科普系列一:知识图谱和“智能”的关系?

科普系列一:知识图谱和“智能”的关系?
2022年05月15日 16:36 谭婧在充电

知识图谱技术是黑科技,警察叔叔破案,疫情防疫机构调查,银行异常交易排查,蛋白质之间相互作用……反正用处很多,三天三夜,讲不完。对于电商,如果你看了啥商品,就给你拼命推荐同样的商品,这不是一个好的推荐系统。有了知识图谱,机器理解了商品,理解了商品关系。推荐系统能力一下就增强了。

电商核心场景推荐,广告,反作弊,支付与交易都能受益。知识图谱在哪个领域应用,就要融合哪个领域的知识。一方面,企业的知识图谱有企业的核心竞争力,外包很尴尬。另一方面,知识图谱产品不是标准商品,定制化是主流。知识图谱可以建得很大,精度很高,但是人力物力金钱的代价很大,不能盲目上马。

原始形式的数据完全没有用,因为它不提供任何价值。它是稀疏的、分布式的和非结构化的——它是混乱的。为了理解数据,我们必须对其进行转换和组织——这是一个产生信息的过程。

然而,要使信息成为学习的“知识”,还需要更多的工作。知识是相互关联的信息。信息和知识之间有很大的飞跃。这是一个质量上的改变,但它不是一个容易的改变。它需要一个转换过程,通过连接点,从信息中创造意义、意义和意义。

洞察力和智慧高于知识。它们旨在识别有意义的信息片段,并通过使用因果关系、相似性或相异性等方法将它们相互关联。从数据中获得的洞察力和智慧为生产更好的产品、让用户更快乐、降低成本、提供新服务等提供了指导。

这就是如何实现数据的全部价值,经过漫长的转换路径,其中机器学习提供了从中提取价值所需的“智能”。

知识图谱支持一个适当的描述模型来表示知识,以及一个强大的处理框架来获得智慧作为回报。

最后,推荐几本相关领域的好书。

亲爱的数据,出品(完)

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