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  • 如何高效地存储与检索大规模的图谱数据
    知识图谱是一个有向图结构，描述了现实世界中存在的实体、事件或者概念以及它们之间的关系。其中，有向图中的节点表示实体、事件或者概念，图中的边表示相邻节点之间的关系。......
  • 最实用的机器学习算法优缺点分析
    对于机器学习算法的盘点，网上屡见不鲜。但目前，还没人能结合使用场景来把问题说明白，而这一点正是本文的目的所在。......
  • 知识图谱的技术详解与应用
    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。......
  • 机器学习的30个基本概念
    本文主要介绍机器学习基础知识，包括名词解释（约30个）、基础模型的算法原理及具体的建模过程。......
  • 如何从0到1设计搭建AI售前营销机器人？
    AI目前在不同行业有各自的细分应用。对话机器人，针对不同的业务场景，有每个领域的细分落地。由此，对于对话机器人的整体设计思路也不同。......
  • 机器学习模型必不可少的5种数据预处理技术
    如果您曾经参与过数据科学项目，那么您可能会意识到数据挖掘的第一步和主要步骤是数据预处理。在现实生活问题中，我们得到的原始数据往往非常混乱，机器学习模型无法识别模式并从中提取信息。......
  • 机器学习项目实操指南
    有的人可以徒手推导机器学习算法公式，可以深入源码了解算法的实现，又或者在Kaggle比赛中获得不错的名次，但在实际的项目中却走得“步履蹒跚”，究其根本原因是机器学习知识体系还不完善。......
  • 人工智能的五个阶段
    人工智能（ArtificialIntelligence，AI），从科学的角度来说，人工智能是研究爱、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论与方法、技术应用系统的一门科学。这么科学主要包括语音识别、图像识别......
  • 知识图谱不复杂
    随着互联网业务的发展，产生了大量的数据，数据经过分析会推动业务的发展。将数据中蕴含的知识用图的结构表示出来，就形成了知识图谱。......
  • 腾讯在信息流内容理解技术上的解决方案
    本文详细分析了在信息流推荐中，传统NLP做内容理解时的局限性，以及新的要求。我们通过对实际用户行为的分析，总结了一套基于兴趣点图谱的内容理解方案......
  • 知识图谱的自动构建
    知识图谱的构建包括逻辑建模、隐含空间分析、人机交互和本体模型支撑等多种方法。我们将分析各种构建方法的问题和挑战，指出自动构建的要素和应用场景。......
  • 知识图谱的技术与应用
    知识图谱是一个比较新的工具，它的主要作用还是在于分析关系，尤其是深度的关系。所以在业务上，首先要确保它的必要性，其实很多问题可以用非知识图谱的方式来解决。......
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