1.如何构建知识图谱?本文根据转转张青楠老师,在DataFun AI+ Talk中所分享的《二手电商知识图谱构建以及在价格模型中的应用》编辑整理而成。 一、知识图谱概述 这次的分享主要从以下四个部分:知识图谱概述、知识图谱构造、转转二手电商知识图谱、在价格模型中的应用。 1.1什么是知识图谱 https://www.jianshu.com/p/6055219b6b30

2.DataFunTalk的个人主页文章基于知识图谱的多模内容创作技术 由于大数据时代的发展,知识呈指数级增长,而知识图谱技术又在近年来逐步火热,因此诞生了利用知识图谱技术进行智能创作的新想法。本文将分享基于知识图谱的多模内容创作技术及应用。 京东零售大数据云原生平台化实践 云原生这个概念大家已经很熟悉了,但是否有一个准确的定义呢?每个人都在说云原https://juejin.cn/user/2295436009547911/posts

3.2020年DataFunTalk年终大会嘉宾演讲PPT资料合集(共55套打包)该页面是一个报告合集页面,是三个皮匠报告专门提供报告一键打包下载的页面,点击页面中的一键打包下载或者是下载报告合集即可立即下载2020年DataFunTalk年终大会嘉宾演讲PPT资料合集(共55套打包)。https://www.sgpjbg.com/bggroup/835.html

4.DataFunTalk本次分享聚焦于数据安全,将分享快手在大数据安全治理方面的实践。 OLAP技术研发与思考:ClickHouse 2023总结和2024展望 大数据2024-01-03 本文会介绍 ClickHouse 2024 核心新功能和产品研发方向。 电信网络运营事件知识图谱构建 信息通信2023-10-15 电信北研 AI 研发中心在电信网络运营场景下的事件知识图谱构建工作。 https://www.secrss.com/articles?author=DataFunTalk

5.图谱实战真实世界医疗知识图谱及临床事件图谱构建出品平台:DataFunTalk 导读:今天介绍的主题是真实世界医疗知识图谱及临床事件图谱的构建。数据源主要来自于医院的EMR、HIS、LIS、RIS等系统,以及医学文献、临床指南、书籍和药品说明书这类已经沉淀好的知识。 首先简单介绍一下医渡云和几个医疗数据相关的概念。 https://www.zhuanzhi.ai/document/c20a7490c164b4db2ebaa4a5944bdaca

6.DataFun这一大会由 DataFunCon 升级而来,希望为参会者提供更佳的体验。 1252.00 峰会汇总 查看更多 专栏 大模型时代的知识图谱架构峰会 人工智能正经历着从“感知智能”向“认知智能”跃迁的关键阶段,而知识图谱作为承载人类知识、连接数据与智能的桥梁,在这一进程中扮演着至关重要的角色。近年来,随着大模型技术的迅猛https://www.datafuntalk.com/page/3155572

7.大模型研发核心:数据工程自动化评估及与知识图谱的结合百科数据包括百度百科,搜狗百科等,以及之前大家卷知识图谱的时候开放的百科的三元组以及内部信息。 电子书也有应用,但是国外有zlibary这样比较大型的书籍集合。 Common Crawl,使用了Common Crawl的2018年1月到2020年12月的网络数据 阿里的M6大模型用到百科全书、社区QA、论坛讨论、Common Crawl等,还有一些和业务结合的电https://www.51cto.com/article/763738.html

8.DatafunTalk2021知识图谱交流会回顾datafuntalk知识图谱Datafun Talk2021 知识图谱交流会回顾 1.知识图谱与图数据库 存成关系型数据可的问题: 知识图谱存储 2. 企业知识图谱构建技术与挑战 少样本关系抽取 增量关系抽取 主动学习 3. 从零样本做中文知识标注与挖掘(百度) 百科知识树(通用知识) 文本标注挖掘(应用百科知识树)https://blog.csdn.net/programerchen/article/details/122437790

9.熵简科技在投研数智化建设中的思考与实践大数据在应用层,核心任务就是将知识和事实转变为投资建议。我们提供了包括知识管理和过程管理的两大类产品。利用这其中代表性的产品——知识图谱系统,我们可以将上一阶段获取到的大量知识进行分析和推理,最终形成具有决策参考价值的投研情报。 总的来看,这三层系统可以构成一条从数据获取到数据处理,再到建模分析和逻辑推理的https://www.infoq.cn/article/4o6kcGhhBcP9BldhdOIC

10.美团酒旅图谱构建及应用来源:DataFunTalk 导读本次分享的内容是美团酒旅图谱的构建与应用。在美团酒旅业务的垂直搜索中,用户的需求大致可分为两类:明确找店、找具有某些属性的同类商户(泛场景需求)。为解决传统文本检索对于泛场景需求效果不佳的问题,我们以生活服务领域海量评论数据、搜索日志等作为主要数据源,通过标签挖掘、标签关系判别及标https://blog.itpub.net/70027824/viewspace-2940641/

11.用户画像:发展脉络工业落地与技术优化DataFunTalk 2023-12-23 17:20 分享 以下文章来源于mp.weixin.qq.com 用户画像是基于用户行为分析获得的对用户的一种认知表达,也是后续数据分析加工的起点。只要是对人的认知,都可以叫做用户画像。用户画像广泛应用在推荐系统、广告系统、商业分析、数据分析、用户增长、数据运营、精准营销、量化风控等领域,帮助企业https://hub.baai.ac.cn/view/33737

12.AlgorithmPracticein搜索、推荐、广告、用增等工业界实践文章收集(来源:知乎、Datafuntalk、技术公众号)阿里淘系 大淘宝技术“搜索算法”专场②:电商搜索相关性、电商知识图谱 搜索 2022-01-14 阿里淘系 https://github.com/Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry/blob/91b8b3f22c41673c318cc48a60f01b5f677d1c76/README.md