原来，知识图谱是“找关系”的摇钱树。
图文原创：谭婧
全文审核专家：朱小坤
常识图谱，英文名Knowledge Graph，是一种非布局化数据，属于图数据。
这里被称为“图”的器械，不是丹青的图，而是图论的图。常识图谱数据模子的数学根基源于“图论”。
简单说，是把零碎的信息有用地组织起来，把纷纷繁杂的数据酿成有效的常识，这是常识图谱的意义。
下图为，中文医学常识图谱示意。
常识图谱有极点（Vertex）和边（Edge），是联系关系数据的高度抽象。
极点和边可以带有属性，能表现出分歧的“关系”。
（一）若何“建”常识图谱。
建年夜型常识图谱，可谓是个体系工程。
人类学常识也是从词汇开端，机械也一样，词汇自己也是比拟简单的“常识”。
从信息中“抽取”常识，必定得是一个主动化技术，靠人工太累了。
从文本中抽取，用天然语言处置技术（NLP）。
为了进步机能，技术才能强的厂商，会用到NLP年夜杀器——“预训练年夜模子”。
而除了文本之外，企业有许多数据，图片，音频，视频，生意业务记载等，会用多模态技术，这种技术的才能更强一些，技术难度也更高。
简单讲，计算机视角下，图片和文本，都是分歧的“模态”，以是是“多模态”。
从多模态信息中获得一批非布局化数据（文本、图像、视频、语音）中包括的信息，主动抽取并树立关系，形成常识图谱。
常识图谱上阵后，机械熟悉了“周全屏”手机，也能熟悉“曲面屏”手机。
机械能在片子的上下文里认出《长津湖》是影片名，在歌手李健的上下文里懂得《贝加尔湖畔》是歌名，固然这两个词又都是地名。
这时刻，机械学会了触类旁通。
（二）电商公司，怎么干活。
电商痛点之一是商品，用户等关系描绘禁绝确。
巧了，常识图谱能精准描绘属性和关系，令运营和治理精细化。
电商建常识图谱先得“看懂”“商品，锅碗瓢盆都分不清，很为难。
为了看懂商品，引入“商品标签”。
商品标签是“常识懂得”后的产品，也是对上面说到的多模态数据的提炼和抽象。
标签是商品常识的一部门，标签为商品之间“树立关系”进献了力气。
那些有雷同标签的商品就能连起来了，也就有了“关系”。商品标签越多，常识越丰硕。
除了标签之外，商品之间会有一种自然的关系，是“品类”，并且商品种别会有多级。
举一个真实的例子，京东商城的品类太多了，会用到一种黑科技：用热点品类的标注数据，迁徙到冷门品类。
黑科技背后会有顶级学术会议的论文来支撑。也便是说机械懂得了一些常见热点商品品类，接着，又“有如神助”般地多学会了一些少见的商品品类。
如许，机械成为了熟悉“商品品类”的小能手。
看懂商品名称是根本功，若连商品标签都不够精确和精细，后续的电商运营策略和办法很难做好，成了“拔错萝卜，带错泥”。
日后会被电商运营同窗吐槽：我厂AI技术程度有待进步。
实在，算法工程师没闲着，一日复一日，年复一年，都在用算法进步精确度，只管即便把模子设计的“聪慧点”。
（三）常识图谱+深度进修技术，什么原理。
常识图谱离不了数学办法。
经由过程图表现进修的办法，把极点和边都用数值化的向量来表现，映射到欧式空间里面计算间隔。
用间隔权衡“关系”，
间隔近，关系近。
间隔远，关系远。
如许，可以把一些暗藏关系给找出来。
头部海内电商企业对常识图谱的利用年夜约五六年前起步，均在2021年左右建成超年夜范围电商常识图谱。阿里巴巴有“藏经阁常识引擎”，京东有“常识年夜脑”。
现在，海内头部电商动不动好几亿用户，50亿以上商品相关实体，常识图谱可以或许到达异常年夜的范围，能做到笼罩零售全站商品和用户。
连这个研讨偏向博士也赞叹：“之前，没处置过这么年夜的图”。
构建年夜范围、高精度的常识图谱，必要投入很年夜的人力物力财力，然则用好了能发明很年夜的贸易代价。
如果一个电商收入一百亿，应用常识图谱晋升1%的收入，便是多赚一个亿，钱树子，非他莫属。
末了补一点，实在，常识图谱技术，许多人每天在用。
由于搜刮引擎早已离不开常识图谱了，当你轻点鼠标，查找某个问题，搜刮会联合常识图谱技术。
有两本好书保举：
1.《常识图谱：观点与技术》（肖仰华等著）一书，多位专家保举给我。
2.《图深度进修：从理论到实践》（颜伟鹏，包勇军，朱小坤，姚普主编）。
这本书中的作者们，会在我之前一篇文章中《京东零售：北极星永久指北》见到他们。
（完）
全文审核专家：
末了，再先容一下主编本身吧，
我是谭婧，科技和科普题材作者。
为了在期间中发现故事，
我围追科技年夜神，切断科技公司。
偶然写小说，画漫画。
性命短暂，不走捷径。
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还想看我的文章，就存眷“亲爱的数据”。
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