解密搜索引擎背后的大技术:知识图谱,大数据语义链接的基石
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。为学科研究提供切实的、有价值的参考。 — 百度百科
实体及其之间的关系图。规模:5亿个对象,35亿个事实和关系—维基百科
- 知识图谱实现对客观世界从字符串描述到结构化语义描述,是对客观世界的知识映射(mapping world knowledge)
- 本体可以作为知识图谱表示的概念模型和逻辑基础
- 知识图谱可以描述不同层次和粒度的概念抽象
- 知识图谱可以作为互联网资源组织的基础
虽然语义Web的愿景还尚未发生,知识图谱的发展是让互联网更好的具有世界知识的良好开端 。
在网络搜索时,经常会出现多义的词条。如“李娜”可表示网球运动员李娜和歌手李娜。通常搜索结果会以结果列表的形式给出。
知识图谱的语义链接,使得搜索引擎可以用基于实体的搜索来代替基于字符串的搜索,从而实现搜索时的歧义消除。
知识图谱使互联网从字符串描述到客观世界的具体事物描述,互联网为知识图谱构建提供了丰富的资源,知识图谱是大数据语义链接的基石,知识图谱互联网理解世界的基础设施。
下面是详细的PPT学习资料:
来自36大数据(36dsj.com):36大数据
本文由用户 jopen 自行上传分享,仅供网友学习交流。所有权归原作者,若您的权利被侵害,请联系管理员。
转载本站原创文章,请注明出处,并保留原始链接、图片水印。
本站是一个以用户分享为主的开源技术平台,欢迎各类分享!