首先，我想问大家一个问题，这个词我们听了好长时间了，大数据，什么是大数据？这个词大概从去年，然后很多人就不停的听到，可能很多同学在跟硬件相关的厂商那边听到，所以有的同学说是不是硬件厂商把其他的东西重新包装一下，让我们都卖产品。 我们看这个例子，第一个如果我们把全球所有的移动电话和用户的通话记录放在一起，这个叫大数据吗？我听有同事说算大数据。第二个是所有的门户网站，我们说中文的门户网站，几个大的门户网站，每天产生的新闻，这个算大数据吗？有同学说算，有同学说不算。第三个这个东西可能用的不多，原来还有，就是特别厚
译者：李晓艳 本文长度为5511字，预估阅读时间10分钟。 摘要：作者通过详尽的介绍，手把手教你玩转Facebook图谱搜索 社交搜索很长时间以来都被誉为“下一个大牛”，因为给人类创造搜索引擎
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 DB-Engines公布了3月份数据库的最新排名。DB-Engines根据数据库当前的受欢迎程度进行排名，主要使用以下参数来衡量一个系统的受欢迎程度： 该系统在网站上被提及的次数：以搜索引擎查询结果的数量来衡量。目前，我
文摘菌记得小时候看《哈利·波特》小说的时候，最难记住的就是那些音译的名字，又长又多，最后只能关注那几个主要人物，跟着主要剧情一路过去，当个爽文看完了。
近日，一直致力于知识图谱研究的 OwnThink 平台在 Github 上开源了史上最大规模 1.4 亿中文知识图谱，其中数据是以（实体、属性、值），（实体、关系、实体）混合的形式组织，数据格式采用 csv 格式。
最近发现了一个非常好用的文献调研工具——Connected Papers，这是一个免费的文献图谱可视化工具，可以帮助研究人员和科学家查找和探索与其研究领域相关的论文。
作为一个文科生，深知文化娱乐、旅游休闲、市场营销等领域正在迎接推荐算法的洗礼，传统的分析、内容生产，势必会发生改变。因此笔者一直关注技术领域，斥巨资（狗头保命
大众点评终于有归属了。说到大众点评，我总会想起另一个“慢公司”：豆瓣，杨勃花1个月时间开发的社区。 它已经成为一个兴趣社交王国。截止2013年底，豆瓣拥有7900万注册用户，2亿月独立UV，2.3亿日PV。用户每天通过网站和App们使用电影、图书、同城、小组、FM等10多项服务。不过，它仍旧没有盈利，至于IPO或者收购，似乎杨勃还没想过这个问题。 十年豆瓣，长得太慢 在用户数和产品线增长的同时，豆瓣团队并未随之大幅扩张。据豆瓣同学介绍，公司现有380多名员工，算中型互联网公司。但从用户规
本周三，大数据文摘邀请到Hulu（美国第二大视频网站）推荐算法研发负责人周涵宁，来分享了基于深度学习的下一代视频推荐系统（戳蓝字了解）。周老师分享了大量干货，大数据文摘特整理公开课实录如下（在不改变原
推荐系统技术，总体而言，与NLP和图像领域比，发展速度不算太快。不过最近两年，由于深度学习等一些新技术的引入，总体还是表现出了一些比较明显的技术发展趋势。这篇文章试图从推荐系统几个环节，以及不同的技术角度，来对目前推荐技术的比较彰显的技术趋势做个归纳。个人判断较多，偏颇难免，所以还请谨慎参考。
【引子】 “海内存知己，天涯若比邻”， 这是石头兄弟推荐给我的一篇关于语义网的综述性文章，刊载于《美国计算机学会通讯》第64卷第2期——“A Review of the Semantic Web Field”（https://cacm.acm.org/magazines/2021/2/250085-a-review-of-the-semantic-web-field/fulltext），作者是Pascal Hitzler。老码农认真研读，颇有收获，编译成文。
阿里与盛大、拉手和窝窝甚至360、腾讯与京东……中国互联网并购投资市场暗流涌动。以19亿美金拿下91刷新中国互联网界并购记录的百度，在2013年却低调起来。不久前百度入股智能家居厂商海眸科技，被低调处理。阿里和腾讯军备竞赛似的投资，百度似乎并不感兴趣。那么百度是不是什么都不缺了呢？显然不是。 一、豆瓣遭遇瓶颈需要做大做强 关于豆瓣有什么，我在《点评已拐入快车道，豆瓣还继续“慢”吗？》一文已经详述。这里简单概括一下：豆瓣是中国最大的兴趣社交网站，拥有有7900万注册用户，2亿月独立UV，2.3亿日P
大家好，在我的上一篇文章中，我分享了Chrome浏览器中存在的一个Facebook用户信息泄露漏洞，此后，在接下来的研究中，我又发现了另外一个关于Facebook的漏洞，利用该漏洞，可允许其它网站提取出Facebook受害者用户和其好友的个人隐私信息。
早先，我也是半个黑客，经常在学校的教务系统看妹子。通过 URL 注入的方式，可以轻松进入别人的个人信息页。后来，又通过某种方式发现了管理员的账号，管理员又没有修改默认密码，于是就登录了管理员后台。
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
UALCAN是一个全面的、用户友好的、交互式的web资源，用于分析癌症组学数据。
花了几天看了些做社交的好友推荐，现在很多App都有社交场景，本身就是做用户的场景，所以以后肯定要在这块有一些应用。像早期的论坛类的更偏重资讯类的信息，后来像优酷土豆这又是做视频类，网易云音乐做音乐类。豆瓣相对来说还比较全一些，有包含资讯、音乐电台等这些。也用了一些其他做社交场景的App，包括像脉脉、钉钉这些。感觉不是太好，具体原因就是都不是什么认识的人，活跃度也不高。很多App基本上就是属于少数意见领袖，这些人有大量的粉丝。而还有一帮大量用户，他们粉丝不多活跃也不高。本质上来说，还是没有找到他们感兴趣的内容。就跟昨天一样，突然腾讯视频给我推了下2007出的《远古入侵》，这推的太给力了！一部科幻、时空穿越、冒险题材的英剧就应该推给我这样tag的用户。
主讲嘉宾：王昊奋 主持人：阮彤 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾简介： 王昊奋，华东理工大学讲师，上海交通大学计算机应用专业博士，对语义搜索、图数据库以及Web挖掘与信息抽取有浓厚的兴趣。在博士就读期间发表了30余篇国际顶级会议和期刊论文，长期在WWW、ISWC等顶级会议担任程序委员会委员。作为Apex数据与知识管理实验室语义组负责人，他主持并参与了多项相关项目的研发，长期与IBM、百度等知名IT企业进行合作，在知识图谱相关的研究领域积累了丰富的经验。 以下为分享实景全文： 王昊奋： 近两年来，随着开放链
人工智能从感知阶段逐步进入认知智能的过程中，知识图谱技术将为机器提供认知思维能力和关联分析能力，可以应用于机器人问答系统、内容推荐等系统中。
社交网站数据如同深埋地下的“金矿”，如何利用这些数据来发现哪些人正通过社交媒介进行联系？他们正在谈论什么？或者他们在哪儿？本书第2版对上一版内容进行了全面更新和修订，它将揭示回答这些问题的方法与技巧。你将学到如何获取、分析和汇总散落于社交网站（包括Facebook、Twitter、LinkedIn、Google+、 GitHub、邮件、网站和博客等）的数据，以及如何通过可视化找到你一直在社交世界中寻找的内容和你闻所未闻的有用信息。
朱顺意，iCDO原创志愿者 想要在线上得到更多的转化（咨询、留言、下单），了解你的客户是很重要的。我们无论进行哪种营销行为，都需要先知道客户相关特征：他们在产品服务上最关注的是什么？访问网站的目的是什么？什么样的信息促成他们购买？知道这些信息，我们才能有针对性地进行改进网站、活动策划或者广告投放。那么我们应该通过哪些方面了解呢？今天我们将为你一一揭晓。 一、热力图 通过点击热力图可以很直观地看出，哪些是访客喜欢或者不喜欢的内容。通过对比2个不同产品的链接颜色，能够明显区分访客更喜欢哪种产品。对于一些在右侧、
导读：美团是一个生活服务领域的平台，需要大量知识来理解用户的搜索意图，同时对于商家侧我们也需要利用现有的知识对海量信息进行挖掘与提取，进而优化用户体验。今天分享的主题是知识图谱在美团推荐场景中的应用。主要包括以下几方面内容：
地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/100019681
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在企业数字化、智能化转型的研发、生产、供应、销售、服务等诸多场景中，如何融合数据与专家知识，协同驱动业绩增长是一个多方关注，且难以解决的难题。 比如： 如何干预用户认知？企业应如何对针对不同用户群体，制定合适的北极星指标，生成并选择最优的策略，在不同场景中对用户群体进行干预，引导用户的认知变化，带来活跃与付费的业绩增长？ 如何融合多方知识？企业应如何将业务需求知识、场景事理知识、用户、商品等业务目标知识进行关联与聚合，并被用户洞察分析、标签生产、数据平台
大家好，这里是NewBeeNLP。新闻阅读是人们日常生活中必不可少的活动，随着新闻逐渐从纸质端转变到电子端，大家可以从各种社交平台上进行新闻的阅读。同时，我们身处信息爆炸的时代，一天可能就有上万篇的新闻文章产生，这对于用户来说，会造成非常严重的信息过载的问题。
近年来，随着人们对 AI 认知能力的积极探索，知识图谱因其表达能力强、拓展性好，基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注。知识图谱，旨在描述客观世界概念、实体、事件及其之间关系，具备可解释性，而且可以用于解决复杂决策问题。这也意味着通过深度学习与知识图谱的结合，模型底层特征空间与人类自然语言之间巨大的语义鸿沟问题有望得以解决。在大数据和机器学习两大引擎下，大规模知识图谱的自动化构建成为现实，这就加快了知识图谱的落地与应用。
该书选取了如何让机器“智能”地理解“短文本”（比如搜索查询、广告关 键字、标签、微博、问答、聊天记录等）这一前沿研究课题，汇集了王仲远博士及其合作作者在国际顶级学术会议发表的前沿论文，介绍了在微软和Facebook实际产品中所应用的相关技术，是一本同时适合学术界和工业界人士阅读的书籍。
OSGraph (Open Source Graph) 是一个开源图谱关系洞察工具，基于GitHub开源数据全域图谱，实现开发者行为、项目社区生态的分析洞察。可以为开发者、项目Owner、开源布道师、社区运营等提供简洁直观的开源数据视图，帮助你和你的项目制作专属的开源名片、寻求契合的开发伙伴、挖掘深度的社区价值。
【导读】传统的新闻推荐算法仅仅从语义层对新闻进行表示学习，而忽略了新闻本身包含的知识层面的信息。本文将知识图谱实体嵌入与神经网络相结合，将新闻的语义表示和知识表示融合形成新的embedding表示，以此来进行用户新闻推荐。这种方法考虑了不同层面上的信息，实验证明比传统的方法效果好。 专知成员Xiaowen关于推荐系统相关论文笔记如下： 【AAAI2018】基于注意力机制的交易上下文感知推荐，悉尼科技大学和电子科技大学最新工作 【RecSys2017】基于“翻译”的推荐系统方案，加州大学圣地亚哥分校最新工作（
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 昨天我们介绍了《知识图谱的概念以及构建技术-知识提取、知识表示、知识融合》，今天介绍知识图谱的知识推理和典型应用。 知识图谱构建的关键技术 1
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第十三章《基于知识图谱的搜索与推荐》的14条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回
SIGIR 2022已公布录用论文，投稿长文794篇/短文667篇，录用长文161篇/短文165篇，录用率长文20%/短文24.7%，完整录用论文列表见https://sigir.org/sigir2022/program/accepted/。
IMP: bridging the gap for medicinal plant genomics
医学影像是深度学习取得极大成功的一个领域，而眼底图像是其中一个重要的分支。眼底图像是由单目相机捕获到的眼底的2D图像。
时光飞逝，距离发布上一篇文章 InteractiveGraph 实现酷炫关系图谱之前瞻 已经过去了近两个月，嘴上说着会马上把实战“娱乐圈明星关系图谱”的代码开源到 github/DesertsX，但却一直没有行动来着。
近日，逛即刻，发现有同学做了一个AI学习Python的在线学习平台 https://gpython.aibang.run/，已经有1000多人点赞，6000多人学习过。
最近有学员再后台吐槽大厂对于知识图谱项目方面的考察深度提升了很多，面试问题一环接一环，把自己问的头皮发麻： 说说自己在项目中具体负责的模块中用到的技术细节，遇到了什么问题？ 为什么这么做？效果如何？你如何调整模型，你思考的逻辑是什么？ 你使用的模型的损失函数、如何优化、怎么训练模型的、用的什么数据集？ 优化算法的选择做过哪些？为啥这么做？ ...... 大家都知道NLP近几年非常火，而且发展也特别快。那些耳熟能详的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术也被大量应用于项目实践中。 尤其是知识图
文章：Ding, R., Wang, Q., Gong, L., Zhang, T., Zou, X., Xiong, K., ... & Li, L. (2024). scQTLbase: an integrated human single-cell eQTL database. Nucleic Acids Research, 52(D1), D1010-D1017. https://academic.oup.com/nar/article/52/D1/D1010/7288825
原文链接: Application of weighted gene co-expression network analysis to identify key modules and hub genes in oral squamous cell carcinoma tumorigenesis
可以得出结论，我们感兴趣的基因（这里是CUL5）在乳腺癌的正常组织及癌症组织（原位和转移）表达量，使用单因素方差分析，得到了统计学显著的结果。
本文结合Netflix的个性化推荐案例，继续谈《人工智能设计师》的应用。 Netflix，让每个用户都看到不一样的电影海报 这家视频网站在最近宣布了他们利用情境 bandits 推荐算法，实现了视频配
1、亚马逊的“信息公司” 亚马逊要处理海量数据，交易数据的直接价值很大。作为一家“信息公司”，亚马逊从每个用户的购买行为中获取信息，将用户在网站上的行为记录下来，页面停留时间、用户查看评论、搜索关键词、浏览商品等。亚马逊对数据价值的敏感和重视及挖掘能力，使它远超传统运营方式。 2、谷歌“意图” 准确定义“大数据”概念的科技公司非谷歌莫属。根据搜索研究机构的数据，仅1个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用途径。 谷歌不仅存储了搜索结
ICSB会议官网地址：http://csbc.org.cn/ICSB2022/index.html
如今，知识图谱对许多企业来说至关重要——它们提供了结构化数据和事实知识，以这些数据和知识驱动了许多产品，使它们更加智能化甚至“神奇”。
📷 来源 | 微软研究院AI头条（公众号ID：MSRAsia） 编者按：我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐系统作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务。但传统的推荐系统容易出现稀疏性和冷启动的问题，而知识图谱作为一种新兴类型的辅助信息，近几年逐渐引起了研究人员的关注，本文将向大家介绍知识图谱的相关知识以及知识图谱在推荐系统中可能的应用价值。一起来学习一下吧！ 小王是一名程序员。早上八点，他被闹铃叫醒，拿起手机开始浏览手机上的
1、亚马逊的“信息公司” 亚马逊要处理海量数据，交易数据的直接价值很大。作为一家“信息公司”，亚马逊从每个用户的购买行为中获取信息，将用户在网站上的行为记录下来，页面停留时间、用户查看评论、搜索关键词、浏览商品等。亚马逊对数据价值的敏感和重视及挖掘能力，使它远超传统运营方式。 2、谷歌“意图” 准确定义“大数据”概念的科技公司非谷歌莫属。根据搜索研究机构的数据，仅1个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用途径。 谷歌不仅存储了搜
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文是知识图谱的一篇综述类文章，带你对知识图谱有一个大体的了解。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 信息技术的发展不断推动着互联网技术的变革，Web技术作为互联网时的标志性技术，正处于这场技术变的核心。从网页的链接到数据的链接，Web技术正在逐步朝向Web之父Berners-Lee设想中的语义网络演变。语义网络是一张数据构成的网络，语义网络技术向用户提供的是一个查询环境，
知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。本文研究的是爱奇艺奇搜知识图谱的构建流程与应用场景，了解这一文娱行业知识图谱是如何帮助用户精确找到想要的内容、回答用户问题、以及理解用户搜索意图的。
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