪种意思 这时候就需要扩展规则 RDFS 还是以上面伪满皇宫博物院为例 此时，我们就要区分实体和类的不同了，用RDFS描述下上面的知识图谱 介绍下其中的几个关键字 RDFS中还有很多关键字，如 rdfs:subClassOf 等，详细可以参考 W3C文档 相对于RDFS，可以更加细化图谱中的关系 例如：其中 wwww.kg.com/persion/1 可以看做是一个实体罗纳尔多， www.kg.com/place/10086 也是一个实体，代表罗纳尔多的出生地，但是他是一个实体，不是罗纳尔多实体的属性，所以，数据之间有两种关系 另外延伸想象，是不是可以让数据具有推理能力，举几个例子 经过这样的一些逻辑定义，就使得数据具有了逻辑推理能力，这些功能的扩展，可以通过OWL完成，具体的属性见 W3C文档 这样经过修改后，上面的知识图谱可以表示为 上例子中数据属性和实体属性分别用 owl:DatatypeProperty 和 owl:ObjectProperty 表示 OWL中还有很多其他适用于推理的字段，下面列举几个 在融合数据的时候，OWL也可以去到很好的作用，例如：A的数据中定义的一个Person1，B的数据中定义了一个Person2，假如这两个数据中定义的Person是一样的，那么当A数据和B数据融合的时候，就可以使用OWL很好的融合，避免数据的重复定义 本体映射主要有以下三种 OWL中这种关系描述的属性定义，可以大大的增加推理机制，使海量的数据再处理的时候，不用一个一个的补全之间的关系，只要定义属性关系就好

知识图谱的基本组成单位是实体-关系-实体，以及实体-属性-性值的三元组。把单个网页的某些内容当作实体，在这些内容间建立概念的链接关系，就能够以最小的代价将信息组织起来，以图形化的方式给用户呈现经过分类整理结构化的内容，以减少人工搜索的时间。

不是。知识图谱的规模并不是越大越好，一些弱相关知识和不相关知识的存在可能给模型训练引入噪音，反而会削弱模型表现。知识图谱又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图。

代表不同的知识图谱来源。其中在dbpedia、org中的Rome和geoname、org的roma是同一实体，通过两个sameAs链接。不同知识图谱间的实体对齐是KG融合的主要工作。除了实体对齐外，还有概念层的知识融合、跨语言的知识融合等工作。

知识图谱工程，是计算机科学、信息科学、情报学当中的一个新兴领域，旨在研究用于构建知识图谱的方法和方法学。知识图谱工程乃是一个新兴的研究和应用领域，关注的是知识图谱开发过程、知识图谱生命周期、用于构建知识图谱的方法和方法学以及那些用于支持这些方面的工具套装和语言在过去的四年时间里，人们对于各种知识图谱的关注日益增强。如今，知识图谱已广泛应用于知识工程、人工智能以及计算机科学领域；同时，知识图谱还广泛应用于知识管理、自然语言处理、电子商务、智能信息集成、生物信息学和教育等方面以及语义网之类的新兴领域。知识图谱旨在明确特定领域的那些隐含在软件应用程序以及企业机构和业务过程当中的知识可视化。知识图谱工程为解决各种语义障碍所造成的互操作性问题提供了一个前进的方向。其中，语义障碍指的也就是那些与业务术语和软件类的定义相关的障碍和问题。知识图谱工程是一套与特定领域之本体开发工作相关的任务。

使用知识图谱相关软件进行文献分析时，应注意的问题：注意文献分析的准确性。知识图谱相关软件进行文献分析的要点：1、营销决策：当企业生产和销售的商品有着复杂的流通环节，例如通过成千上万家多级经销批发商卖到数以百万家的终端客户时，自动的汇总销售流向数据，以进行营销决策，存在较大的技术难题。因为这些数据中有超过40%是非标准数据，以往需要大量人工核对，费时耗力。另外，进行营销决策往往还需要对比竞品数据、分析消费者数据，对这些海量的非结构化数据针对业务需求进行细粒度的分析挖掘，该角色更是非知识图谱技术莫属。2、供应链优化：企业生产商品的过程中通常要采购各种不同的原材料、辅料和半成品等，如何集中采购，如何找到物美价廉的供应商，如何及时了解供应商的情况，都依赖于以知识图谱技术为基础的非标准和非结构化数据分析技术。3、客户服务：无论是在售前寻找和筛选潜在客户，还是在售中与有意向的客户进行交谈，还是在售后对客户态度进行分析统计，都可以基于人工智能理解客户的意图，这需要根据业务场景的需求,制定与品牌和产品属性相关的知识图谱,来进行细粒度的语义分析。

以下关于知识图谱，描述错误的是： A.又称为科学知识图谱B.在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图C.知识图谱属于密码学研究范畴D.知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域正确答案：知识图谱属于密码学研究范畴

知识图谱论文拟投栏目是《计算机科学》。《计算机科学》创刊于1974年1月，是由重庆西南信息有限公司（原科技部西南信息中心）主管、主办的学术期刊，是中国计算机学会（CCF）会刊。知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。故知识图谱论文拟投栏目是《计算机科学》。

1、首先确定知识图谱的数据源。2、其次在springboot项目中，导入相应的知识图谱相关依赖库。3、最后配置数据源连接信息就可以集成了。

可以用百度脑图或者xmind

谱图的解释 记述氏族或宗族世系的图表。 明 归有光 《夏氏世谱》 ：“其后支庶，并详於谱图。” 词语分解 谱的解释 谱 （谱） ǔ 依照事物的类别、系统制的表册：年谱。家谱。食谱。菜谱。谱系（a．家谱上的系统；b．物种变化的系统）。 记录音乐、棋局等的符号或图形：歌谱。乐（?）谱。棋谱。画谱。 谱号 。 谱表 。 编写歌谱 图的解释 图 （图） ú 用绘画表现出来的形象：图画。图案。图谱。图鉴。 指地图：《亚洲略图》。 图穷匕见 。 画：画影图形。 计谋，计划：宏图（亦作“弘图”、“鸿图”）。良图。 谋取， 希望 得到：图谋。图利。企图。

知识图谱（Knowledge Graph/Vault）又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。主要应用在理论与方法与计量学引文分析

主要技术：1. 结构化数据技术2. 本体技术3. 文本挖掘技术4. 数据库技术5. 知识发现技术6. 自然语言处理技术7. 人工智能技术拓展：1. 数据模型技术（ER模型、UML等）2. 数据挖掘技术（K-means聚类算法、Apriori关联分析算法等）3. 关系数据库技术（MySQL、Oracle等）4. 数据可视化技术5. 知识表示技术（RDF、OWL等）

知识图谱在金融领域的应用主要包括:风控、征信、审计、反欺诈、数据分析、自动化报告等,本文主要讨论知识图谱在小微风控的应用。 风控是指如何当项目或企业在一定的风险的环境里,把风险减至最低的管理过程。它的基本程序包括风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评价等环节。知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点（Point）和边（Edge）组成。知识图谱又称为科学知识图谱，其本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。知识图谱通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合。构建方式知识图谱有自顶向下和自底向上两种构建方式。所谓自顶向下构建是借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库中；所谓自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的新模式，经人工审核之后，加入到知识库中。

从知识管理的角度而言，知识图谱的应用场景有以下这些：智能知识库：采用数据爬虫、NLP、知识图谱等技术，实现企业知识内容自动采集以及自动化加工整理，帮助企业节省成本，从而便于企业从0-1快速启动知识管理工作；科技资源图谱：以专业知识本体为中心，实现企业相关专利、论文、成果、标准等知识资源的一体化管理，可以为跨类型发现科技情报关联、科技情报语义检索、以及技术决策分析提供支持。产品知识图谱：打通研发、制造、市场等环节，实现产品全生命周期数据&信息&知识的全视图呈现、产品信息查询、产品版本时序追溯等，并可以为产品原料挖掘、研发成本计算、产品卖点提炼等提供决策依据。解决方案图谱：帮助方案型企业实现针对各个解决方案的特征（F）、优势（A ）、利益（B）和证据（E）的FABE结构化知识描述，并动态关联方案相关的专家、项目、客户等信息，可以为提升公司产品方案的销售赋能效果，提高项目中标率等提供支持。项目知识图谱：实现项目基本属性、项目阶段成果、项目关联信息（如合同、人员、客户、业绩等）的一体化管理，构建融项目结构化、非结构化数据为一体的“项目户口本”应用，可以为企业项目资产管理、项目知识成果推荐复用等提供支持。设备维修图谱：面向设备健康场景，通过设备故障、家族型缺陷、故障案例、缺陷记录等各类数据构建成设备维修图谱。如以变压器为例，设备维修图谱基于装备、部件、故障、质量分析报告、故障事件等数据形成统一管理知识库，为设备管理人员提供家族缺陷信息、设备故障等查询功能，为设备维修人员提供相似案例推荐、设备处理建议等功能，同时支持可视化分析缺陷影响范围。工艺知识图谱：基于人机料法环五要素，实现工艺、工艺原料、工艺流程、工艺缺陷、工艺设备、相关人员等数据融合，可以为用户提供工艺知识检索、工艺全景展示、工艺流程控制等应用。如在工艺流程控制中，可由实施人员对设计人员的工艺设计进行可行性检测，减少不合理的设计、避免后期返工，进而达到工艺协同改进、辅助工艺设计的效果。

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？目录1. 什么是知识图谱？2. 知识图谱的表示3. 知识图谱的存储4. 应用5. 挑战6. 结语1. 什么是知识图谱？知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。另外，对于稍微复杂的搜索语句比如 ”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的范畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的 (Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。2. 知识图谱的表示假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact） - “张三是李四的父亲”。这里的实体是张三和李四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，张三和李四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把电话号码也作为节点加入到知识图谱以后（电话号码也是实体），人和电话之间也可以定义一种关系叫 has_phone，就是说某个电话号码是属于某个人。下面的图就展示了这两种不同的关系。另外，我们可以把时间作为属性（Property）添加到 has_phone 关系里来表示开通电话号码的时间。这种属性不仅可以加到关系里，还可以加到实体当中，当我们把所有这些信息作为关系或者实体的属性添加后，所得到的图谱称之为属性图 （Property Graph）。属性图和传统的RDF格式都可以作为知识图谱的表示和存储方式，但二者还是有区别的，这将在后面章节做简单说明。3. 知识图谱的存储知识图谱是基于图的数据结构，它的存储方式主要有两种形式：RDF存储格式和图数据库(Graph Database)。至于它们有哪些区别，请参考【1】。下面的曲线表示各种数据存储类型在最近几年的发展情况。从这里我们可以明显地看到基于图的存储方式在整个数据库存储领域的飞速发展。这幅曲线图来源于 Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years下面的列表表示的是目前比较流行的基于图存储的数据库排名。从这个排名中可以看出neo4j在整个图存储领域里占据着NO.1的地位，而且在RDF领域里Jena还是目前为止最为流行的存储框架。这部分数据来源于 DB-Engines Ranking当然，如果需要设计的知识图谱非常简单，而且查询也不会涉及到1度以上的关联查询，我们也可以选择用关系型数据存储格式来保存知识图谱。但对那些稍微复杂的关系网络（现实生活中的实体和关系普遍都比较复杂），知识图谱的优点还是非常明显的。首先，在关联查询的效率上会比传统的存储方式有显著的提高。当我们涉及到2,3度的关联查询，基于知识图谱的查询效率会高出几千倍甚至几百万倍。其次，基于图的存储在设计上会非常灵活，一般只需要局部的改动即可。比如我们有一个新的数据源，我们只需要在已有的图谱上插入就可以。于此相反，关系型存储方式灵活性方面比较差，它所有的Schema都是提前定义好的，如果后续要改变，它的代价是非常高的。最后，把实体和关系存储在图数据结构是一种符合整个故事逻辑的最好的方式。4. 应用在本文中，我们主要讨论知识图谱在互联网金融行业中的应用。当然，很多应用场景和想法都可以延伸到其他的各行各业。这里提到的应用场景只是冰山一角， 在很多其他的应用上，知识图谱仍然可以发挥它潜在的价值， 我们在后续的文章中会继续讨论。反欺诈反欺诈是风控中非常重要的一道环节。基于大数据的反欺诈的难点在于如何把不同来源的数据（结构化，非结构）整合在一起，并构建反欺诈引擎，从而有效地识别出欺诈案件（比如身份造假，团体欺诈，代办包装等）。而且不少欺诈案件会涉及到复杂的关系网络，这也给欺诈审核带来了新的挑战。 知识图谱，作为关系的直接表示方式，可以很好地解决这两个问题。 首先，知识图谱提供非常便捷的方式来添加新的数据源，这一点在前面提到过。其次，知识图谱本身就是用来表示关系的，这种直观的表示方法可以帮助我们更有效地分析复杂关系中存在的特定的潜在风险。反欺诈的核心是人，首先需要把与借款人相关的所有的数据源打通，并构建包含多数据源的知识图谱，从而整合成为一台机器可以理解的结构化的知识。在这里，我们不仅可以整合借款人的基本信息（比如申请时填写的信息），还可以把借款人的消费记录、行为记录、网上的浏览记录等整合到整个知识图谱里，从而进行分析和预测。这里的一个难点是很多的数据都是从网络上获取的非结构化数据，需要利用机器学习、自然语言处理技术把这些数据变成结构化的数据。不一致性验证不一致性验证可以用来判断一个借款人的欺诈风险，这个跟交叉验证类似。比如借款人张三和借款人李四填写的是同一个公司电话，但张三填写的公司和李四填写的公司完全不一样，这就成了一个风险点，需要审核人员格外的注意。再比如，借款人说跟张三是朋友关系，跟李四是父子关系。当我们试图把借款人的信息添加到知识图谱里的时候，“一致性验证”引擎会触发。引擎首先会去读取张三和李四的关系，从而去验证这个“三角关系”是否正确。很显然，朋友的朋友不是父子关系，所以存在着明显的不一致性。不一致性验证涉及到知识的推理。通俗地讲，知识的推理可以理解成“链接预测”，也就是从已有的关系图谱里推导出新的关系或链接。 比如在上面的例子，假设张三和李四是朋友关系，而且张三和借款人也是朋友关系，那我们可以推理出借款人和李四也是朋友关系。组团欺诈相比虚假身份的识别，组团欺诈的挖掘难度更大。这种组织在非常复杂的关系网络里隐藏着，不容易被发现。当我们只有把其中隐含的关系网络梳理清楚，才有可能去分析并发现其中潜在的风险。知识图谱，作为天然的关系网络的分析工具，可以帮助我们更容易地去识别这种潜在的风险。举一个简单的例子，有些组团欺诈的成员会用虚假的身份去申请贷款，但部分信息是共享的。下面的图大概说明了这种情形。从图中可以看出张三、李四和王五之间没有直接的关系，但通过关系网络我们很容易看出这三者之间都共享着某一部分信息，这就让我们马上联想到欺诈风险。虽然组团欺诈的形式众多，但有一点值得肯定的是知识图谱一定会比其他任何的工具提供更佳便捷的分析手段。异常分析（Anomaly Detection）异常分析是数据挖掘研究领域里比较重要的课题。我们可以把它简单理解成从给定的数据中找出“异常”点。在我们的应用中，这些”异常“点可能会关联到欺诈。既然知识图谱可以看做是一个图 （Graph），知识图谱的异常分析也大都是基于图的结构。由于知识图谱里的实体类型、关系类型不同，异常分析也需要把这些额外的信息考虑进去。大多数基于图的异常分析的计算量比较大，可以选择做离线计算。在我们的应用框架中，可以把异常分析分为两大类： 静态分析和动态分析，后面会逐一讲到。- 静态分析所谓的静态分析指的是，给定一个图形结构和某个时间点，从中去发现一些异常点（比如有异常的子图）。下图中我们可以很清楚地看到其中五个点的相互紧密度非常强，可能是一个欺诈组织。所以针对这些异常的结构，我们可以做出进一步的分析。- 动态分析所谓的动态分析指的是分析其结构随时间变化的趋势。我们的假设是，在短时间内知识图谱结构的变化不会太大，如果它的变化很大，就说明可能存在异常，需要进一步的关注。分析结构随时间的变化会涉及到时序分析技术和图相似性计算技术。有兴趣的读者可以去参考这方面的资料【2】。失联客户管理除了贷前的风险控制，知识图谱也可以在贷后发挥其强大的作用。比如在贷后失联客户管理的问题上，知识图谱可以帮助我们挖掘出更多潜在的新的联系人，从而提高催收的成功率。现实中，不少借款人在借款成功后出现不还款现象，而且玩“捉迷藏”，联系不上本人。即便试图去联系借款人曾经提供过的其他联系人，但还是没有办法联系到本人。这就进入了所谓的“失联”状态，使得催收人员也无从下手。那接下来的问题是，在失联的情况下，我们有没有办法去挖掘跟借款人有关系的新的联系人？ 而且这部分人群并没有以关联联系人的身份出现在我们的知识图谱里。如果我们能够挖掘出更多潜在的新的联系人，就会大大地提高催收成功率。举个例子，在下面的关系图中，借款人跟李四有直接的关系，但我们却联系不上李四。那有没有可能通过2度关系的分析，预测并判断哪些李四的联系人可能会认识借款人。这就涉及到图谱结构的分析。智能搜索及可视化展示基于知识图谱，我们也可以提供智能搜索和数据可视化的服务。智能搜索的功能类似于知识图谱在Google, Baidu上的应用。也就是说，对于每一个搜索的关键词，我们可以通过知识图谱来返回更丰富，更全面的信息。比如搜索一个人的身份证号，我们的智能搜索引擎可以返回与这个人相关的所有历史借款记录、联系人信息、行为特征和每一个实体的标签（比如黑名单，同业等）。另外，可视化的好处不言而喻，通过可视化把复杂的信息以非常直观的方式呈现出来， 使得我们对隐藏信息的来龙去脉一目了然。精准营销“A knowledge graph allows you to take core information about your customer—their name, where they reside, how to contact them—and relate it to who else they know, how they interact on the web, and more”-- Michele Goetz, a Principal Analyst at Forrester Research一个聪明的企业可以比它的竞争对手以更为有效的方式去挖掘其潜在的客户。在互联网时代，营销手段多种多样，但不管有多少种方式，都离不开一个核心 - 分析用户和理解用户。知识图谱可以结合多种数据源去分析实体之间的关系，从而对用户的行为有更好的理解。比如一个公司的市场经理用知识图谱来分析用户之间的关系，去发现一个组织的共同喜好，从而可以有针对性的对某一类人群制定营销策略。只有我们能更好的、更深入的（Deep understanding）理解用户的需求，我们才能更好地去做营销。5. 挑战知识图谱在工业界还没有形成大规模的应用。即便有部分企业试图往这个方向发展，但很多仍处于调研阶段。主要的原因是很多企业对知识图谱并不了解，或者理解不深。但有一点可以肯定的是，知识图谱在未来几年内必将成为工业界的热门工具，这也是从目前的趋势中很容易预测到的。当然，知识图谱毕竟是一个比较新的工具，所以在实际应用中一定会涉及到或多或少的挑战。数据的噪声首先，数据中存在着很多的噪声。即便是已经存在库里的数据，我们也不能保证它有100%的准确性。在这里主要从两个方面说起。第一，目前积累的数据本身有错误，所以这部分错误数据需要纠正。 最简单的纠正办法就是做离线的不一致性验证，这点在前面提过。第二， 数据的冗余。比如借款人张三填写公司名字为”普惠“，借款人李四填写的名字为”普惠金融“，借款人王五则填写成”普惠金融信息服务有限公司“。虽然这三个人都隶属于一家公司，但由于他们填写的名字不同，计算机则会认为他们三个是来自不同的公司。那接下来的问题是，怎么从海量的数据中找出这些存在歧义的名字并将它们合并成一个名字？ 这就涉及到自然语言处理中的”消歧分析”技术。非结构化数据处理能力在大数据时代，很多数据都是未经处理过的非结构化数据，比如文本、图片、音频、视频等。特别在互联网金融行业里，我们往往会面对大量的文本数据。怎么从这些非结构化数据里提取出有价值的信息是一件非常有挑战性的任务，这对掌握的机器学习，数据挖掘，自然语言处理能力提出了更高的门槛。知识推理推理能力是人类智能的重要特征，使得我们可以从已有的知识中发现隐含的知识， 一般的推理往往需要一些规则的支持【3】。例如“朋友”的“朋友”，可以推理出“朋友”关系，“父亲”的“父亲”可以推理出“祖父”的关系。再比如张三的朋友很多也是李四的朋友，那我们可以推测张三和李四也很有可能是朋友关系。当然，这里会涉及到概率的问题。当信息量特别多的时候，怎么把这些信息（side information）有效地与推理算法结合在一起才是最关键的。常用的推理算法包括基于逻辑（Logic） 的推理和基于分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。随着深度学习在人工智能领域的地位变得越来越重要，基于分布式表示方法的推理也成为目前研究的热点。如果有兴趣可以参考一下这方面目前的工作进展【4,5,6,7】。大数据、小样本、构建有效的生态闭环是关键虽然现在能获取的数据量非常庞大，我们仍然面临着小样本问题，也就是样本数量少。假设我们需要搭建一个基于机器学习的反欺诈评分系统，我们首先需要一些欺诈样本。但实际上，我们能拿到的欺诈样本数量不多，即便有几百万个贷款申请，最后被我们标记为欺诈的样本很可能也就几万个而已。这对机器学习的建模提出了更高的挑战。每一个欺诈样本我们都是以很高昂的“代价”得到的。随着时间的推移，我们必然会收集到更多的样本，但样本的增长空间还是有局限的。这有区别于传统的机器学习系统，比如图像识别，不难拿到好几十万甚至几百万的样本。在这种小样本条件下，构建有效的生态闭环尤其的重要。所谓的生态闭环，指的是构建有效的自反馈系统使其能够实时地反馈给我们的模型，并使得模型不断地自优化从而提升准确率。为了搭建这种自学习系统，我们不仅要完善已有的数据流系统，而且要深入到各个业务线，并对相应的流程进行优化。这也是整个反欺诈环节必要的过程，我们要知道整个过程都充满着博弈。所以我们需要不断地通过反馈信号来调整我们的策略。6. 结语知识图谱在学术界和工业界受到越来越多的关注。除了本文中所提到的应用，知识图谱还可以应用在权限管理，人力资源管理等不同的领域。在后续的文章中会详细地讲到这方面的应用。参考文献【1】De Abreu, D., Flores, A., Palma, G., Pestana, V., Pinero, J., Queipo, J., ... & Vidal, M. E. (2013). Choosing Between Graph Databases and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data. In COLD.【2】User Behavior Tutorial【3】刘知远 知识图谱——机器大脑中的知识库 第二章 知识图谱——机器大脑中的知识库【4】Nickel, M., Murphy, K., Tresp, V., & Gabrilovich, E. A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graphs.【5】Socher, R., Chen, D., Manning, C. D., & Ng, A. (2013). Reasoning with neural tensor networks for knowledge base completion. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 926-934).【6】Bordes, A., Usunier, N., Garcia-Duran, A., Weston, J., & Yakhnenko, O. (2013). Translating embeddings for modeling multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 2787-2795).【7】Jenatton, R., Roux, N. L., Bordes, A., & Obozinski, G. R. (2012). A latent factor model for highly multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems(pp. 3167-3175).

Richard 认为知识图谱未来的一个重要研究方向是使用强化学习进行多跳知识图谱推理。 知识图谱的缺陷之一是不完整性,即知识图谱能存储的事实是有限的

“知识图谱 的应用涉及到众多行业，尤其是知识密集型行业，目前关注度比较高的领域：医疗、金融、法律、电商、智能家电等。”基于信息、知识和智能形成的闭环，从信息中获取知识，基于知识开发智能应用，智能应用产生新的信息，从新的信息中再获取新的知识，不断迭代，就可以不断产生更加丰富的知识图谱，更加智能的应用

知识图谱可以看作是一种结构化的知识表示方法，相比于文本更易于被机器查询和处理，因而在搜索引擎、智能问答、大数据分析等领域被广泛应用。将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。主要特点1、用户搜索次数越多，范围越广，搜索引擎就能获取越多信息和内容。2、赋予字串新的意义，而不只是单纯的字串。3、融合了所有的学科，以便于用户搜索时的连贯性。4、为用户找出更加准确的信息，作出更全面的总结并提供更有深度相关的信息。5、把与关键词相关的知识体系系统化地展示给用户。6、从整个互联网汲取有用的信息让用户能够获得更多相关的公共资源。

知识图谱中的三元组遵从一种三阶谓词逻辑的表达形式。（对）知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。知识图谱，它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。发展由来：具体来说，知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。迄今为止，其实际应用在发达国家已经逐步拓展并取得了较好的效果，但它在我国仍属研究的起步阶段。

知识图谱和关联图谱区别在于客观存在。二者都是由节点和边组成的图，但是网络中的实体都是客观存在的，是对真实世界关系的一种呈现。

意思不同，用处不同。1、意思不同：图计算是一门对事物之间关系的刻划、计算和分析的人工智能技术，知识图谱是一种基于图的数据结构。2、用处不同：图计算主要用于处理和分析图数据，知识图谱用于帮助人们理解复杂的信息系统，并更好地掌握知识。

国内搜索巨头百度近日开始大范围测试类似谷歌的“知识图谱”功能 。此前用户在百度搜索某些公众人物的关键词时，会出现该人物相关的资料，搜索结果以“百科全书”式的方式显示。而如今不只是搜索热门人物，当用户搜索地名、学科名或者流行的“事实“时，百度在左边的搜索结果里会给出常规的搜索结果，而搜索结果的右边则展示跟关键词相关的百度百科内容，以及相关的搜索链接。比如用户搜索“马云”时，会在搜索的结果中呈现“马云”百度百科词条、新浪微博地址、相关新闻以及人物图片。而在右侧的“知识图谱”里则展示马云的简介、主要成就以及“其他人还搜”的智能推荐。而如果用户搜索“奥巴马”时，右侧的知识图谱展示得则更多。同样，如果用户输入地名如“松花江”、学科名如“哲学”以及其他名词性的东西时都会触发百度的“知识图谱”功能。不过百度并非第一家推出“知识图谱”功能的搜索引擎，去年5月，谷歌就正式推出了Knowledge Graph(知识图谱)功能，而同样拥有“知识图谱”的公司还有2009年创立的搜索引擎Wolfram Alpha。而相较谷歌的“知识图谱”而言不同的是，百度的“知识图谱”搜索结果并没有完全划到右侧，而是部分内容在搜索结果中全屏幕置顶展现，此外目前右侧也仅用来展示百度自家的内容，如相关的百度百科词条、相关的搜索关键词。对此有业内人士就表示，百度此次低调推出“知识图谱”一是进一步改善搜索结果，增强用户粘度，使得百度在和谷歌以及360搜索竞争时更有产品方面的优势。同时也能借此为百度旗下的产品如百度百科、百度新闻、百度音乐、爱奇艺、百度贴吧、百度图片增加了海量的流量入口，减少了“肥水”流入外人田的几率。 搜狗在其官方微博中宣称：为了让用户获取信息更简单，搜狗搜索发布全新的知识库搜索引擎――“知立方”。这是国内搜索引擎行业中首家知识库搜索产品。比如搜索“张学友的电影”，搜狗搜索会在结果上方显示张学友的所有参演过的影片，右侧则展示张学友的人物关系、电视剧、专辑等相关信息，帮助用户更加立体和全面的了解张学友。再比如搜索“范冰冰的身高”，一般的搜索引擎会给出很多包含“范冰冰身高”的页面，用户需要逐一点击寻找答案。搜狗知立方可以直接给出精准答案。要做到直接给出答案，除了要有结构化的海量数据知识库为支撑外，语义理解也是其中重要一环。搜狗凭借自然语言处理技术的多年积累，能够更加智能的理解用户的查询意图，给出精准的答案。据搜狗搜索事业部总经理茹立云介绍，搜狗知立方已经秘密研发一年有余，而负责该产品研发的架构师则自博士在读期间就从事相关领域的研究。目前知立方知识库涉及实体已达亿级，实体间的关系达到十亿级，未来会逐渐应用到线上。茹立云介绍，搜狗知立方相比之前搜索结果的优势是：1.更加精准。知立方可以智能分析用户的查询意图，基于推理及计算能力，直接给出用户想要的答案。2.更加权威。知立方通过对全网页面的分析和挖掘，保证知识库数据的准确性，提供比知道类产品更加权威的答案。3.更加全面。知立方可以给出完整的知识体系，使用户更加全方位的了解知识点，同时还可以发现很多不知道的东西。比如搜索“李娜”，可以发现叫“李娜”的除了知名的歌手和网球运动员外，还有演员、击剑运动员和跳水运动员。相关业内人士称，搜狗知立方的上线代表国内搜索引擎在知识库领域的一次成功探索，是“语义网”自 2001 年提出之后，首次在国内搜索引擎行业的成功应用。搜索引擎诞生十多年来核心机制没有实质性的变化，搜狗的此次成功突破，相信不久后国内主流搜索引擎会相继跟进与模仿。 文本化展示 输入一个关键字后，搜索引擎能够准备的知道用户搜索的关键字含义，并给出相关的知识说明 提供知识查询、问题查询、别名搜索、知识源合并等功能 图形化展示 为了更好的理解知识，采用了图形化引擎进行展示，更好的表现了语义之间的关系 同时，将相关词进行聚类，分成若干类，按类展示，并为每个类标注类标签，这样能更加清楚、直观的理解实体 深度阅读运用知识图谱，对电子书中出现地词语进行精确、全面解释，挖掘词语背后的知识，改善阅读体验舆情分析 运用知识图谱，对微博进行数据挖掘分析 倾听民意，改善民生 研究成果已被解放日报、新民晚报等报纸刊登报道，并被多家网络媒体转载

跟你说说知识图谱和传统知识库与关系数据库的区别吧。知识图谱、传统知识库和数据库各自尤其特点，它们之间的区别主要在语义层和数据层上包含信息的多少而产生一定的不同。知识图谱需要完成语义推理等任务，并且还需要提供丰富的实例数据来实现关联检索任务，因此，同时包含语义知识和丰富的实例数据。而关系型数据库主要完成数据检索任务，只含有丰富的数据，传统知识库主要为了实现推理任务，含有丰富的语义知识，也就是概念知识及其之间的关联关系，有时也含有少量的实例数据。这三者之间最主要的区别和联系在于：知识图谱是在传统知识库的基础上发展而来的，但更注重其中的实例数据。知识图谱无法替代数据库，大规模图谱处理需借助数据库技术。知识图谱包含语义信息，可进行一定的推理，且形式更灵活，可扩展性更好。

如何理解知识图谱中属性和关系的区别？ 我借 @SimmerChan 的 回答 评论里的例子延伸一下： 首先， 北京 作为 城市 这个类的实例，接下来考虑： 这两种表示方法到底会有什么区别？本质上二者都没有丢失信息，但是从应用上来讲在支持某些运算时会有性能/逻辑简洁性上的差异。 比如我想要查询：北京有哪些政府机构？那我可能需要同时知道 城市-行政区划 + 行政区划-政府机构 这两个mapping，这时第2种表达要拿到这两个mapping就会比第1种更容易，速度更快。 进一步可以说，属性或关系，或者各位所说的内在和外在关联的划分，并不需要是一个绝对的、本体论上的划分，而是可以（其实是最好） 根据图谱的具体应用需求进行设计 的。 另：事实上表达之所以有多种，是因为面向应用的知识图谱在逻辑上分得还不够细。比如我们考虑：类-实例，类-属性，实例-属性值，属性-属性值之间其实都存在mapping。建模语言RDF中，实体和属性都是节点，而关系则分为实体-实体关系和实体-属性关系，这种设计下也就只有第2种表达了，表达能力更强的语言还有RDFS和OWL（这里有篇简介： 知识图谱技术体系总结 ）。

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图计算经常用于构建网页链接关系、社交网络、商品推荐。比如某信的社交网络，是由节点（个人、公众号）和边（关注、点赞）构成的图；淘宝的交易网络，是由节点（个人、商品）和边（购买、收藏）构成的图。如此一来，抽象出来的图数据构成了研究和商用的基础。阿里巴巴GraphScope 就是图计算系统，已经证明在多个关键互联网领域实现价值，其代码当前已在githubgraphscope 上开源。知识图谱是知识计算的一部分，并在知识建模中起到了非常重要的作用。知识计算是华为在2020年全联接大会上发布的全生命周期知识计算解决方案。知识计算可以将行业知识与AI相结合，是AI深入行业核心生产系统，通往第三代人工智能的必经之路，知识计算包含知识获取，知识建模，知识管理，知识应用四个标准步骤，为机理模型与AI的融合提供了一条全新的路径。

前言及背景：在构建知识图谱的过程中，大量知识信息来源于文档和网页信息，在从文档提取知识的过程中往往会有偏差，这些偏差来自于看两方面： （1）文档中会有很多噪声信息，即无用信息，它的产生可能来自于知识抽取算法本身，也可能和语言文字本身的有效性有关； （2）文档信息量有限，不会把所有知识都涵盖进去，尤其是很多常识性知识。 以上都会导致知识图谱是不完整的，所以 知识图谱补全 在构建知识图谱中日益重要。 通过 已获取的知识 来对实体间进行关系预测，以达到对实体间关系的补全，也可以是实体类型信息的补全。该过程可以利用本知识库内部的知识，也可以引入第三方知识库的知识来帮助完成。 整理了一份200G的AI资料包： ①人工智能课程及项目【含课件源码】 ②超详解人工智能学习路线图 ③人工智能必看优质书籍电子书汇总 ④国内外知名精华资源 ⑤优质人工智能资源网站整理（找前辈、找代码、找论文都有） ⑥人工智能行业报告 ⑦人工智能论文合集 /p3.toutiaoimg.com/origin/tos-cn-i-qvj2lq49k0/36ae8d96bccf490bb4d877abda852f7d","uri":"","width":31,"height":27,"darkImgUrl":"https://p3.toutiaoimg.com/origin/tos-cn-i-qvj2lq49k0/b81aea2925484cf5bdde9cbb4c2c62fd","darkImgUri":"","formulaImgStatus":"succeed"}" class="syl-plugin-formula"> 资料在网盘里排列的非常整齐干净！希望对大家的学习有所帮助， 私信备注【05】添加领取 知识图谱补全分为两个层次： 概念层次的知识补全 和 实例层次的知识补全 。 往往提到知识图谱构建过程中只是提及了实体和关系的抽取，然后就可以生成实体和关系组成的RDF了。 但是，仅仅获取三元组是不够的，还要考虑这些，因为三元组中的实体除了具有属性和关系之外，还可以 映射关联到知识概念层次的类型（type），而且一个实体的类型可以有很多 。 例如：实体奥巴马的类型在不同关系中是有变化的。 在出生信息描述中，类型为人；在创作回忆录的描述中其类型还可以是作家；在任职描述中还可以是政治家。 实体类型的概念层次模型 在这里：人、作家、政治家这些概念之间是有层次的，也就是所说的概念的层次模型。 1、概念层次的知识补全——主要是要解决实体的类型信息缺失问题 正如前面的例子所描述，一旦一个实体被判别为人这个类型，那么在以构建好的知识模式中，该实体除了人的类型外仍需要向下层概念搜索，以发现更多的类别描述信息。 （1）基于描述逻辑的规则推理机制。 本体论和模式 ：实体都可以归结为一种本体，而这种本体会具有一组模式来保证其独特性，这组模式可以用规则来描述，因此，对于本体而言，其可以由这组规则来描述。 例如，奥巴马是个实体，他的本体可以归为人，而人的模式就是可以使用语言和工具、可以改造其他事务等等，这些模式可以通过规则来描述，于是基于描述逻辑的规则推理方法就出现了。 描述逻辑 是一种常见的知识表示方式，它建立在概念和关系之上。 比如，可以将关于人的实体实例（可以是文本）收集起来，从中提取出其中模式并以规则的形式记录下来，这样一来，只要遇到一个新的实体实例 ，只需将其代入到之前记录下的规则中进行比较即可做出判断，如果符合规则，就说明该实例可以归类为人的概念类型，否则就判定为非此概念类型。 （2）基于机器学习类型推理机制 经过基于描述逻辑的规则推理的发展阶段后，机器学习相关研究开始占据主流，此时 不是单纯地利用实例产生的规则等内部线索来进行判断，同时也要利用外部的特征和线索来学习类型的预测 。 对一个未知类型实体e1而言，如果能找到一个与其类似的且已知类型的实体e2的话，那么就可以据此推知实体e1的类型应该与e2的类型一致或至少相似。 此类方法主要可以分为：基于内容的类型推理、基于链接的类型推理和基于统计关系学习的类型推理（如，Markov逻辑网）几个方向。 （3）基于表示学习类型推理机制 将嵌入式学习和深度学习引入到类型推理，基于机器学习的类型推理方法大多假设数据中没有噪声，且其特征仍然需要认为选择和设计，引入深度学习可以避免特征工程。而类型推理要依据文本内容，也需要链接结构等其他特征的支持，此时嵌入式方法可以发挥其自身优势。 2、实例层次的知识补全 可以理解为：对于一个实例三元组（SPO，主谓宾），其中可能缺失情况为（？，P，O），（S，？，O）或者（S，P，？），这就如同知识库中不存在这个三元组，此时需要预测缺失的实体或者关系是什么。 事实上， 很多缺失的知识是可以通过已经获得的知识来推知的 ，有时这个过程也被称为 链接预测 。 注意 ：有时知识不是缺失的，而是 新出现 的，即出现了新的三元组，且这个三元组不是原知识库所已知的知识，此时需要将其作为新知识补充道知识库中，但此种情形 不是传统意义的补全 。 （1）基于随机游走的概率补全方法 （2）基于表示学习的补全方法 知识图谱嵌入流程： ①结构嵌入表示法 ②张量神经网络法 ③矩阵分解法 ④翻译法 （3）其他补全方法 跨知识库补全方法、基于信息检索技术的知识库补全方法、知识库中的常识知识补全 面临的挑战和主要发展方向： （1）解决长尾实体及关系的稀疏性。 知名的明星的关系实例会很多，而对于普通民众的实例就很少，但是他们数量却众多，导致其相关的关系实例也是十分稀疏，而且在数量不断增加的情况下，这种情况会更加明显。 （2）实体的一对多、多对一和多对多问题。 对于大规模数据，不是一对十几或者几十数量级那么简单，而是成百上千的数量级，传统的解决方案无法有效深圳根本无法解决此种数量级别的关系学习问题。 （3）三元组的动态增加和变化导致KG的动态变化加剧。 新知识源源不断的产生，而之前的知识可能被后面证明是错误的，或者需要修正的。这些都会使得知识补全的过程也需修正改变，如何使得知识图谱补全技术适应KG的动态变化变得越来越重要，而这方面的技术还未引起足够的重视。 （4）KG中关系预测路径长度会不断增长。 关系预测能推理的长度是有限的，但在大规模知识图谱闪光，实体间的关系路径序列会变得越来越长，这就需要更高效的模型来描述更复杂的关系预测模型。

首先了解某个行业知识图谱的相关概念以及在行业知识库建设中的应用情况和地位，然后结合典型算法介绍了机器学习常见的模型，为提高行业知识库中知识的关联性并降低冗余性，引入了行业知识图谱及其构建相关的新技术方法，进而引出了对于行业知识库构建方法的研究，结合智能知识库展示了知识图谱的创新性应用，即利用知识图谱为知识库的搜索和推荐功能提供技术支持，同时通过知识图谱对领域知识进行更加直观地展示。最后，结合行业知识库的建设工作对机器学习和知识图谱在其中的作用发挥进行了更深一步的阐述和总结。

知识图谱就是通过一系列的机器学习技术，把非结构化数据转化成机器可以理解的结构化知识的过程。机器人基于知识图谱技术，可以快速的学习和进化到普通人对内容的运用水平。想了解更多相关知识图谱的技术。可了解下giiso智搜

知识图谱中实线和虚线表解释如下：知识图谱中实线和虚线表，又名序列图、循序图、顺序图，是一种UML交互图。它通过描述对象之间发送消息的时间顺序显示多个对象之间的动态协作。它可以表示用例的行为顺序，当执行一个用例行为时，其中的每条消息对应一个类操作或状态机中引起转换的触发事件。

中文知识图谱（Chinese Knowledge Graph）1，最早起源于Google Knowledge Graph。知识图谱本质上是一种语义网络。其结点代表实体（entity）或者概念（concept），边代表实体/概念之间的各种语义关系。中文知识图谱的直接推动力来自于一系列实际应用，包括语义搜索、机器问答、情报检索、电子阅读、在线学习等等。百度2、搜狗以及复旦大学GDM实验室1相继推出了其中文知识图谱。

知识图谱的构建形式： 自顶向下：先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。 自底向上（常用） ：从一些开放链接数据中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建顶层的本体模式。 （1）语义信息抽取； （2）多元数据集成与验证（知识融合）； （3）知识图谱补全 知识库分类： 开放链接知识库：Freebase、Wikidata、DBpedia、YAGO。包含大量半结构化、非结构化数据。 垂直行业知识库（特定领域）：IMDB（影视）、MusicBrainz（音乐）、ConceptNet（概念）等。 基于规则与词典的方法（为目标实体编写模板，然后进行匹配）：编写大量规则或模板，覆盖领域有限，难以适应新需求 基于统计机器学习的方法（机器学习，训练模型，识别实体）：监督学习算法受训练集限制，准确率和召回率不够理想 （ 召回率：真阳性 / 真阳性 + 假阳性；准确率：真阳性 + 真阴性 / 真阳性 + 假阳性 + 真阴性 + 假阴性 ） 面向开放域的抽取方法（面向海量的Web语料）：通过少量实体实例建立特征模型，再通过它应用于新的数据集，给新实体做分类与聚类。（迭代扩展） 早期：人工构造语义规则以及模板的方式； 实体间的关系模型代替了早期的人工构造； 面向开放域的信息抽取框架（OIE）：对隐含关系抽取性能低下。 （ 隐含关系抽取：基于马尔科夫逻辑网、基于本体推理的深层隐含关系抽取方法 ） 可以将实体属性的抽取问题转换为关系抽取问题 分布式表示 目的在于用 一个综合的向量来表示实体对象的语义信息 ，这种形式在知识图谱的计算、 补全 、推理等方面起到重要的作用： 1、语义相似度计算：实体间的语义关联程度，为自然语言处理（NLP）等提供了极大的便利 2、 消除异构数据中实体冲突、指向不明等不一致性问题。 （1）待对齐数据分区索引； （2）利用相似度函数或相似性算法查找匹配实例； （3）对齐算法（成对实体对齐、全局（局部）集合实体对齐）进行实例融合。 经过实体对齐后得到一系列的基本事实表达，然后事实并不等于知识，它只是知识的基本单位。 本体相当于知识库的模具，使其具有较强的层次结构和较小的冗余程度。 可分为人工构建和数据驱动自动构建。 数据驱动的本体自动构建： ①纵向概念间的并列关系计算：计算两个实体间并列关系的相似度，辨析他们在语义层面是否属于同一个概念。 ②实体上下位关系抽取。 ③本体生成：对各层次得到的概念进行聚类，并为每一类的实体指定1个或多个公共上位词。 通常是与实体对齐任务一起进行：对知识可信度进行量化，保留置信度较高的，舍弃置信度较低的。 主要包括模式层的更新与数据层的更新。 一阶谓词逻辑、描述逻辑以及规则等 （1）一阶谓词逻辑：以命题为基本，命题包含个体（实体）和谓词（属性或关系）。 （2）基于描述逻辑的规则推理：在（1）的基础上发展而来，目的是在知识表示能力与推理复杂度之间追求一种平衡。 （3）通过本体的概念层次推理。 一些算法主要是 利用了关系路径 中的蕴涵信息： 通过图中两个实体间的多步路径来预测它们之间的语义关系，即从源节点开始，在图上根据路径建模算法进行游走，如果能够到达目标节点，则推测源节点和目标节点间存在联系。 （ 关系路径的建模研究仍处于初期阶段，需要进一步探索完成 ） 参考文献： [1]徐增林,盛泳潘,贺丽荣,王雅芳.知识图谱技术综述[J].电子科技大学学报,2016,45(04):589-606.

知识图谱是用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系，并且非常直观、自然、直接和高效，不需要中间过程的转换和处理。 目前知识图谱产品的客户行业，分类主要集中在：社交网络、人力资源与招聘、金融、保险、零售、广告、物流、通信、IT、制造业、传媒、医疗、电子商务和物流等领域。 相比传统数据存储和计算方式，知识图谱的优势显现在以下几个方面：（1）关系的表达能力强传统数据库通常通过表格、字段等方式进行读取，而关系的层级及表达方式多种多样，且基于图论和概率图模型，可以处理复杂多样的关联分析，满足企业各种角色关系的分析和管理需要。（2）像人类思考一样去做分析基于知识图谱的交互探索式分析，可以模拟人的思考过程去发现、求证、推理，业务人员自己就可以完成全部过程，不需要专业人员的协助。（3）知识学习利用交互式机器学习技术，支持根据推理、纠错、标注等交互动作的学习功能，不断沉淀知识逻辑和模型，提高系统智能性，将知识沉淀在企业内部，降低对经验的依赖。（4）高速反馈图式的数据存储方式，相比传统存储方式，数据调取速度更快，图库可计算超过百万潜在的实体的属性分布，可实现秒级返回结果，真正实现人机互动的实时响应，让用户可以做到即时决策。

知识图谱，基于应用场景个性化定义图谱schema构建方式，结合对垂直领域的理解和知识积累，构建稿件与实体的关联关系，助力编辑提升稿件生产效率和质量。蓝凌基于知识图谱的智能知识管理平台采用轻量级图谱引擎，支持自上而下、自下而上两种建模方式，通过知识智能采集、加工、搜索、推荐、推送、问答等知识应用场景，帮助组织搭建智能知识库，减省人工繁琐操作，赋能组织提效降本，提升知识效益。国电大渡河、江苏电力都有用u07c5可以了解一下。

挺好用的。人工智能知识图谱平台（简称：坤图KunGraph），基于大规模数据，通过对各行业场景数据的机器学习，智能化积累场景规则，形成“规则+机器”的混合知识构建引擎，将掌握的各类数据融合汇总成为人、地、事、物、组织等实体为节点，属性、时空、语义、特征等联系为边的关系网络，从而再现真实世界对象之间的错综复杂的关系，为各行业分析研判提供支撑。平台通过构建智能化知识交互引擎，提供可视化数据特征分析和交互能力，如关系可视化、时空可视化、档案可视化、数据比对可视化等，实现在海量数据上的规律及特征挖掘，获取隐藏在大数据下的知识，平台拥有一体化、并行化的高效数据挖掘工具和模型应用能力，集成大量的经典及历史算法，管理模型类知识的全生命周期，并将知识进行积累、连接，最终形成智慧感知能力，为各行业业务提供通用的知识积累、知识服务及决策输出。

知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。 A.正确B.错误正确答案：A

使用知识图谱相关软件进行文献分析时，应注意的问题：注意文献分析的准确性。知识图谱相关软件进行文献分析的要点：1、营销决策：当企业生产和销售的商品有着复杂的流通环节，例如通过成千上万家多级经销批发商卖到数以百万家的终端客户时，自动的汇总销售流向数据，以进行营销决策，存在较大的技术难题。因为这些数据中有超过40%是非标准数据，以往需要大量人工核对，费时耗力。另外，进行营销决策往往还需要对比竞品数据、分析消费者数据，对这些海量的非结构化数据针对业务需求进行细粒度的分析挖掘，该角色更是非知识图谱技术莫属。2、供应链优化：企业生产商品的过程中通常要采购各种不同的原材料、辅料和半成品等，如何集中采购，如何找到物美价廉的供应商，如何及时了解供应商的情况，都依赖于以知识图谱技术为基础的非标准和非结构化数据分析技术。3、客户服务：无论是在售前寻找和筛选潜在客户，还是在售中与有意向的客户进行交谈，还是在售后对客户态度进行分析统计，都可以基于人工智能理解客户的意图，这需要根据业务场景的需求,制定与品牌和产品属性相关的知识图谱,来进行细粒度的语义分析。

“知识图谱的应用涉及到众多行业，尤其是知识密集型行业，目前关注度比较高的领域：医疗、金融、法律、电商、智能家电等。”基于信息、知识和智能形成的闭环，从信息中获取知识，基于知识开发智能应用，智能应用产生新的信息，从新的信息中再获取新的知识，不断迭代，就可以不断产生更加丰富的知识图谱，更加智能的应用。如果说波士顿动力的翻跟头是在帮机器人锻炼筋骨，那么知识图谱的“绘制”则是在试图“创造”一个能运转的机器人大脑。“目前，还不能做到让机器理解人的语言。”中国科学院软件所研究员、中国中文信息学会副理事长孙乐说。无论是能逗你一乐的Siri，还是会做诗的小冰，亦或是会“悬丝诊脉”的沃森，它们并不真正明白自己在做什么、为什么这么做。让机器学会思考，要靠“谱”。这个“谱”被称为知识图谱，意在将人类世界中产生的知识，构建在机器世界中，进而形成能够支撑类脑推理的知识库。为了在国内构建一个关于知识图谱的全新产学合作模式，知识图谱研讨会日前召开，来自高校院所的研究人员与产业团队共商打造全球化的知识图谱体系，建立世界领先的人工智能基础设施的开拓性工作。技术原理：把文本转化成知识“对于‘姚明是上海人"这样一个句子,存储在机器里只是一串字符。而这串字符在人脑中却是‘活"起来的。”孙乐举例说。比如说到“姚明”，人会想到他是前美职篮球员、“小巨人”、中锋等，而“上海”会让人想到东方明珠、繁华都市等含义。但对于机器来说，仅仅说“姚明是上海人”，它不能和人类一样明白其背后的含义。机器理解文本，首先就需要了解背景知识。那如何将文本转化成知识呢？“借助信息抽取技术，人们可以从文本中抽取知识，这也正是知识图谱构建的核心技术。”孙乐说，目前比较流行的是使用“三元组”的存储方式。三元组由两个点、一条边构成，点代表实体或者概念，边代表实体与概念之间的各种语义关系。一个点可以延伸出多个边，构成很多关系。例如姚明这个点，可以和上海构成出生地的关系，可以和美职篮构成效力关系，还可以和2.26米构成身高关系。“如果这些关系足够完善，机器就具备了理解语言的基础。”孙乐说。那么如何让机器拥有这样的“理解力”呢？“上世纪六十年代，人工智能先驱麻省理工学院的马文·明斯基在一个问答系统项目SIR中，使用了实体间语义关系来表示问句和答案的语义，剑桥语言研究部门的玛格丽特·玛斯特曼在1961年使用SemanticNetwork来建模世界知识，这些都可被看作是知识图谱的前身。”孙乐说。随后的Wordnet、中国的知网（Hownet）也进行了人工构建知识库的工作。“这里包括主观知识，比如社交网站上人们对某个产品的态度是喜欢还是不喜欢；场景知识，比如在某个特定场景中应该怎么做；语言知识，例如各种语言语法；常识知识，例如水、猫、狗，教人认的时候可以直接指着教，却很难让计算机明白。”孙乐解释，从这些初步的分类中就能感受到知识的海量，更别说那些高层次的科学知识了。构建方式：从手工劳动到自动抽取“2010年之后，维基百科开始尝试‘众包"的方式，每个人都能够贡献知识。”孙乐说，这让知识图谱的积累速度大大增加，后续百度百科、互动百科等也采取了类似的知识搜集方式，发动公众使得“积沙”这个环节的时间大大缩短、效率大大增加，无数的知识从四面八方赶来，迅速集聚，只待“成塔”。面对如此大量的数据，或者说“文本”，知识图谱的构建工作自然不能再手工劳动，“让机器自动抽取结构化的知识，自动生成‘三元组"。”孙乐说，学术界和产业界开发出了不同的构架、体系，能够自动或半自动地从文本中生成机器可识别的知识。孙乐的演示课件中，有一张生动的图画，一大摞文件纸吃进去，电脑马上转化为“知识”，但事实远没有那么简单。自动抽取结构化数据在不同行业还没有统一的方案。在“百度知识图谱”的介绍中这样写道：对提交至知识图谱的数据转换为遵循Schema的实体对象，并进行统一的数据清洗、对齐、融合、关联等知识计算，完成图谱的构建。“但是大家发现，基于维基百科，结构化半结构化数据挖掘出来的知识图谱还是不够，因此目前所有的工作都集中在研究如何从海量文本中抽取知识。”孙乐说，例如谷歌的KnowledgeVault，以及美国国家标准与技术研究院主办的TAC-KBP评测，也都在推进从文本中抽取知识的技术。在权威的“知识库自动构建国际评测”中，从文本中抽取知识被分解为实体发现、关系抽取、事件抽取、情感抽取等4部分。在美国NIST组织的TAC-KBP中文评测中，中科院软件所—搜狗联合团队获得综合性能指标第3名，事件抽取单项指标第1名的好成绩。“我国在这一领域可以和国际水平比肩。”孙乐介绍，中科院软件所提出了基于Co-Bootstrapping的实体获取算法，基于多源知识监督的关系抽取算法等，大幅度降低了文本知识抽取工具构建模型的成本，并提升了性能。终极目标：将人类知识全部结构化《圣经·旧约》记载，人类联合起来兴建希望能通往天堂的高塔——“巴别塔”，而今，创造AI的人类正在建造这样一座“巴别塔”，帮助人工智能企及人类智能。自动的做法让知识量开始形成规模，达到了能够支持实际应用的量级。“但是这种转化，还远远未达到人类的知识水平。”孙乐说，何况人类的知识一直在增加、更新，一直在动态变化，理解也应该与时俱进地体现在机器“脑”中。“因此知识图谱不会是一个静止的状态，而是要形成一个循环，这也是美国卡耐基梅隆大学等地方提出来的NeverEndingLearning（学无止境）的概念。”孙乐说。资料显示，目前谷歌知识图谱中记载了超过35亿事实；Freebase中记载了4000多万实体，上万个属性关系，24亿多个事实；百度百科记录词条数1000万个，百度搜索中应用了联想搜索功能。“在医学领域、人物关系等特定领域，也有专门的知识图谱。”孙乐介绍，Kinships描述人物之间的亲属关系，104个实体，26种关系，10800个事实；UMLS在医学领域描述了医学概念之间的联系，135个实体，49种关系，6800个事实。“这是一幅充满美好前景的宏伟蓝图。”孙乐说，知识图谱的最终目标是将人类的知识全部形式化、结构化，并用于构建基于知识的自然语言理解系统。尽管令业内满意的“真正理解语言的系统”还远未出现，目前的“巴别塔”还只是在基础层面，但相关的应用已经显示出广阔的前景。例如，在百度百科输入“冷冻电镜”，右竖条的关联将出现“施一公”，输入“撒币”，将直接在搜索项中出现“王思聪”等相关项。其中蕴含着机器对人类意图的理解。

知识图谱的构建流程主要包括以下几个步骤：收集数据：收集与知识图谱相关的数据，包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据包括数据库、表格等，非结构化数据包括网页、文本、图片等。数据清洗：对收集到的数据进行清洗和去重，消除噪声和冗余信息，确保数据质量。实体识别：对清洗后的数据进行实体识别，将文本中的实体抽取出来，如人名、地名、机构名等。关系抽取：通过自然语言处理技术，从文本中提取实体之间的关系，并将它们转化为图谱中的边。知识表示：将实体和关系表示为图谱中的节点和边，以图谱的形式呈现出来。知识融合：将来自不同数据源的知识进行融合，以丰富知识图谱的内容和结构。知识推理：通过推理算法，对知识图谱进行推理和推断，从而生成新的知识和发现隐藏的关系。以上是知识图谱构建的基本流程，具体实现的过程和方法因应用场景而异。在实际应用中，还需要结合具体的业务需求和技术特点，采用适当的算法和工具。

知识图谱是一种基于语义的知识表示方法，它可以将不同领域的知识进行结构化、标准化和统一化，形成一个大规模的、可查询的知识库。知识图谱的作用和价值主要体现在以下几个方面：1. 提供精准的信息检索：知识图谱可以将不同领域的知识进行结构化和标准化，使得用户可以通过语义化的方式进行查询，从而提高信息检索的精准度和效率。2. 支持智能问答和语义理解：知识图谱可以将不同领域的知识进行统一化和标准化，使得计算机可以更好地理解人类语言，从而支持智能问答和语义理解。3. 促进知识共享和协同创新：知识图谱可以将不同领域的知识进行整合和共享，避免知识孤岛的出现，促进知识的协同创新和共享。4. 支持智能推荐和个性化服务：知识图谱可以通过对用户的兴趣和行为进行分析，提供个性化的推荐服务，从而提高用户的满意度和忠诚度。5. 为企业决策提供支持：知识图谱可以将企业内部的知识进行整合和分析，为企业的决策提供支持和参考，从而提高企业的竞争力和创新能力。

【1】能用html+css把页面做出来，能用js实现动态效果。【2】在1的基础上保证浏览器兼容性。【3】在2的基础上开始出现代码洁癖，代码会逐渐趋向于简洁高效【4】在3的基础上开始关注语义性、可用性和可重用性【5】在4的基础上开始关注页面性能【6】在5的基础上开始费劲脑汁的去寻思怎么能把开发效率也提升上来

这篇笔记来自于北大邹磊教授的知识图谱讲座 主要内容： 2012年5月16日，Google发布了“知识图谱”的新一代“智能”搜索功能，第一次提出了“知识图谱”的概念。 知识图谱（Knowledge Graph）：本质上是基于图的语义网络，表示实体和实体之间的关系！构建知识图谱的目的，就是让机器具备认知能力，理解这个世界。 知识图谱是Web和大数据时代的知识工程新的发展形态。 知识工程的核心： 知识库 和 推理引擎 RDF（Resource Description Framework），目前是描述本体的事实标准 RDF定义了一个简单的模型，用于描述资源，属性和值之间的关系。资源是可以用URI标识的所有事物，属性是资源的一个特定的方面或特征，值可以是另外一个资源，也可以是字符串。总的来说，一个RDF描述就是一个三元组：<主语、谓词、宾语> 进一步扩展RDFs的词汇，可声明 类间互斥关系、属性的传递性等复杂语义 ，支持基于本体的自动推理，提供了一组合适web传播的描述逻辑的语法，对机器友好，但认知复杂性限制了工程应用。 实体对齐必然涉及到 实体相似度的计算 ，假设两个实体的记录x和y，x和y在第i个属性上的值是xi，yi，那么需要通过两步计算： 自然语言处理和知识图谱研究是双向互动的关系。 RDF概念很早提出了，但是发展比较缓慢，是因为自然语言处理技术发展较慢，手工建立的数据集比较少，从而影响力较少。随着机器学习等自然语言处理技术的快速发展提高了信息抽取的效率和准确度，通过技术可以快速建立大规模知识图谱。 智能问答的方法： 知识图谱本质上是多关系图，通常用“ 实体 ”来表达图里的结点、用“ 关系 ”来表达图里的边。 基于关系的知识图谱存储管理 原生知识图谱存储管理--RDF 回答RDF数据上SPARQL查询==子图查询匹配 原生知识图谱存储管理--属性图 分布式知识图谱存储管理： 图表示学习用于“自然语言问答”： 1956年达特茅斯会议，提出“人工智能（Artificial Intelligence, AI）”概念。 “用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能” “上古”流派：符号主义（Symbolism）和连接主义（Connectionism） 符号主义发展历史： 语义网络（Semantic Network）：1970年，Herbert A.Simon正式提出，通过有向图来表示知识，作为知识表示的一种通用手段。 知识工程（Knowledge Engineering）：1977年美国斯坦福大学计算机科学家Edward Albert Feigenbaum教授在第五届国际人工智能会议上提出，确立了知识工程在人工智能中的核心地位。 人工智能需要机器智能，特别是认知智能，认知智能依赖知识图谱 知识图谱脱胎于符号主义；但是和连接主义的结合是目前的重要研究方向（例如知识图谱的表示学习等） 大数据的特点：多样化（variety）、规模大（volume）和速度化（velocity） “世界是普遍联系的整体，任何事物之间都是相互联系的” ---- 马克思《辩证唯物主义》 “知识图谱”是面向关联分析的大数据模型

做法如下。1、自底向上的构建方法,、从开放链接的数据源中提取实体、属性和关系，加入到知识图谱的数据层；然后将这些知识要素进行归纳组织，逐步往上抽象为概念,、最后形成模式层即可。2、、自顶向下的构建方法，构建知识图谱的模式层，从最顶层的概念开始构建顶层本体,、然后细化概念和关系,、形成结构良好的概念层次树。知识图谱（Knowledge、Graph）又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的。、

知识图谱技术是人工智能的重要组成部分，其研究的是对人类知识的获取、表示、推理、应用等技术。知识图谱于2012年5月17日被Google正式提出，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量以及搜索体验。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐等领域。知识图谱代表的是人工智能认知层面的问题，而深度学习很大程度上处理感知层面的问题，未来的技术大趋势是深度学习与知识图谱的结合，实现数据统计与知识驱动的结合，推动人工智能的发展。 1.1 知识图谱的定义 在维基百科的官方词条中:知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库 。本质上，知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。 三元组是知识图谱的一种通用表示方式，即 G=(E,R,S)，其中E={e1,e2,……,e|E|}是知识库中的 实体集合，共包含|E|种不同实体;R={r,r,……,r } 12 |E|是知识库中的关系集合，共包含 | R | 种不同关系; S u2286 E × R × E 代表知识库中的三元组集合。三元组 的基本形式主要包括实体1、关系、实体2和概念、属性、属性值等，实体是知识图谱中的最基本元素， 不同的实体间存在不同的关系。概念主要指集合、 类别、对象类型、事物的种类，例如人物、地理等; 属性主要指对象可能具有的属性、特征、特性、特 点以及参数，例如国籍、生日等;属性值主要指对 象指定属性的值，例如中国、1988-09-08等

知识图谱轻松管理繁杂的产品信息ue623一个表格即可囊括数页产品信息，降低维护成本ue623针对客户偏好，快速检索相关产品并进行推荐ue623全面构建产品信息的结构关系，可识别更灵活复杂的提问语音/图片识别满足多种应答需求ue623自动将语音转为文字，匹配知识库进行回复ue623准确识别图片内容并回复，无需转接人工客服处理客。

知识图谱的概念是：知识图谱是自顶向下(top-down)的构建方式。自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。该构建方式需要利用一些现有的结构化知识库作为其基础知识库，例如 Freebase 项目就是采用这种方式，它的绝大部分数据是从维基百科中得到的。然而目前，大多数知识图谱都采用自底向上(bottom-up)的构建方式。自底向上指的是从一些开放连接数据（也就是 “信息”）中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建实体与实体之间的联系。知识图谱的体系架构是：知识图谱的架构主要包括自身的逻辑结构以及体系架构。知识图谱在逻辑结构上可分为模式层与数据层两个层次，数据层主要是由一系列的事实组成，而知识将以事实为单位进行存储。如果用（实体1，关系，实体2）、（实体、属性，属性值）这样的三元组来表达事实，可选择图数据库作为存储介质，例如开源的 Neo4j、Twitter 的 FlockDB、JanusGraph 等。模式层构建在数据层之上，主要是通过本体库来规范数据层的一系列事实表达。本体是结构化知识库的概念模板，通过本体库而形成的知识库不仅层次结构较强，并且冗余程度较小。大规模知识库的构建与应用需要多种智能信息处理技术的支持。通过知识抽取技术，可以从一些公开的半结构化、非结构化的数据中提取出实体、关系、属性等知识要素。通过知识融合，可消除实体、关系、属性等指称项与事实对象之间的歧义，形成高质量的知识库。知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，从而丰富、扩展知识库。分布式的知识表示形成的综合向量对知识库的构建、推理、融合以及应用均具有重要的意义。

1、生物入侵是指某种生物从外地自然传入或人为引种后成为野生状态，并对本地生态系统造成一定危害的现象。2、外来物种是指那些出现在其过去或现在的自然分布范围及扩散潜力以外（即在其自然分布范围以外或在没有直接或间接引入或人类照顾之下而不能存在）的物种、亚种或以下的分类单元，包括其所有可能存活、继而繁殖的部分、配子或繁殖体。3、外来入侵物种具有生态适应能力强，繁殖能力强，传播能力强等特点

1 物质决定意识，所谓仓廪实而知礼节，所以，首先必须大力发展经济，使居民树立正确的消费观2 抓主要矛盾，影响居民消费的因素主要是居民收入，所以必须增加居民收入3 具体问题具体分析，不同的时代局势，采用不同的政策当前我国经济运行中的主要问题 中共中央政策研究室经济局副局长 李欣欣 2002年4月26日 对于我国宏观经济运行中所存在的方方面面的问题，一些业内人士曾从各种不同的角度发表了建议和评论。但是笔者认为，目前影响我国中长期经济发展的突出问题是社会总需求总量不足和社会总供给结构性过剩的问题。具体主要表现在以下几个方面： 1、城乡居民消费需求增长的市场驱动力明显不足。去年以来，我国的消费品市场虽处于平稳增长态势，但是今年第一季度社会消费品零售额8.4%的增速与上年同期相比却下降了1.9个百分点。按以往的经验，每年的社会消费品零售额增长走势均呈现出前高后低的状况。近年来，消费品市场所能呈现出的平稳增长态势，其中消费品市场比较活跃的因素主要还是由政府政策性作用所至，市场供求关系的自发性作用仍不明显。如公务员和企事业单位工资的增加拉动了消费的较大增长；费改税在农村试点的扩大缓解了农村居民人均纯收入同比增幅的下滑；住房、汽车和教育等个人消费信贷的持续增加带动了消费品市场的增长。由于这些政策性因素的主导作用，才促进了消费品市场的持续增长。若排除这些政策性不可比因素，消费品市场的增长将会面临着后劲不足的危机。当前，城市下岗、失业人数的增加和低保缺口的增大，农业产业结构调整滞后，住房、医疗、教育等各项改革措施的相继出台以及社会保障制度的不完善，使得城乡居民消费需求增长的市场驱动力已在明显减弱。 2、商品供过于求的状况日益严重。据国家经贸委等部门对我国600种主要商品的供求情况分析预测，今年上半年我国供过于求的商品达到86.3%，比去年下半年扩大了5个多百分点；供需平衡的商品只有13.7%，没有供不应求的商品。这种供给总量相对过剩的问题表面上表现为全国市场价格总水平出现走低的趋势，但实质是受到我国经济结构，包括产业结构、所有制结构、区域结构和产品结构等由现在的工业化初中期向中后期转变过程中的结构性矛盾的影响。具体表现在：生产结构与消费结构的矛盾；知识结构与就业需求的矛盾；要素、资源状况与产业结构和布局的矛盾；重复建设、区域封锁与市场规则的矛盾等等。由于这种供给过剩的一系列矛盾的存在和经济结构调整力度的逐步加大，将使未来几年固定资产投资的增长速度相对于前几年放慢，失业人数继续增加。因此，供给过剩的压力在未来两三年内仍会存在。 3、推动投资增长的主要动力是政府行为，缺乏市场机制的内在推动力。去年以来，我国经济增长保持较快的增长速度的主要因素是投资拉动，并且主要依赖于政府增发国债和由国债投资而带动的贷款所拉动，社会投资增长相对缓慢。2001年，全社会固定资产投资同比增速为12.1%，增速高于上年同期1.8个百分点。今年1季度，全社会固定资产投资同比增速为19.6%，增速高于上年同期7.2个百分点。其中，2001年国有及其他经济类型固定资产投资同比增长12.8%，增幅高于上年同期3.1个百分点。今年1季度，国有及其他经济类型固定资产投资同比增长25.1%。这些状况一方面说明政府主导型的投资增长格局仍未根本改变，另一方面也反映出经济增长对政府政策性投资的依赖过大，社会投资明显不足。据统计，2001年城乡集体、个体、农户等其他投资同比仅增长了8.3%，比国有及其他投资低4.5个百分点，城乡集体、个体、农户投资增速比上年同期回落了1.7个百分点，如果经济增长过渡依赖政府政策性投资而脱离市场经济发展的内在需求，一旦将来国债投资下降，民间投资若未能及时启动，我国经济增长将后劲不足，难以形成高质量持续增长的态势。今年，尽管一些有利于民间投资的“利好”消息已经在酝酿和实施中，但真正落到实处还需一个过程，社会投资不足的矛盾短期内难以根本扭转。 4、通货紧缩的压力有所加大。去年以来，我国价格走低的迹象越发明显，通货紧缩的压力有所加大。目前价格走低的具体表现：居民消费价格从去年第四个季度开始走低，到今年1月已连续3个月下跌，为近两年来的首次；工业品出厂价格于2001年4月开始再次下降，之后降幅逐月加大，今年1—2月，工业品出厂价格降幅加大，同比平均下降4.2个百分点；商品零售价格下降，2001年比上年下降0.8%，2002年1—2月降幅进一步加大，同比下降1.5%，已连续9个月下降；原材料、燃料、动力购进价格2001年同比下降了0.2%，2002年下降幅度明显加大，1—2月同比分别下降4.8%和4.6%；房屋销售价格虽在2001年增长了2.2%，但全年的价格走势前高后低、逐季下降，特别是第四季度增速回落明显，预计今年我国的商品房价格增速将不会有大幅度上扬；固定资产投资价格在2001年虽同比增长了0.4%，但涨幅比上年却低0.7个百分点，今年固定资产投资价格开始下滑，2月比1月下降了0.3%，比上年同期下降了1.6%；我国加入WTO后，全球性生产过剩、价格下行的影响通过多种渠道传导到我国。这些因素都将直接影响我国的市场供求关系和价格上升的态势。因此，预计我国在短期内价格走低的趋势不会改变。 5、金融贷款总量增速下降，资金供应渠道不畅的问题突出。从去年开始，我国金融机构的贷款余额的增速已呈下降趋势，今年贷款增幅继续下降，1月末金融机构各项贷款比上年同期的增幅下降了19.8%，其中工业短期贷款额少增了67亿元，导致短期贷款当月减少。此现状说明工业贷款资金供应渠道不畅的问题已更加突出。此外，还有几种金融现象应引起注意：一是现金净投放量增幅下降。从去年开始，我国现金流通量的增幅已呈现出同比逐月下降的趋势，今年1月，M0出现了几年来的首次负增长，同比增幅为-1.7%；今年1季度，M0同比增长8.2%，增幅比去年同期下降了0.3个百分点。根据一般经济规律，在管制利率条件下，经济体系中的商品和劳务价格总水平变动趋势是货币供给与货币需求是否适应的主要标志。目前，现金净投放量增幅的下降，可以说明商品和劳务市场的萧条。二是M1的增速慢于M2。从去年下半年以来，我国的货币供应量出现了M1的增速慢于M2的趋势。2001年底，M1的增速为12.7%，M2的增速为14.4%。今年，这一趋势进一步加大，1季度M1的增速为10.1%，M2的增速为14.4%。按一般经济学原理，在正常情况下，如果M1增长率在较长的时期中始终慢于M2增长率，则说明经济的增长势头开始放缓。 6、就业矛盾突出。目前，我国的就业矛盾已到了十分严峻的程度。对下岗、失业、待业、新增劳动力和农村剩余劳动力等大量的待就业大军，政府部门、经济学家们不仅对各有关部门的统计数字不一有不同的看法，同时对就业的主要矛盾是总量问题还是结构问题的观点也不尽一致。笔者认为，目前我国就业的主要矛盾是总量问题，全国的劳动力供给远远大于劳动力需求。近几年，为缓解下岗、失业人员的压力，我国政府在增加就业岗位、加大财政支出和转移支付力度、完善社会保障制度和劳动力市场建设等方面尽管下了很大的力气，但就业的矛盾却越来越突出。从中可反映出我国经济运行的质量和某些体制性的弊端，如发展经济的指导思想问题、任用干部的标准问题、经济结构问题、产业结构问题、所有制结构问题、区域结构问题、投资结构问题、教育结构问题等等。这些诸多问题如得不到缓解，或者导致失业问题的加剧，不仅严重影响我国经济的良性运行，而且可能引发政治问题。对此应引起足够的重视。 尽管当前我国经济运行存在上述问题，但同时也存在难得的机遇。一方面是国际资本目前正大量向发展中国家流动。去年，我国的外商直接投资已呈现出恢复性增长态势，投资额增幅为10.4%。另一方面我国市场需求空间大、机会多。我们应该抓住这一扩大需求的机遇，从增加居民收入、完善社会保障体系、调整财政资金的投入使用方向、增加就业、促进出口等方面入手，加大政策调整力度，保持国民经济的快速健康发展。

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UASB反应器的工艺特点：1、构造简单巧妙2、反应器内可培养出厌氧颗粒污泥3、实现了污泥泥龄(SRT)与水力停留时间(HRT)的分离4、UASB反应器对各类废水有很大的适应性5、能耗低，产泥量少6、不能去除废水中的氮和磷

河西走廊是中国甘肃省中部的一条狭长地带，东起乌鞘岭，西至古玉门关，南北介于南山和北山之间，长约900千米，宽数千米至近百千米，为西北—东南走向的狭长平地，形如走廊，称甘肃走廊。河西走廊是丝绸之路的一部分，汉唐以来，成为“丝绸之路”的通道。以下是地理河西走廊的常考点：1. 位置和范围：河西走廊位于中国甘肃省中部，东起乌鞘岭，西至古玉门关，南北介于南山和北山之间，长约900千米，宽数千米至近百千米。2. 地形和气候：河西走廊地形平坦，地势从南向北倾斜，夏季温度高、热量充足、光照强，有高山冰雪融水提供灌溉水源。3. 农业发展：由于地形、气候等自然条件优越，河西走廊是中国重要的粮食生产区之一，主要种植小麦、玉米、豆类、油菜等作物。4. 历史和文化：河西走廊是丝绸之路的一部分，是汉唐以来“丝绸之路”的通道，具有重要的历史和文化价值。5. 生态环境：河西走廊的生态环境比较脆弱，需要注意保护和恢复。希望这些信息对您有所帮助。

为了 探索 太空农业，帮助宇航员在未来前往月球或火星执行任务。NASA进行了Veggie（蔬菜生产系统）的研究。并且2021年3月26日，NASA宇航员和工程师迈克尔·霍普金斯在国际空间站成功培育了小白菜、芥菜等植物。它们生长了64天，是国际空间站上生长时间最长的绿叶蔬菜 。 中国的空间站核心舱已经搭载运五成功发射，中国也会在不久的将来在自己的空间站进行一系列的科学实验。

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美式橄榄球基础知识大全 　　美式橄榄球起源于英式足球和英式橄榄球。 麦基尔大学与哈佛大学之间的第一场橄榄球比赛采取的就是英式橄榄球规则。 　　NFL(国家橄榄球联盟) 创立于 1920 年，当时创始的几个俱乐部在位于俄亥俄州的霍普莫比尔跑车展厅厅签署正式联合会档。 　　1960 年，“美国橄榄球联盟”(AFL) 成立，同国家橄榄球联盟争夺市场。1966 年，AFL 与 NFL 签署了一份协定，将两个联盟于1970年正式合并为NFL，并于1967年开始双方的冠军总决赛。 　　1967 年，在洛杉矶市举行了第一场“AFL-NFL 总冠军赛”。 1969 年，该比赛被冠名为“超级碗”。 　　橄榄球比赛中注重阵地攻防和进攻战术的运用。比赛结束时得分多的一方获胜。 　　每队有11名进攻球员，11名防守球员和几名特勤组球员。比赛时，一方是攻方，上进攻组;另一方是守方，上防守组。双方互为攻防。 　　一场 NFL 比赛分四节进行，每节 15 分钟，精确计时。前两节为上半场，后两节为下半场。如果在四节比赛时间内出现平局，则再加赛一节，通过突然死亡 (sudden-death) 来决出最后的胜利者。上下半场中间有 12 分钟的中场休息。每支球队在上下半场都各有三次暂停机会，供教练调整战术。 　　进攻组 (Offense) - 通过空中传球和地面冲球来推进阵地，并设法达阵 (touchdowns) 得6分。达阵后，可以选择踢任意球再得1分，或尝试从2码线再次达阵得2分。 　　防守组 (Defense) - 通过擒抱 (tackling) 对方持球队员、击偏传球、截断传球或促使对方失球 (fumble) 来设法阻止对方推进，并争取夺回球权。 　　特勤组 (Special Teams) - 专门在双方交换攻防权时负责踢球，以及达阵后踢附加分。具体功能有： 　弃踢 (punt)、任意球 (field goal)、附加分 (extra point) 和开球 (kickoff)。 　　进攻球员负责将球向对方阵地推进直至得分或失去进攻权。他们通过空中传球(Pass)或地面冲球(Push 或 Run)争取进入对方端区 (end zone)而达阵得分( 6 分)。 　　进攻方必须在四次进攻机会(Down)*河蟹*推进至少10码，达成首攻(First Down)，才能获得新的四次进攻机会。否则失去进攻权，改为对方进攻。 　　进攻位置： 　　四分卫 (Quarterback) - 球队的领军人物，主导大多数进攻战术。 　　中锋 (Center) - 列队于启球线的中间，负责启球发动每一次进攻。 　　护锋 (Guard) - 每个进攻组有两个护锋，列队于中锋的两侧。 　　截锋 (Tackle) - 每个进攻组都有两个截锋，分别列队于护锋的外侧。 　　近端锋 (Tight end) u2013 在截锋外侧(靠近或紧贴)。 　　外接手 (Wide Receiver) - 列队在距离启球线 10-15 码的位置，负责接四分卫的空中传球。 　　跑锋 (Running Back) - 通常站位于四分卫的后面;负责带球跑动、或在传球进攻战术中阻拦对方球员冲击四分位，也可以接四分卫的传球。 　　防守球员负责通过擒抱进攻方持球球员，使其无法达成首攻 (first down)，或造成攻方失球，从而阻止对方得分，并夺回进攻权。 　　防守位置： 　　防守截锋 (Defensive Tackle) - 列队于防守线上;负责抵抗攻方的冲撞;通常设一名或两名防守截锋，这要视防守阵型而定。 　　防守端锋 (Defensive End) - 列队于防守线上;负责阻止外侧的带球进攻队员或袭击四分卫;如果成功将四分卫擒抱在启球线后，称为擒杀 (sack);端锋通常有两个。 　　线卫 (Linebacker) - 在防守截锋和防守端锋之后的 2-3 码处列队;负责拦截对方跑锋和盯防接球手;有时还要冲击四分卫(称为突袭)。 　　角卫 (Cornerback) - 在外接手的对面列队;负责盯防外接手，并协助拦截跑锋或带球进攻球员;通常要设两名角卫，视防守和进攻阵型而定。 　　中卫 (Safety) - 在距启球线 (line of scrimmage) 8-10 码处列队;负责配合盯防对方的传球(防止攻方大幅推进);通常要设两个中卫，分别称为强卫(Strong Safety)和自由卫(Free Safety)。 　　特勤组成员负责将球踢给对方，接住对方踢过来的球进行回攻，或者踢任意球。该组也常常细分为踢球组(kicking team) 或接球组(receiving team)。 　　开球 (Kickoff) - 上下半场开球，球队得分后也重新开球。 　　弃踢 (Punt) - 双方交换球权时，攻方尽量将球踢到防守方场地的0到20码线内，以让对方进攻距离加大。 　　任意球 (Field Goal) - 通过将球射入球门来获得 3 分。 　　回攻 (Return) - 接球组设法接住对方的开球或弃踢，并朝对方端区回冲尽可能多的码数。 　　一次进攻机会叫down。进攻方必须在四次进攻机会内将球向前推进至少10码，否则失去进攻权，改由对方进攻。 　　如果成功将球推进了至少10码，称为达成首攻(First Down)，可再获得四次进攻机会。 　　一攻 (First Down) - 第一次进攻 (try) 　　二攻 (Second Down) - 第二次进攻 　　三攻 (Third Down) - 第三次进攻 　　四攻 (Fourth Down) - 最后一次进攻;这时有以下几个选择： 　　(1) 尝试继续进攻 (Go For It) - 争取获得达到十码目标所需的码数或达阵得分。如果失败，则对方从启求处开始反攻。 　　(2) 任意球 (Kick a Field Goal) - 尝试通过将球直接踢进球门获得 3 分。 　　(3) 弃踢 (Punt) - 攻方选择将球踢给对方，由对方开始进攻。弃踢时尽量将球踢在对方0—20码线内。 　　达阵得分 (Touchdown) = 6 分，通常有两种手段： 　　四分卫将球成功传给外接手，该外接手将球带到对方端区内达阵。 　　四分卫可将球递给跑锋，再由跑锋持球冲入对方的达阵区以得分。 　　附加分 (Extra Point) = 1分 或 2 分 　　在达阵之后争取附加分的方式，可采用下列方式之一： 　　A.任意球，将球从10码线附近踢进球门(可得 1 分) 　　B.在距离达阵区 2 码处再进攻一次，可持球跑动或将球传给某球员，再由该球员带球冲入对方达阵区(可得 2 分，但难度较大)。 　　无论是哪种情况，进攻方在达阵之后都只能有一次得附加分的机会。 　　任意球 (Field Goal) = 3 分 　　任意球通常在四攻时(一系列进攻中的最后一次进攻机会或达阵后争取附加分)尝试使用。 　　前提条件是踢球点与对方端区距离较近，可以有把握将球踢入球门，由特勤组尝试任意球。 　　踢球手在踢任意球时必须使球越过横杆之上，两个直杆中间。 　　安防 (Safety) = 2 分 　　安防是所有得分机会中最少见的一种得分方式，是由防守队员取分。 如果进攻球员在己方端区持球并被防守球员擒抱，则防守队得 2 分。进攻方失分后，仍要将球踢给对方，由对方开始进攻。 　　不要将安防一词与防守位置中的中卫相混淆。两者的英文都是safety。 　　常规赛 (Regular Season) 　　常规赛季通常于每年九月初开始，一直持续到十二月末。在 17 周的"赛程程，每支球队要进行 16 场比赛，每周一场(有一周轮空)。这16场比赛是这样安排的： 　　(1) 每支球队要与其同一分区的三个对手比赛两场比赛，主客场各一场(共六场比赛)。 　　(2) 每支球队要与本联合会中另一分区的四支球队各赛一场(共四场比赛)。 　　(3) 每支球队还要与另一联合会分区中的四支球队各赛一场(共四场比赛)。 　　(4) 每支球队还要与本联合会中剩下的两分区中的上赛季排名相同的两支球队各赛一场 (两场比赛)。 　　季后赛 (Playoffs) 　　NFL 的季后赛在十二月末开始，根据在常规赛的比赛成绩，12 支队伍晋级(6 支 NFC 球队和 6 支 AFC 球队)参加季后赛。 　　所有决赛队伍在各自联合会内参加淘汰赛，以决出两个联合会冠军，即AFC冠军和NFC冠军。 　　两支联合会冠军再决一胜负，胜者获超级碗。 　　超级碗 　　超级碗胜利的球队即当年 NFL 的总冠军。 　　这场决赛通常在一月的最后一个周日或二月的头一个周日举行。 　　获胜球队将获得“文斯-隆巴迪”奖座，这个奖座是以著名的教练隆巴迪命名的，他曾带领绿湾包装工球队获得了第一届和第二届的超级碗总冠军。 　　获胜球队中的每一位球员都将得到一枚超级碗冠军戒指。 　　如今超级碗的球迷已遍布 175个国家。 超级碗比赛也成为美国一亿三千万电视观众的关注焦点。 在超级碗星期日这一天，美国的食品销量超过了除耶诞节和感恩节以外的其他任何一天。 ;

中国共产主义青年团（简称中国共青团或共青团）是中国共产党领导的一个由中国信仰共产主义的青年组成的的群众性组织。其前身是1920年8月在上海成立的中国社会主义青年团。1922年5月，在中国共产党的直接领导下，中国社会主义青年团开始成立一个全国统一的组织。1925年1月，中国社会主义青年团改名为中国共产主义青年团。1946年10月改为民主青年团。1949年1月改为新民主主义青年团。1957年5月改为中国共产主义青年团。中国共青团团章声称：中国共青团是广大青年在实践中学习共产主义的学校。在各级学校中，中国共青团在领导和团结学生方面，均有一定的成绩。同时，共青团还负责指导中国少年儿童先锋队的工作。中国共产党的一些主要领导人，包括胡耀邦、胡锦涛等人，在主政中国共产党之前曾在中国共青团任要职，所以有些人称他们为“团派”。团旗中国共产主义青年团团旗，是毛泽东、周恩来等亲自审定，并经中国共产党中央批准，于1950年5月4日由团中央委员会公布的。中国共产主义青年团团旗旗面为红色，象征革命胜利；左上角缀黄色五角星，周围环绕黄色圆圈，象征着中国青年一代紧密团结在中国共产党周围。宽高比3:2，旗面对分为4等分长方形,左上长方形上下12等分,以此长方形中心点为圆心,3等分及4等分为半径画两圆周,两圆周之间就是黄色圆圈。再在内圆周上定出5个等距离的点,其中一点位于圆周正上方。将此5点中各相隔的两点相联成直线,此5直线之外轮廓线就是黄色五角星之外沿。[编辑]团徽中国共产主义青年团团徽，是经中国共产党中央审定批准，于1959年5月4日由共青团中央颁布的。团徽的内容为团旗、齿轮、麦穗，初升的太阳及其光芒，写有“中国共青团”五字的绶带。团徽涂色为金红二色。团旗的旗面和绶带为红色，团旗上的五角星和环绕它的圆圈、旗边、旗杆、齿轮、麦穗、初升的太阳及其光芒、“中国共青团”五个字都为金色。中国共产主义青年团团徽，是中国共产主义青年团的标志。它象征着共青团在马克思列宁主义、毛泽东思想的光辉照耀下，团结各族青年，朝着党所指引的方向奋勇前进。[编辑]团歌2003年7月22日至7月26日，中国共产主义青年团第十五次全国代表大会在北京隆重召开，本次会议通过了关于《中国共产主义青年团章程》（修正案）的决议，将《光荣啊，中国共青团》确定为团歌。团歌的歌名是《光荣啊，中国共青团》，胡宏伟作词，雷雨声作曲。我们是五月的花海，用青春拥抱时代，我们是初升的太阳，用生命点燃未来。 “五四”的火炬，唤起了民族的觉醒，壮丽的事业，激励着我们继往开来。 光荣啊！中国共青团，光荣啊！中国共青团，母亲用共产主义为我们命名，我们开创新的世界。 啊，光荣啊！中国共青团，光荣啊！中国共青团，母亲用共产主义为我们命名，我们开创新的世界。[编辑]入团仪式重温入团誓词活动，一般以基层团委或团支部（总支）为单位组织开展，参加人员不仅包括全体在册团员，还要注意组织流动团员参加，并可以吸收入团积极分子到场观摩。仪式应严肃庄重，富有教育意义。现场应悬挂团旗，团员要佩戴团徽。仪式的主要程序是：（1）全体人员唱国歌；（2）团员代表谈感受；（3）团员宣誓（在团旗下重温入团誓词）；（4）全体团员唱团歌。[编辑]入团誓词誓词的内容是:我志愿加入中国共产主义青年团，坚决拥护中国共产党的领导，遵守团的章程，执行团的决议，履行团员义务，严守团的纪律，勤奋学习，积极工作，吃苦在前，享受在后，为共产主义事业而奋斗。[编辑]团员义务（一）努力学习马克思列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想，学习团的基本知识，学习科学、文化和业务知识，不断提高为人民服务的本领。（二）宣传、执行党的路线、方针和政策，积极参加改革开放和社会主义现代化建设，努力完成团组织交给的任务，在学习、劳动、工作及其他社会活动中起模范作用。（三）自觉遵守国家的法律法规和团的纪律，执行团的决议，发扬社会主义新风尚，提倡共产主义道德风尚，维护国家和人民的利益，为保护国家财产和人民群众的安全挺身而出，英勇斗争。（四）接受国防教育，增强国防意识，积极履行保卫祖国的职责。（五）虚心向人民群众学习，热心帮助青年进步，及时反映青年的意见和要求。（六）开展批评与自我批评，勇于改正缺点和错误，自觉维护团结。[编辑]团员权利团章规定，团员应该享有下列权利：（一）参加团的有关会议和团组织开展的各类活动，接受团组织的教育和培训。（二）在团内有选举权、被选举权和表决权。（三）在团的会议和团的报刊上，参加关于团的工作和青年关心的问题的讨论，对团的工作提出建议，监督、批评团的领导机关和团的工作人员。（四）对团的决议如有不同意见，在坚决执行的前提下，可以保留，并且可以向团的上级组织提出。（五）参加团的组织讨论对自己的处分的会议，并且可以申辩，其他团员可以为其作证和辩护。（六）向团的任何一级组织直至中央委员会提出请求、申诉和控告，并要求有关组织给予负责的答复。团的任何一级组织或个人都无权剥夺团员的权利。事实上很多普通团员都不知道且没有兴趣知道在团代表大会中自己地区的代表是如何产生的。[编辑]团员组成截至2004年底，团员总数7188万名（其中，女团员3060万名，占42.6%）。按国家统计局提供的青年数计算，团员占青年的比例为23.2%,为历史最高水平。其中，农村团员为2145万名，占团员总数的29.8%；从事第二产业的团员610万名，占8.5%；从事第三产业的团员642万名，占8.9%；党政机关、社会团体和部队中的团员299万名，占4.2%；学生团员3492万名，占48.6%（其中，大专院校学生团员总数为873万名）国有企事业单位团员1164万名，占团员总数的16.2%；集体企事业单位团员266万名，占团员总数的3.7%；非公有制经济组织团员454万名，占团员总数的6.3%。2004年，全国共有904万名团员申请入党，145万名团员入党（其中114万名是经团组织“推优”入党的，占78.6%）。 按一般规则凡中华人民共和国公民年满十四周岁即可申请入团，入团需介绍人及上级团组织考察及批准。在实际操作中，基本上所有在校学生中初中毕业时已有半数以上为团员，在高中毕业时几乎全部成为团员。[编辑]近期活动中国共青团中央决定2005年9月至12月开展在全团范围内展开增强共青团员意识教育，主要在大学及各国企基层团组织内进行。要求做好“六一”：听一次团课、学一遍团章、读一本学习辅导材料、写一篇学习心得、参加一次讨论活动，过一次民主生活会，引导团员牢固树立共产主义远大理想，坚定走中国特色社会主义道路的信念。

attach（）可以理解为绑定数据集，绑定后使用该数据集中的变量，就不用$符号了。比如数据集iris，提取数据中Species列的操作方法是iris$Species，但当attach(iris)后, 直接写Species就可以了。detach（）是attach（）的逆向操作，即解绑该数据集。

　　“动漫”是动画和漫画的合称与缩写。在其他语言相当少用。随着现代传媒技术的发展，动画（animation或anime）和漫画（comics，manga；特别是故事性漫画）之间联系日趋紧密，两者常被合而为“动漫”。　　日本是制作和生产动漫最出名的国家之一。 　　惯用说法有“动漫爱好者”、“动漫展览会”、“动漫产业”等等。中国大陆还有以“动漫志”为名的杂志，把这个新生词推广到整个社会，尤其在青少年中甚为常用。在日本 动漫、大中华等许多地方，日本动漫十分流行，并逐渐成为了一种文化时尚，故以中文提及“动漫”时多指日本动漫或日式动漫。Manga为日语“漫画”的英语译音，现在manga本身也涵盖漫画产业的意思。 　　　　“动漫”一词在1996年以前在中国大陆并没有出现这个统一的概念，2者是分立而互有联系。此词的出现和推广，源于在98年全中国第一家首先拔地而起的动漫资讯杂志《动漫时代（ANIME COMIC TIME）》，因此“动漫”一词才得以出现并慢慢深入人心成为全中国动漫迷常用的词汇和动画与漫画的总称。而“动漫”一词首创则是源于97年创刊的《漫友》杂志。动漫是通过制作，使一些有或无生命的东西拟人化、夸张化，赋予其人类的一切感情、动作。或将架空的场景加以绘制，使其真实化。在日漫中也有将生活场景片段绘出的漫画。这也算是艺术的表达的形式。就像文字用小说表达，而图片用绘画表达是很相似的。其中漫画对于我们来说是怎样存在的呢？漫画通常是以书刊形式与大家见面，它轻松幽默、易阅读、读者年龄广，是在各式出版品中商业性最强的，因着漫画衍生而出的的产品，其中之利润更是令人眼红。而动画，顾名思义便是可以活动的连环画剧。其实正是漫画奠定了动画的基础。漫画与动画作为美术的一部分，从艺术的一个角度展示人类的文化与文明，反映人类的精神，而当今世界也形成了以美国和日本为首的局面，其中日本尤为突出，日本动漫已成为日本民族的象征。但美国作为世界文化的象征，聚集世界各地才华横溢的艺术家，以迪斯尼为首，创造着雅致的画廊。面向儿童的，就该纯真；面向成人的，就该美妙。动漫画也是心灵的艺术，也就应该有超越思维的永恒……　我们可以继续的编造一个个漫画，把快乐传给所有人，让他们从漫画中得到知识和快乐！！

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后卫: Back 　　前卫: Midfielder　　前锋: Forward　　中锋: Striker　　自由人: libero　　中后卫: Center Back　　全能选手: utility player　　守门员: Goalkeeper, Goalie　　左(右)后卫: Left (Right) Back　　清道夫, 拖后中卫: Sweeper　　左(右)前卫: Left (Right) Midfielder　　攻击型前卫, 前腰: Attacking Midfielder　　防守型前卫, 后腰: Defending Midfielder　　足球: football, soccer　　足球场: field, pitch　　中场: midfield　　中圈: kickoff circle，center circle　　中线: halfway line　　边线: touchline　　底线: goal line　　（点球）发球点: penalty mark　　禁区: penalty area　　小禁区: goal area　　开球: Kick-off　　倒钩球: bicycle kick, overhead kick　　半高球: chest-high ball　　角球: corner ball, corner　　球门球: goal kick　　地面球: ground ball, grounder　　手触球: hand ball　　头球: header　　点球: penalty kick　　罚点球: spot kick　　罚任意球: free kick　　胸部停球: chesting　　连续传球: consecutive passes　　鱼跃顶球: diving header　　盘球，带球: dribbling　　（守门员）接高球: clean catching　　边线传球: flank pass　　高吊传球: high lobbing pass　　凌空传球: volley pass　　铲球: tackle　　地滚球: rolling pass, ground pass　　射门: shoot　　贴地射门: grazing shot　　近射: close-range shot　　远射: long drive　　未射中: mishit　　越位: offside　　传球: pass the ball　　接球: take a pass　　球传到位: spot pass　　拦截球: intercept　　掷界外球: throw-in　　红牌: red card　　黄牌 : yellow card　　正面抢截: block tackle　　阻挡: body check　　球门前混战: bullt　　合理冲撞: fair charge　　盯人防守: close-marking defence　　短传: close pass, short pass　　假动作: deceptive movement　　跃起争顶: flying headar　　解围: clearance kick　　摆脱防守: break loose　　搅乱防守: disorganize the defence　　筑人墙: set a wall　　-全攻全守足球战术: total football　　拉开的足球战术 : open football　　越位战术: off-side trap　　边锋战术: wing play　　积极的抢射战术: shoot-on-sight tactics　　拖延战术: time wasting tactics　　433阵型: 4-3-3 formation　　442阵型: 4-4-2 formation　　进球荒: goal drought　　反越位成功: beat the offside trap　　判罚出场: send a player off　　中场休息: half time interval　　加时赛 : extra-time　　伤停补时: injury time　　掌握比赛节奏: set the pace　　控救技术: ball playing skill

（一）直接任意球 Direct free kick单臂侧平举，明确批示踢球方向。（二）间接任意球 Indirect free kick单臂上举，掌心向前。此手势应持续到球踢出后，并被场上其他队员触及或成死球时为止。（三）球门球 Goal kick单臂向前斜下举，指向执行球门球的球门区。（四）角球 Corner kick单臂斜上举，指向执行角球的角球区。（五）罚球点球 Penalty kick单臂向前斜下举，明确指向执行罚球点球的罚球点。（六）有利示意继续比赛 Advantage队员犯规后，裁判员运用有利条款而不判罚时，应给以继续比赛的手势：双臂前举，手臂向前稍作连续挥动。（七）罚令队员出场和进行警告，分别出示红牌 Red card、黄牌 Yellow card使用红、黄牌时，应一手持牌直臂上举，面向被处分队员，保持1~2米的距离，有短暂时间的停顿，使场内外均能看清是对哪名队员进行处分。