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Spark学习技巧
本公众号主要分享Spark使用及源码，spark 机器学习，图计算，同时会涉及到hadoop家族。
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知识图谱能够让机器去理解和认知世界中的事物和现象，并解释现象出现的原因，推理出隐藏在数据之间深层的、隐含的关系，使得知识图谱技术从最初谷歌用来提升搜索引擎的结果来增强用户体验，到现在已经被金融、公安、能源、教育、医疗等领域众多行业进行大量运用。
Spark学习技巧
2022-01-13
2.7K
0
关系图谱在贝壳的构建和应用
知识图谱
导读：贝壳找房积累了大量房、客、人的行为关系数据，我们通过关系图谱的相关技术对这些行为关系进行挖掘，并在实际应用中取得了不错的效果。本次分享将主要介绍关系图谱在贝壳找房的构建历程和落地应用探索。
Spark学习技巧
2021-03-05
1.5K
0
分布式图数据库在贝壳的应用实践
api
数据结构
知识图谱
存储
导读：你想知道百亿级图谱如何实现毫秒级查询吗？社区众多的图数据库中如何才能挑选到一款适合实际应用场景的图数据库呢？贝壳找房的行业图谱480亿量级的三元组究竟是如何存储的呢？本文将带你探索上述问题并从中得到解答。本次分享题目为"分布式图数据库在贝壳找房的应用实践"，共分为以下五大块内容：
Spark学习技巧
2021-03-05
1.1K
0
知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来
知识图谱
神经网络
深度学习
NLP 服务
最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球，在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下，深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向，极大推动了自然语言处理的发展。
Spark学习技巧
2019-11-21
670
0
知识图谱构建流程
知识图谱
数据库
sql
存储
系统架构
下图分别是 CN-DBpedia 的构建流程和系统架构。知识图谱的构建是一个浩大的工程，从大方面来讲，分为知识获取、知识融合、知识验证、知识计算和应用几个部分，也就是上面架构图从下往上走的一个流程，简单来走一下这个流程。
Spark学习技巧
2019-09-16
2.6K
0
干货好文！自底向上——知识图谱构建技术初探
sql
数据库
知识图谱
云栖君导读：知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。而自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的信息，加入到知识库中。
Spark学习技巧
2019-09-04
1.7K
0
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