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娓娓道来图模型、图查询、图计算和图学习知识
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访问管理
作者:youhuanli,腾讯 WXG 应用研究员 笔者自 2011 年大二的时候加入北大计算所图数据库小组直到 18 年博士毕业,此后工作的两年一直关注图技术的发展,并同很多同行和图库的潜在客户有较多接触。同时也参与过知识图谱、图计算系统以及图表示学习算法等的研发。本篇的内容主要从图模型、图查询以及图计算和图学习四个方面着手阐述,重点介绍对图的应用上的经验、思考,讨论关于图有哪些应用、为什么有用、怎么用以及哪些地方难用或无用、为什么没用等内容,避免复杂概念或公式以保证非技术人员也能充分理解,相信这篇
腾讯技术工程官方号
2021-01-26
2.3K
0
万字详解:腾讯如何自研大规模知识图谱 Topbase
信息流
知识图谱
作者:郑孙聪,腾讯 TEG 应用研究员 Topbase 是由 TEG-AI 平台部构建并维护的一个专注于通用领域知识图谱,其涉及 226 种概念类型,共计 1 亿多实体,三元组数量达 22 亿。在技术上,Topbase 支持图谱的自动构建和数据的及时更新入库。此外,Topbase 还连续两次获得过知识图谱领域顶级赛事 KBP 的大奖。目前,Topbase 主要应用在微信搜一搜,信息流推荐以及智能问答产品。本文主要梳理 Topbase 构建过程中的技术经验,从 0 到 1 的介绍了构建过程中的重难点问
腾讯技术工程官方号
2020-06-02
1.9K
0
腾讯在信息流内容理解技术上的解决方案
推荐系统
知识图谱
内容理解
大数据
作者:weidongguo,腾讯 PCG 应用研究员。 目前信息流推荐中使用的内容理解技术,主要有两部分构成:1、门户时代和搜索时代遗留的技术积累:分类、关键词以及知识图谱相关技术;2、深度学习带来的技术福利:embedding。但是分类对于兴趣点刻画太粗,实体又容易引起推荐多样性问题,而 embedding 技术又面临难以解释的问题。本文主要介绍在信息流推荐中,PCG 是如何做内容理解克服上述问题的。 项目背景 内容理解技术演进 门户时代:1995~2002 年,主要代表公司:Ya
腾讯技术工程官方号
2020-01-08
1.2K
0
腾讯游戏应邀2019大数据产业峰会BDIC | 荣获“大数据星河奖”并获颁测评证书
游戏
知识图谱
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数据安全
6月4日至5日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办、大数据技术标准推进委员会承办、中国IDC圈协办的2019大数据产业峰会在北京国际会议中心隆重召开。 腾讯游戏孙龙君、农益辉和刘天斯作为数据资产管理和知识图谱领域专家应邀出席。 腾讯游戏数据资产管理平台从300+申报中脱颖而出,荣获“2019年度大数据星河奖”,并获颁“数据管理平台基础能力测评”证书。 同时,腾讯游戏知识图谱平台“游谱”也于现场获颁“知识图谱工具基础能力测评”证书。 由腾讯游戏孙龙君、农益辉、刘天斯、黄志、陈才和赵丽萍参与编撰
腾讯技术工程官方号
2019-06-10
1.2K
0
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