百亿计算机知识图谱，怎么做到的...

2012 年，Google 正式提出了一个新的概念：知识图谱，它是指以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系。其最早是为了优化 Google 搜索引擎结果，提升用户体验而生。

发展到了今天，聊天机器人、大数据风控、智能医疗、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。各大公司也在近些年开始陆续布局知识图谱。

掌握知识图谱，对程序员的实际开发工作好处颇多，比如：

1. 更快处理和查询数据，提高数据处理和查询效率；

2. 更方便构建智能应用，实现自然语言理解、推荐系统、智能搜索等功能；

3. 知识图谱涉及数据管理、语义理解、机器学习等多个方面，可进一步拓展技术方向。

那么这些规模百亿的知识图谱到底是如何构建的呢？

本次，我们特地准备了由深耕知识图谱领域多年的 John 老师为我们带来的《知识图谱概述极其应用场景》，内容非常干货！

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 课程内容

一、背景和应用・定义・应用场景

二、知识图谱的分类・按照场景分类・按照时间分类

三、知识图谱构建・知识从哪来？

・知识图谱补全

四、知识表示学习・知识怎么被计算机所知？

五、图谱 API 服务・API 服务

六、总结和学习路径

 部分 ppt 展示

 讲座福利

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