1. 阿里云知识图谱开放平台 阿里云知识图谱开放平台datag,由阿里云dataGraph团队与藏经阁团队联合打造,面向知识图谱开发者、使用者和生态应用开发者,提供了一款全流程、轻量化构建和运营知识图谱的综合系统,具备高效开发、灵活部署、模式开放的特点,让业务决策、商品或内容推荐、搜索问答、风险防范等业务场景智能和高效。 2...
下边小编推荐的几款可以让大家快速i请思路,在脑子里创建思维框架,记忆更快更牢固。 1、《XMind思维导图》 很多同学对于知识点以及概念的理解容易混乱,这时候大家可以借助思维导图理清思路。软件中很简单的设计,包含了很多实用的功能,比如PPT演示。大家可以根据自己整理的知识点构架一个思维导图,看起来更加直白了解。
知识图谱是一种有向异构图,其三元组结构(head、relation、tail)组成的实体及其关系,可以提供辅助信息。 上面的三元组例子中,Forrest Gump是要推荐的内容,其它信息都是知识图谱中查到的这条内容的辅助信息。 Q1:知识图谱能做什么? 案例一:根据知识图谱关联的同staff信息推荐相似电影 案例二:根据关键词关联关系推荐相似...
可解释推荐是指解释推荐理由问题的推荐算法,在 向用户提供推荐结果的同时,还提供解释以阐明推荐的 原因[23] 。这样有助于提高推荐算法的多样性、有效性和准确性,有利于用户理解并采纳推荐结果[24-25] 。 早期的推荐多数是基于内容的推荐或基于协同过 滤的推荐,基于内容的推荐方法通过对用户或者项目的 属性信息进行...
百度智能云企业知识中台解决方案基于百度知识图谱、自然语言处理、搜索与推荐等核心技术,提供面向企业知识应用全生命周期的一站式解决方案,助力企业全面提升运行效率和决策智能化水平。 3. 腾讯知识图谱TKG 腾讯知识图谱(Tencent Knowledge Graph,TKG)是一个集成图数据库、图计算引擎和图可视化分析的一站式平台。支持抽取...
本篇文章介绍KGE与图路径结合的知识图谱推荐算法,而RippLeNet在这一类的推荐算法中是最为典型且效果也非常优秀的。 01 RippLeNet基础思想 水波网络(RippLeNet)由上海交通大学和微软亚洲在2018年提出。RippLeNet有效地结合了知识图谱嵌入与知识图谱图路径提供的信息。效果很好,模型可解释性也很便于理解。该算法现在是最热门...
推荐系统主要包含以下三种方法: Collaborative Filtering (CF): 基于协同过滤的推荐系统,协同过滤算法是从相似度度量出发,考虑 user 或者 item 之间的相似度进行相关推荐,它比较常用的两种方法是基于内存(memory-based)和基于模型(model-based)的两种方法。
使用一套标签体系,通过低成本运营建立用户与产品的关系,自动挖掘用户群体关系,物品关系,发掘潜在可推荐的用户群体;基于图谱的推荐,建立推荐网络,嵌入对话系统,实时预测画像触法推荐,提高时效.敬请访问【竹间智能】官网.
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