1.知识谱技术在生活中的知识应用有哪些
2.KG推荐系统RippleNet
3.**知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索
4.什么是知识图谱
5.知识图谱技术已经成熟,能够应用到广泛的领域
6.长文回顾 | 斯坦福大学博士后王鸿伟: 知识图谱辅助的个性化推荐系统

知识谱技术在生活中的应用有哪些

       知识图谱技术在生活中的应用主要体现在智能搜索、推荐系统、图谱推荐智能问答、电影以及社交媒体分析等多个方面。源码

       在智能搜索领域，知识知识图谱技术能够深入理解用户查询的图谱推荐匿名秘密源码语义，而不仅仅是电影关键词的匹配。例如，源码当用户搜索“某**的知识演员”时，传统搜索引擎可能只返回包含这些关键词的图谱推荐网页，而基于知识图谱的电影搜索引擎则能够直接给出该**的所有演员名单，甚至包括他们的源码生平简介、代表作品等关联信息。知识这种搜索方式更加智能化、图谱推荐精准化，电影大大提升了用户体验。

       推荐系统也是知识图谱技术大放异彩的舞台。通过分析用户的历史行为、兴趣爱好等，结合知识图谱中的实体关系，推荐系统能够为用户发现更多潜在感兴趣的内容。比如，在音乐推荐平台上，基于知识图谱的推荐算法可以根据用户喜欢的歌手、曲风等特征，推荐出风格相似的其他歌手或歌曲，实现个性化推荐。

       智能问答系统同样离不开知识图谱的支持。这类系统能够理解并回答用户提出的各种问题，即便问题的表述方式灵活多变。知识图谱为问答系统提供了丰富的知识库和推理能力，使其能够准确捕捉用户问题的意图，并给出准确答案。网站访客qq统计 源码比如，在智能家居场景中，用户可以通过语音问答系统查询天气、控制家电等，知识图谱技术则确保了系统的响应既准确又智能。

       此外，在社交媒体分析方面，知识图谱也发挥着重要作用。它能够揭示用户、话题、事件之间的复杂关联，帮助人们更好地理解和分析社交媒体上的信息流向和舆论态势。这对于品牌营销、危机公关等场景具有重要意义。

KG推荐系统RippleNet

       文章： RippleNet: Propagating User Preferences on the Knowledge Graph for Recommender Systems

       摘要： 本文提出 RippleNet，旨在改善推荐系统在基于嵌入和基于路径的方法上的局限性。通过将知识图谱（KG）作为辅助信息来源，RippleNet 提出了一种基于偏好传播的机制。用户偏好在知识图中传播类似于雨滴在水中形成波纹，多个波纹叠加形成用户最终的偏好分布。

       1 INTRODUCTION

       推荐系统面临的主要挑战包括用户-item关系矩阵的稀疏性以及冷启动问题。为了缓解这些问题，引入了社交网络、用户/项目属性、图像、文本等辅助信息。知识图谱能够描述用户与项目间的大量交互关系，本文旨在利用这些关系来提升推荐系统性能。

       知识图谱辅助的推荐系统分为两类：基于嵌入的方法和基于路径的方法。基于嵌入的方法通过知识图谱嵌入算法学习实体嵌入向量，并将其应用于推荐系统中。然而，会员管理系统 asp 源码这类方法更适合于知识图谱本身的应用，如链路预测，实体嵌入向量可能不直接描述项目间的推荐关系。基于路径的方法通过挖掘知识图谱中的关联模式，提供辅助信息，但设计元路径的手工操作限制了其优化能力，尤其是在实体和关系不在同一领域的情况。

       本文的 RippleNet 方法旨在预测点击率（CTR），通过用户兴趣在知识图中的传播预测用户参与项目的可能性。核心思想是偏好传播，即将用户的历史兴趣视为知识图中的种子集，并利用知识图中的关联关系扩展这些种子，发现用户的潜在兴趣。

       与现有文献相比，RippleNet 的优势在于利用知识图谱中的大量三元组信息，自动传播用户偏好，并探索用户在知识图中的层次兴趣。

       2 PROBLEM FORMULATION

       知识图谱包含用户集合、项目集合以及观察到的交互关系。目标是预测尚未观察到的交互可能性。通过已观察到的交互矩阵，构建知识图谱，预测未知交互关系。

       3 RIPPLENET

       RippleNet 的总体框架包括输入用户和项目，输出用户点击项目的概率。用户的历史兴趣作为知识图的种子集，通过知识图路径扩展为波纹集合。波纹集合与项目嵌入向量交互，形成用户兴趣向量，最终预测用户与项目的交互概率。

       4 EXPERIMENTS

       应用 RippleNet 到**、书籍和新闻推荐场景中，php微信平台源码与基线模型相比，RippleNet 在三个任务中均取得令人满意的 AUC 改进，并为推荐结果提供了可解释性。

       5 CONCLUSION AND FUTURE WORK

       RippleNet 通过偏好传播机制克服了现有推荐方法的局限性，自动传播用户潜在偏好，并探索其在知识图中的层次兴趣。未来工作包括研究实体关系互动的表示方法和设计非均匀采样器以更好地探索用户潜在兴趣。

**知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索

       文章标题：**知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索

       上篇文章介绍如何将爬取的豆瓣**和书籍数据转换为RDF类型数据，本篇将指导如何将万条RDF类型数据存储至知识图谱数据库中，并展示如何利用SPARQL进行知识检索。

       知识图谱数据库的选择至关重要，传统数据库如MySQL、MongoDB等不能满足需求，因为它们无法体现知识间的层次关系或进行知识推理与检索。因此，选择特定的图数据库成为首选。目前，Neo4j和Apache Jena是最常用的图数据库。

       Apache Jena是用于构建语义网的开源Java框架，它提供TDB、Rule Reasoner、Fuseki等组件。TDB用于存储RDF类型数据，具备存储RDF、RDFS数据的功能。Fuseki作为SPARQL服务器，支持SPARQL语言进行检索。

       鉴于知识图谱问答需要定义多种推理规则，且对可视化要求不高，选择Apache Jena进行RDF数据存储。有兴趣探索图数据库的读者可尝试Neo4j，此外，github下载android源码下载北京大学自主研发的gStore也值得尝试。

       接下来，我们将介绍如何使用Apache Jena存储知识数据和检索方法。

       在存储知识数据之前，需要将已得到的RDF类型数据转换成TDB类型数据，这可以通过Apache Jena提供的工具完成。创建TDB文件夹后，下载Apache Jena并使用指定命令将RDF数据转换成TDB类型数据。

       配置Apache Fuseki以在网页端查看和检索数据。下载Apache Fuseki并运行相关命令，然后创建配置文件fuseki_conf.ttl，包含自定义推理规则。完成配置后，启动Apache Jena和Apache Fuseki服务，通过localhost:/网页访问。

       借助SPARQL查询语言，我们能够从Apache Jena数据库中检索知识答案。例如，查询“流浪地球的主演有哪些？”通过SPARQL查询语言，网页中即可展示答案，如吴京、赵今麦等。

       SPARQL查询语言还支持查询其他问题，如“流浪地球的上映时间”、“流浪地球的导演是谁”等。然而，将自然语言问句转换为SPARQL查询语句的难点问题尚待解决，下篇文章将对此进行详细分析。

       总结而言，本篇文章介绍了Apache Jena作为知识存储的优缺点，以及如何实现数据转换、配置Apache Fuseki和SPARQL查询。如何将自然语言问句转换为SPARQL查询语句是当前面临的挑战，未来文章将对此进行深入探讨。

什么是知识图谱

       知识图谱，本质上是一种语义网络，由节点和边构成，用于表示现实世界中实体及其相互关系。每个节点代表实体，如“刘德华”，边则反映这些实体之间的关系，如“妻子”或“主演的**”。它是一种高效表示关系的数据结构。

       百度的知识图谱平台是一个工具，旨在将知识图谱构建与应用技术迁移到不同行业场景，帮助用户快速构建大规模、高质量的行业知识图谱，并实现智能应用。例如，通过图谱，用户可以实现智能问答，如在搜索中询问“刘德华的老婆是谁”，系统能返回朱丽倩作为答案。

       知识图谱的核心功能是提供结构化的数据输出，包括三元组（如“刘德华妻子是朱丽倩”）和问答对，满足多样化的查询需求。这些需求可以分为实体搜索（如“刘德华的身高”）、属性关联（如“刘德华的老婆”）、泛需求（如“刘德华主演的**”）以及推理计算（如“刘德华女儿的妈妈身高”）。

       三元组（SPO）是知识图谱的基本组成部分，例如，“刘德华”（S）的“妻子”（P）是“朱丽倩”（O）。一个实体可能有多个属性（如“刘德华的职业”），而一个属性也可能对应多个值（如“刘德华的职业”包括“演员”、“歌手”等）。

       问答对（FAQ）则提供常见问题的直接答案，如用户查询“刘德华的老婆朱丽倩的身高是多少”，系统能给出cm这一具体信息。通过这些功能，知识图谱在智能搜索和问答场景中发挥着重要作用。

知识图谱技术已经成熟,能够应用到广泛的领域

       知识图谱技术已经成熟，能够应用到广泛的领域。

       知识图谱作为一种数据结构和技术方法，通过实体与实体之间的关系展现信息，有效整合了多源、异构、动态的数据。经过多年的研究与发展，其技术体系已日臻完善，涵盖了数据收集、处理、存储、查询、推理等多个环节。正是这些技术的成熟，为知识图谱在多个领域的应用奠定了坚实基础。

       在智能问答系统中，知识图谱发挥着核心作用。系统通过解析用户提问，在图谱中定位相关实体，并沿着实体间的关系链找到答案。例如，询问“某**的导演是谁”时，系统能迅速在图谱中定位该**实体，并找到与之关联的导演实体，给出准确答案。此外，在推荐系统中，知识图谱也能够帮助平台更精准地理解用户需求，发现用户可能感兴趣的内容。比如，音乐平台根据用户的历史听歌记录和音乐知识图谱，可以推荐风格相似的歌曲或同一歌手的其他作品。

       知识图谱还在智能制造、智慧金融、生物医学等领域展现出强大的应用潜力。在智能制造领域，知识图谱能够帮助企业构建复杂的产品知识库，实现设计、生产、销售等环节的智能化管理。在智慧金融领域，通过构建金融知识图谱，可以更有效地识别金融风险，辅助投资决策。而在生物医学领域，知识图谱则有助于科研人员整合海量的生物数据，加速新药研发和疾病治疗方案的探索。

       综上所述，知识图谱技术的成熟为其在广泛领域的应用提供了可能。从智能问答到个性化推荐，再到智能制造、智慧金融等多个行业，知识图谱正以其强大的信息整合与推理能力，推动着各行业的创新与发展。

长文回顾 | 斯坦福大学博士后王鸿伟: 知识图谱辅助的个性化推荐系统

       文章回顾：斯坦福大学博士后王鸿伟分享的知识图谱在个性化推荐系统中的应用

       在互联网时代的个性化推荐系统中，知识图谱成为提升推荐效果的关键辅助工具。王鸿伟博士后在直播中详细解析了推荐系统的基础概念，包括其任务——解决信息过载，通过预测评分或点击行为来满足用户需求。他还讨论了协同过滤的局限性，以及如何引入知识图谱来解决稀疏性和冷启动问题。

       知识图谱作为辅助信息，通过连接用户已知的物品与非物品实体，扩展推荐的多样性和可解释性。通过实例，王鸿伟展示了知识图谱如何通过Tom Hanks的关联推荐**，以及通过新闻内容扩展发现相关新闻。此外，他还介绍了知识图谱处理方法，如KGE，以及如何在推荐系统中应用embedding-based的方法，如DKN和MKR，这些方法利用深度学习技术处理实体和关系的嵌入，增强推荐的精准度和多样性。

       混合型方法如RippleNet利用图神经网络（GNN）在知识图谱上进行多跳传播，而KGCN和KGNN-LS则引入正则化，结合GNN和标签传播算法来防止过拟合。王鸿伟的分享为理解知识图谱如何增强推荐系统的性能提供了深入的见解。

       想深入了解这些技术和方法，可以访问王鸿伟的个人主页cs.stanford.edu/~hongwe...或他的GitHub账户github.com/hwwang，获取更多详细资料和代码。

各类免费API推荐，再也不怕找不到免费API了

       1. 之前介绍过一个稳定且免费的天气预报API，反响良好。现将其他类别的免费API整理如下，以便大家分享使用。

       2. 以下是涵盖多个领域的API资源：

        - 图像处理、自然语言处理、语音技术、知识图谱、数据智能、增强现实、视频技术和深度学习等。

        - Face++提供面部识别技术，可免费试用其接口。

       3. 以下是具体API接口信息：

        - 手机号码归属地：/docs/api/id/

        - 历史上的今天：/docs/api/id/

        - 股票数据：/docs/api/id/

        - 全国WIFI：/docs/api/id/

        - 星座运势：/docs/api/id/

        - 黄金数据：/docs/api/id/

        - 语音识别：/docs/api/id/

        - 周公解梦：/docs/api/id/

        - 天气预报：/docs/api/id/

        - 身份证查询：/docs/api/id/

        - 笑话大全：/docs/api/id/

        - 邮编查询：/docs/api/id/

        - 老黄历：/docs/api/id/

        - 网站安全检测：/docs/api/id/

        - 手机固话来电显示：/docs/api/id/

        - 基金财务数据：/docs/api/id/

        - 成语词典：/docs/api/id/

        - 新闻头条：/docs/api/id/

        - IP地址：/docs/api/id/1

        - 问答机器人：/docs/api/id/

        - 汇率：/docs/api/id/

        - **票房：/docs/api/id/

        - 万年历：/docs/api/id/

        - NBA赛事：/docs/api/id/

       4. 以下是其他开放平台和接口信息：

        - 豆瓣开放平台：/robots/solution

        - 微信开放平台：/signin?returnUrl=%2Fapp%2Fappkey%2FPv4vYQwaxSZdfpLX5AI%3D

        - 高德地图：/

       以上信息均是免费API资源，用户可根据需求选择使用。

代码解读知识图谱in推荐之全网最详细Ripple Network模型代码逐行解读-1

       本文提供了一个深入解读的知识图谱在推荐系统中的Ripple Network模型代码，特别适合初学者阅读。代码来源于arxiv.org和hwwang/RippleNet，主要涉及两个关键文件：rating_final.txt和kg_final.txt。

       rating_final.txt是数据预处理的重要部分，它包含了用户ID、项目ID以及对应的标签，标签用来区分正负样本。其中，正样本为评分4或以上，负样本则是评分低于4的**中用户未观看的项目，正负样本比例保持1:1。

       kg_final.txt则是知识图谱中的三元组，其中'h'代表头实体，'r'是ripple池中关系的索引表示，'t'则是尾实体。这个文件构建了实体间的关系网络，是Ripple Network模型运作的基础。