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内容来源：好望角图库所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

什么是知识图谱

知识图谱：从谷歌到你的智能助手 ### 一、知识图谱是什么？知识图谱其实是一种用图来表示知识的结构，里面包含了各种实体、属性和它们之间的关系。简单来说，它就像一个巨大的语义网络，用来描述现实世界中的各种事物和它们之间的联系。知识图谱的主要作用是帮助机器更好地理解世界，从而更智能地处理信息和回答问题。一个著名的例子就是谷歌的知识图谱（Google Knowledge Graph），它让谷歌的搜索引擎结果变得更准确、更相关。知识图谱还广泛应用于自然语言处理、语义网、智能搜索、推荐系统等各种人工智能领域。二、如何构建知识图谱？构建知识图谱其实是个复杂的过程，通常包括以下几个步骤：收集数据 𐟓š 首先，你需要收集各种数据，包括实体、属性和它们之间的关系。这些数据可以从结构化数据库、文本文档、网页内容、开放数据源等各种地方获取。数据清洗和预处理 𐟧𜊦”𖩛†到的数据往往需要清洗和预处理，比如去除重复数据、解决数据不一致性、标准化数据格式等。这一步非常重要，因为数据的质量直接影响到知识图谱的准确性。实体识别 𐟑€ 接下来，你需要识别文本中提到的各种实体，比如人物、地点、组织等。这可以通过命名实体识别（NER）技术来实现。关系抽取 𐟔— 然后，识别实体之间的关系。这可能涉及到自然语言处理技术，比如依存句法分析、语义角色标注等。知识表示 𐟓Š 将数据以图的形式表示出来，通常使用三元组（Subject-Predicate-Object）来表示实体之间的关系。这种表示形式有助于机器理解和推理知识。知识链接 𐟌 将不同数据源中的信息进行链接，以建立实体之间的关联。这有助于丰富知识图谱的内容。知识推理 𐟧 通过推理技术填补知识图谱中的空白，发现隐藏的关联，或者回答复杂的问题。更新和维护 𐟔„ 最后，知识图谱是一个动态的数据结构，需要不断地更新和维护以反映现实世界的变化。以上就是构建知识图谱的一般步骤，具体的实现可能会根据应用领域和需求有所不同。

CFA备考秘籍：知识图谱助力很多同学在开始接触CFA一级的科目框架时，都会好奇如何学习这10个科目。知识点繁多，如何避免快速遗忘呢？根据绝大部分考生的经验总结，备考CFA时，只有建立起知识体系才能帮助我们在做题时提取出有效信息。因此，知识图谱应运而生。今天，我们来分享一下如何利用好知识图谱。知识图谱是什么？知识图谱是按照学科和章节进行拆分，把考点进行梳理总结，并整理出考察形式和需要掌握的程度。简单来说，它解答了三个重要问题：考试到底考什么？考察的重点是什么？考查方式是怎样的？知识图谱的作用节约备考时间，提高复习效率。有了知识图谱，你会发现想遗忘知识点都很难。框架图总结性强，细致又不失重点。可以在基础学习完成之后同步阅读框架图，既能熟悉讲义，又能迅速掌握重点和考法。知识图谱该如何使用？考前指引在开启每个学科的备考前，大家都可以把知识图谱拿出来看一看。通过对这个章节全部知识点的整理，大家也可以对哪些部分该着重学有更清晰的认识，不至于走偏。备考阶段的日常检测很多自学的宝宝们容易迷失在CFA庞大的知识体系里。建议把图谱当成一个检测手册。每学完一个reading，就可以对应知识图谱的内容，检测一下自己的学习进度，看看这个章节中的重点知识点都掌握了么。这样有助于定位到初期备考阶段的薄弱环节。冲刺阶段的知识梳理在冲刺阶段，大家都需要把书读薄。可能有的宝宝们无法独立完成知识脉络的梳理，这时候就可以借助知识图谱。对于图里每一个知识点，单独去画框架图，来做最后的梳理。等到考前半个月，如果你照着这份知识图谱，能直接把具体知识点讲什么、考查方式都脑补出来，那说明你的水平已经八九不离十了。

当我们翻开任何一本教科书，从第一章开始到最后一章，都是一些概念、名词和术语，介绍知识点的内容、特征、发展和演变等。知识体系按照学科内部的逻辑将知识串联起来，它的优点在于体系性和完整性；缺点在于过于强调知识内部之间的学科联系，忽略知识和现实世界的联系，使得学生学完了这套完整的知识体系之后，尽管他的学习成绩可能很好，但是不会用知识解决问题。因为我们的体系着重于强调知识是什么，而不是怎么用。于是，很多学生，尤其是学习好的学生就会多了一个绰号—— “书呆子”，用来形容他们虽然具有很多知识，但是在现实的问题面前还表现出不太会处理的状态。在学科之外，现实生活中对于知识的要求是围绕问题进行重构，也就是要形成知识图谱，如图2所示。知识图谱与知识体系不同，知识体系是围绕学科构建的，知识图谱则打乱了学科知识体系，围绕现实中的问题重构了知识和知识之间的关系。不可否认的是，现实生活中（包括做题），我们需要的是知识图谱，因为我们学习知识是为了用知识解决问题。但是，在实际的学习中，学生学习到的大多是一套知识体系。知识体系是好的，但是如果不会用，人也只是知识这座仓库的保管员，所以要教会学生怎么用知识。

Cosmo新算法：产品开发思路大揭秘 𐟌Ÿ 亚马逊的Cosmo新算法，被誉为是A9算法的重大调整，对于卖家来说，这无疑是一个重要的转折点。那么，这个新算法到底意味着什么呢？它会给产品开发带来怎样的启示？今天，我们就从产品开发的角度来深入分析一下。 Cosmo新算法的核心逻辑尽管亚马逊的后台SC没有直接提及Cosmo，但在网络上已经有详细的解读。简单来说，Cosmo的核心在于通过分析用户的行为数据，挖掘用户的潜在购物意图，并构建一个以用户为中心的知识图谱。而A9算法则是以搜索关键词为核心，通过关键词的相关性、高点击、高转化、高销售额、高评价等权重来判断用户需求最大的产品，将其排在前面。 Cosmo的关键要素逻辑拆解用户行为分析 𐟓Š 通过分析用户的历史行为和近期互动，包括用户如何搜索、浏览、购买等，来推断用户的购物意图和需求。比如，如果用户最近大量搜索旅行攻略和酒店，那么很可能是正在计划一段旅行。用户知识图谱 𐟌 这是通过用户的各种行为数据构建的用户画像。比如，搜索婴儿用品的用户很可能是怀孕或新手妈妈。这种画像构建方式比传统的问卷调查和小组讨论等方式更加靠谱。用户目的和需求的常识性判断 𐟎 基于用户知识图谱来判断用户的需求，然后找到此类需求的核心关键功能属性。比如，对于计划去繁华都市旅行的用户，可能需要考虑防盗的包、轻便的出行套装；如果是有宠物的用户，还需要考虑宠物出行的用品。 Cosmo新算法下的产品开发思路深入了解目标用户 𐟑加通过后台品牌分析和用户评论来了解目标用户的人口普查等基本信息，对比产品定义时的用户画像，及时纠正和丰富用户画像。比如，如果卖的是斜挎包，实际反馈中50%是女性，那么就需要在产品设计上考虑女性的需求。人群和场景定义 𐟏 根据用户的行为数据和分析结果，定义不同的人群和场景。比如，对于计划去北欧看极光的用户，就需要推荐保暖的衣服。分析用户行为，找到细分需求 𐟔 通过分析用户的各种行为数据，找到用户的细分需求。比如，对于搜索婴儿用品的用户，很可能是怀孕或新手妈妈，这时就需要在产品设计和推广上更加关注这部分人群。总的来说，Cosmo新算法下产品开发的关键在于深入了解目标用户，通过大数据和AI分析来找到用户的细分需求和购物意图，从而更好地满足他们的需求。

卢曼卡片笔记法：如何高效构建知识图谱？学习的秘诀是什么？𐟤” 卢曼，原本只是德国的一名普通公务员，后来却成为了一名知名大学的社会学教授。他用了30年时间，出版了59本学术专著，发表了数百篇论文，许多作品至今仍被视为经典。他的成就主要得益于他独创的高效学习方法——卡片笔记法。卡片笔记法的核心思想是，在学习过程中，不要试图整篇记录学习内容，而是将其拆解成一个个知识点。每张卡片记录一个知识点，并给它打上标签。这个过程就像我们消化食物一样，食物被分解成小分子，然后被吸收。除了记录知识点，你还可以在每张卡片上写下自己的观点和想法。当你需要解决问题或寻找思路时，就可以翻找这些卡片，重新组合它们。卡片笔记法有助于我们进行高质量的、自下而上的思考。卢曼当时使用的是纸质卡片，但现在我们有更先进的在线笔记工具，比如飞书文档。通过这些工具，你可以一键找到某个标签的所有相关内容，还能在文档之间建立超链接。这使得卡片笔记的效能大大增强。卡片笔记法的底层逻辑其实并不复杂：拆解知识点，再重新组合；建立知识间的逻辑结构。𐟧銊通过这种方法，我们可以更有效地学习和理解新知识，构建自己的知识图谱。

知识图谱：如何快速获取知识并提升效率？ 𐟤”知识图谱到底是什么呢？ ✨知识图谱是一种利用大数据分析和挖掘技术，将海量信息按照内在逻辑关系进行关联，从而形成全面、准确、易于理解和查询的知识网络。 𐟒𜧟娯†图谱有哪些优点呢？ 𐟗辶–先，它为用户提供了一个高效、便捷的知识获取平台。无论是学术研究、工作需求还是个人兴趣，用户都可以通过知识图谱快速找到所需的知识点，并深入了解其与其他知识点的关联。 ⭐️其次，知识图谱支持多种查询方式，如语音识别、图像识别和文本识别等，这使得用户可以根据自己的习惯和需求，选择最方便的查询方式。 𐟌ꦜ€后，知识图谱的准确性和全面性也得到了广泛的认可。它依托于大数据的分析和挖掘能力，能够确保信息的准确性和完整性，为用户提供最可靠的知识服务。 𐟥ž知识图谱的应用范围十分广泛。在智能教育领域，知识图谱可以帮助学生更好地理解和掌握知识点，形成自己的知识体系。 𐟎驀š过知识图谱的查询和推荐功能，学生可以轻松找到适合自己的学习资源和路径，提高学习效率和质量。 𐟑䥜覙𚦅祌𛧖—领域，知识图谱可以帮助医生快速获取病历信息、药品信息等相关知识，提高诊断的准确性和效率。同时，它还可以为医疗研究提供数据支持，推动医疗领域的发展和创新。 𐟐𔥜覙𚨃𝤺䩀š领域，知识图谱可以整合各种交通信息，为用户提供实时的交通路况、出行建议等服务，缓解城市交通拥堵问题。 𐟒妀𛤹‹，知识图谱是一个非常有用的工具，它不仅能够帮助用户快速获取不同领域的知识，还能够为各种领域的研究和应用提供数据支持。 𐟤–随着人工智能技术的不断发展，知识图谱的应用范围还将不断拓宽，为人们的生活带来更多便利和智慧。快来试试这个强大的知识获取工具吧！

图神经网络揭秘：AI创新底层 𐟓š 图神经网络，听起来有点高大上，但其实它在很多领域都有应用，比如推荐系统、知识图谱、AI+金融、交通、生物等等。很多人都在用它进行各种创新，但你知道它的底层逻辑是什么吗？图神经网络到底是不是用神经网络处理图像呢？ 𐟧 在深入探讨之前，强烈推荐你先看看这本《图神经网络入门指南》。这本书详细介绍了入门图神经网络所需的基础知识、模型、算法实现，以及如何在实际场景中应用它。 𐟓– 第一章到第三章介绍了图神经网络的基础知识和模型，第四章到第八章则详细讲解了模型和应用部分。你可以根据自己的兴趣和需求进行选读。 𐟒ᠧ‰𙥈릏醒，这本书的实战部分主要采用Python和PyTorch实现，所以你需要有一定的Python基础。如果你是完全零基础的朋友，可能会觉得有点吃力哦。 𐟔 总的来说，这本书是一个很好的入门指南，帮助你理解图神经网络的底层逻辑和应用场景。无论你是想在推荐系统、知识图谱还是其他领域进行创新，这本书都能为你提供很好的启发。

点读笔非小学生专属！我服了𐟒抨𐁨ƒ𝦃𓥈𐯼Œ一个考过雅思、Gmat，还留过学、在外企上班的人，竟然也需要点读笔？𐟘튊虽然不查单词也能大概猜出意思，但总觉得如果每个词都懂，那原著的味道就全没了𐟒检‚用手机软件查单词吧，又觉得浪费时间，还得付费会员。于是，我买了那支我曾经以为只有小学生才会需要的点读词典笔。这支笔里竟然有96本权威正版词典！不管是什么生僻单词还是复杂词组，一查就有准确的释义，简直就是个移动的英语知识宝库𐟓š。更棒的是，查完单词后，还能点开旁边的知识图谱，看到更多领域的拓展知识点。里面还有“talktalk”一对一口语陪练，现在我的阅读速度和释义速度都大大提高了，为人类的伟大科技鼓掌𐟑𐟏𛯼 今天也是为了王子和玫瑰的故事疯狂的一天𐟒–。

Citespace：引文分析奇境 Citespace的设计基础是科学计量学的引文分析理论。引文分析是一种融合了社会网络分析和复杂网络分析思想的引文网络分析方法，它构成了Citespace知识图谱的学科基本原理。 1955年，科学计量学家加菲尔德在《引文索引应用于科学》一文中提出了用引文索引检索科技文献的方法，从此引文分析成为科学计量学研究领域的重要方法。引文分析通过数学和计算机方法，分析文献之间的引证和被引证关系，揭示知识流动的规律。随着计算机技术的发展和信息手段的进步，社会网络和复杂网络的理论和方法逐渐被引入信息科学领域。引文分析也从分析知识流动过程拓展为分析知识单元的关系，衍生出共引分析、耦合分析等，进一步发展出引文网络分析和知识图谱方法。知识流动过程的引用分析关注文献是否被引证、引证的时间、引证周期和峰值以及被引的宽度，即知识是否流动、什么时候开始流动、流量的大小及流速的快慢、流动的方向等。共引分析则通过同时被其他文献引用的频次来表达文献间的关系，引用的频次越高，表明关系越密切，学科背景越相似。引用分析有助于理清知识发展的脉络，而共引分析有助于明细知识结构。Citespace将这两种分析方法综合起来，融入了社会网络分析和复杂性网络分析的思想，展示了科学知识形成的宏观指标和微观指标。以上是对Citespace的简介，感兴趣的朋友可以参考相关资料进行深入学习。

Citespace到底过时了吗？𐟤” 𐟓š Citespace是什么？ Citespace是一款非常强大的文献可视化分析软件。它的主要功能是在海量文献数据中帮你找到关键信息，让你能从全局视角把握研究热点、前沿和未来发展趋势。 𐟌Ÿ Citespace的亮点虽然Citespace可能没有一些工具那么“智能”，但它依然有很多用户。对于那些不擅长编程、不熟悉各种复杂工具的人来说，Citespace仍然是一个快速了解领域发展情况、辅助研究综述撰写、绘制精美图表的好选择。 𐟓ˆ Citespace的功能知识图谱绘制：Citespace可以将文献间的关系以可视化图谱的形式呈现，让你更加直观地理解研究领域的知识结构和发展趋势。主题演化分析：通过Citespace的主题演化分析功能，你可以了解研究主题的演变过程，以及各阶段的研究热点和重点。合作网络分析：Citespace可以展示作者、机构和国家的合作情况，帮助你发现潜在的合作关系和合作模式。共被引分析：通过共被引分析，你可以找到领域内的重要文献和关键知识点，深入理解研究领域的前沿和发展方向。突变词检测：Citespace可以检测到文献中出现频率突然增加的关键词，帮助你发现新的研究热点和趋势。聚类分析：Citespace的聚类分析功能可以将相似的文献聚类到一起，让你更加方便地了解各领域的研究现状和主要研究成果。 𐟒ᠦ€𛧻“ 虽然有些工具可能更智能，但Citespace在文献可视化分析方面依然有其独特的优势。对于很多研究者来说，它仍然是一个非常实用的工具。