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腾讯知识图谱

腾讯知识图谱

腾讯知识图谱是一个集成图数据库、图计算引擎和图可视化分析的一站式平台。支持抽取和融合异构数据,支持千亿级节点关系的存储和计算,支持规则匹配、机器学习、图嵌入等图数据挖掘算法,拥有丰富的图数据渲染和展现的可视化方案……
  • 腾讯知识图谱

    接入指引,常见问题,产品概述,应用场景,购买指南,词汇表,联系我们,接入指引,常见问题,产品简介,产品概述,应用场景,购买指南,词汇表,联系我们
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  • 大数据挖掘知识图谱

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  • 企业画像

    企业画像是腾讯云推出的面向智慧城市、金融监管、企业情报、企业评估等场景的企业大数据综合服务平台。通过构建亿级企业知识图谱,深度挖掘企业、高管、法定代表人、产品、产业链间的复杂网络关系,提供城市、区域宏观经济分析、招商引资推荐服务,引导地方产业发展……
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  • 应用场景

    金融知识图谱运用大数据、人工智能等技术,并围绕监管科技服务于金融行业,可提升金融机构合规和风控能力,从而帮助实现行业人工智能,为金融环境快速而稳健的发展贡献前沿科技的力量。在对公业务中,知识图谱可深耕大数据,帮助金融合作伙伴存储其商业客户大数据,梳理客户关系以高效挖掘潜在商业价值;在对私业务方面,知识图谱可在预测新客户的潜在风险和检测恶意用户团伙等方面提供精准服务。物联网物联网领域的终端设备,例如医疗仪器、运输业车辆 GPS 等,可以轻易且持续的产生 TB 级的数据。知识图谱在物联网数据接入、管理、分析等方面,为客户提供从引擎级产品到行业知识落地的全套解决方案,原生的图计算框架能帮助客户从这些数据中挖掘出其隐含的巨大价值。泛安全知识图谱从大数据中深度挖掘关联关系,可准实时分析多至千亿级海量关系数据,转化为关系图谱数据,编织线上线下社交的泛安全专属知识图谱。
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  • 常见问题

    图数据库可以灵活应对海量的关系变化,如增加删除关系、实体等。图数据库有利于实时的大数据挖掘结果可视化。图数据库虽然弥补了很多关系型数据库的缺陷,但尚有些不适用的地方的领域,如: 记录大量基于事件的数据(例如日志条目)。二进制数据存储。 腾讯知识图谱和图数据库有什么区别吗?腾讯知识图谱的智能体现在其对全行业数据的融合能力、对异构异质数据的治理能力以及对复杂关联关系的分析计算能力等方面。腾讯知识图谱一站式平台对千亿级关系的准实时处理与深挖能力是一般图数据库系统不具备的。腾讯知识图谱性能如何?腾讯知识图谱如何收费?目前内测阶段免费使用。
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  • 大数据智能洞察、知识图谱、数据可视化技术

    知识图谱平台提供长效机制,使公安知识图谱库能伴随着新数据的接入而不断更新、丰富,为上层各类基于知识图谱的人机交互研判应用和智能挖掘模型服务提供数据支撑。知识图谱数据治理主要包括数据接入平台、数据处理平台、数据治理平台、公安知识图谱数据库等。知识图谱研判工具知识图谱研判工具主要采用明略自主知识产权的可视化知识分析平台SCOPA。知识图谱研判工具提供丰富的可视化展示界面,以及强大的分析功能,可快速将分散的海量多样数据进行智能关联和分析挖掘,并将全量数据归一为业务人员理解熟悉的语言和图形,最大化还原数据的本质。加速侦查人员获取有效信息的效率,延伸侦查人员的侦查智慧,提高侦查人员对数据的掌控和利用水平。知识图谱研判工具主要包括知识图谱的检索、关系挖掘、路径推演、时空分析、在线战法等基础研判功能。知识图谱挖掘模型根据不同的业务场景,基于公安知识图谱,构建各类分析和挖掘模型,通过分析人员关系,发现隐藏在后面的团伙关系及潜在ZDR,帮助公安人员掌握全面的人员情况,获取相关违法犯罪行为的线索。
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  • 知识图谱扫盲

    相比高质量的常识性知识,通过数据挖掘抽取得到的知识数据更大,更能反映当前用户的查询需求并能及时发现最新的实体或事实,但其质量相对较差,存在一定的错误。这些知识利用互联网的冗余性在后续的挖掘中通过投票或其他聚合算法来评估其置信度,并通过人工审核加入到知识图谱中。d) 通过搜索日志进行实体和实体属性等挖掘搜索日志是搜索引擎公司积累的宝贵财富。一条搜索日志形如。通过挖掘搜索日志,我们往往可以发现最新出现的各种实体及其属性,从而保证知识图谱的实时性。知识图谱上的挖掘 通过各种信息抽取和数据集成技术已经可以构建Web规模的知识图谱。为了进一步增加图谱的知识覆盖率,需要进一步在知识图谱上进行挖掘。下面将介绍几项重要的基于知识图谱的挖掘技术。虽然组团欺诈的形式众多,但有一点值得肯定的是知识图谱一定会比其他任何的工具提供更佳便捷的分析手段。 异常分析(Anomaly Detection) 异常分析是数据挖掘研究领域里比较重要的课题。
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  • 图数据库 KonisGraph

    图数据库KonisGraph(TencentDB for KonisGraph)是基于腾讯在社交网络、支付、游戏和音乐等业务场景超大规模图数据管理的经验积累,为您提供的一站式高性能海量图数据存储、管理、实时查询、计算和可视化分析的数据库服务。支持属性图模型和TinkerPop Gremlin查询语言,帮助用户快速完成对图数据的建模、查询和分析;支持百亿级节点、万亿级边的超大规模图数据中关联关系的查询分析。广泛适用于社交网络、金融支付、安全风控、知识图谱、广告推荐和设备拓扑网络等具有海量关系数据的场景。
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  • AI 临床助手

    ACA基于医学人工智能、医学知识图谱等先进技术,考虑医生在病史采集、下诊断、制定治疗方案、开具处方、医生教育等多种应用场景下的特性需求,依据客观权威的知识来源,协助提升医疗服务效率。
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  • 知识图谱的应用

    3知识图谱的存储知识图谱是基于图的数据结构,它的存储方式主要有两种形式:RDF存储格式和图数据库(Graph Database)。至于它们有哪些区别,请参考【1】。虽然组团欺诈的形式众多,但有一点值得肯定的是知识图谱一定会比其他任何的工具提供更佳便捷的分析手段。 ?异常分析(Anomaly Detection)异常分析是数据挖掘研究领域里比较重要的课题。失联客户管理除了贷前的风险控制,知识图谱也可以在贷后发挥其强大的作用。比如在贷后失联客户管理的问题上,知识图谱可以帮助我们挖掘出更多潜在的新的联系人,从而提高催收的成功率。那接下来的问题是,在失联的情况下,我们有没有办法去挖掘跟借款人有关系的新的联系人? 而且这部分人群并没有以关联联系人的身份出现在我们的知识图谱里。怎么从这些非结构化数据里提取出有价值的信息是一件非常有挑战性的任务,这对掌握的机器学习,数据挖掘,自然语言处理能力提出了更高的门槛。 ?
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  • 知识图谱技术原理介绍

    相比高质量的常识性知识,通过数据挖掘抽取得到的知识数据更大,更能反映当前用户的查询需求并能及时发现最新的实体或事实,但其质量相对较差,存在一定的错误。这些知识利用互联网的冗余性在后续的挖掘中通过投票或其他聚合算法来评估其置信度,并通过人工审核加入到知识图谱中。a) 百科类数据维基百科,通过协同编辑,已经成为最大的在线百科全书,其质量与大英百科媲美。为了形成一个真正的知识图谱,我们需要将这些信息孤岛集成在一起。下面我对知识图谱挖掘所涉及的重要技术点逐一进行介绍。知识图谱上的挖掘通过各种信息抽取和数据集成技术已经可以构建Web规模的知识图谱。为了进一步增加图谱的知识覆盖率,需要进一步在知识图谱上进行挖掘。下面将介绍几项重要的基于知识图谱的挖掘技术。此外,知识图谱的构建是多学科的结合,需要知识库、自然语言理解,机器学习和数据挖掘等多方面知识的融合。有很多开放性问题需要学术界和业界一起解决。
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  • 智能预问诊

    基于医疗AI、自然语言处理技术、医学知识图谱等核心技术,智能理解患者主诉,模拟医生真实问诊思路进行智能追问;可对接HIS自动生成电子病历帮助医生提前了解患者病情,提高问诊效率。
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  • 自然语言处理

    (NLP)深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术,依托千亿级中文语料累积,提供16项智能文本处理能力,包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等
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  • 企业金融服务平台

    依靠腾讯在互联网领域的信息服务能力,为中小微企业和金融机构建立高效的信息连接服务;通过构建亿级企业知识图谱,为金融机构提供企业身份认证、企业情报、企业评估、企业监控等能力......
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  • 达观数据技术实践:知识图谱和Neo4j浅析

    在当前大数据行业中, 随着算法的升级, 特别是机器学习的加入,“找规律”式的算法所带来的“红利”正在逐渐地消失,进而需要一种可以对数据进行更深一层挖掘的方式,这种新的方式就是知识图谱。对隐含关系的挖掘技术目前是知识图谱研究的前沿方向, 如果有兴趣,可以查阅相关论文。知识图谱在银行风控中的作用还有很多,比如对失联借款人两度,甚至多度的关系挖掘来找到借款人等。NO.3知识图谱和 Neo4j 浅析图谱的构建既然知识图谱这么有用,那么怎样才能构建自己的知识图谱,怎样将传统的数据转化成知识图谱呢?传统数据主要分成两种,格式化数据和非格式化数据。由于知识图谱在关系“理解”方面的优势,目前已经在各大互联网公司和传统企业的项目中落地,并取得了良好的效果。正是由于知识图谱对数据理解和传统方式不一致,给传统的数据挖掘算法带来了挑战。相信随着人们对知识图谱的关注度越来越高,在知识图谱领域将会涌现更多更成熟的构建、存储和挖掘理念,相信在不远的将来知识图谱将会在更广泛的领域内为大家服务。
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  • 知识图谱还是数据图谱? | 清华AI Time

    数据图谱?知识图谱?吴信东首先对知识图谱的认识问题做出了纠正。知识图谱必须要有知识支撑,要了解我是谁,我为什么给张三打电话,张三是我的领导还是我的下属,打电话过程中,我们说了什么等。大部分人说的其实是数据图谱,还没有到知识层面。现在大部分知识图谱还停留在数据图谱上,是对个人了解以后生成的个性化推荐,知识图谱也可能有,也可能还没有认知这一层。这是对认知图谱、数据图谱和知识图谱的大致理解。这需要把一个人有两只手的知识放进去,这是数据图谱,虽然在推理过程中用到了知识,完成了知识推理,但还是数据图谱。现在的智能系统里,把知识图谱放到图数据库里,机器用图数据库里的定义解析就是机器识别知识。现在除了知识图谱以外还有一个新的概念叫事理图谱。
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  • 自然语言处理

    词汇表,简介,API 概览,请求结构,公共参数,签名方法 v3,签名方法,返回结果,更新历史,相似词,词法分析,文本分类,情感分析,关键词提取,自动摘要,词相似度,词向量,句向量,文本纠错,句法依存分析,数据结构返回结果,更新历史,词法分析相关接口,相似词,词法分析,篇章分析相关接口,文本分类,情感分析,关键词提取,自动摘要,向量技术相关接口,词相似度,词向量,句向量,句法分析相关接口,文本纠错,句法依存分析,数据结构,错误码,购买指南,控制台使用指南,附录,文本分类映射表,词性表,闲聊,知识图谱相关接口,三元组查询,实体关系查询,实体信息查询,对话机器人相关接口,句子相似度,视频专区,修改自定义词库,检索词条,查询指定词库的词条信息
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  • 漆桂林 | 知识图谱的应用

    那么,知识图谱到底有些什么用呢?知识图谱比较适合需要建立数据关联和需要从非结构化数据中转化出结构化数据的场景。下面是几个应用场景(还会持续更新,也欢迎提意见)。二、股票投研情报分析通过知识图谱相关技术从招股书、年报、公司公告、券商研究报告、新闻等半结构化表格和非结构化文本数据中批量自动抽取公司的股东、子公司、供应商、客户、合作伙伴、竞争对手等信息,构建出公司的知识图谱、合作伙伴以及竞争对手的关系图谱,就能在中兴通讯停牌的情况下快速地筛选出受影响的国际国内上市公司从而挖掘投资机会或者进行投资组合风险控制(图3)。图4 公安情报分析四、反欺诈情报分析通过融合来自不同数据源的信息构成知识图谱,同时引入领域专家建立业务专家规则。我们通过数据不一致性检测,利用绘制出的知识图谱可以识别潜在的欺诈风险。通过构建一个本体(该本体可以是从数据库的schema抽取后,然后通过人工来修改得到),然后构建本体和数据库的schema的映射以及数据之间的匹配,就可以方便的实现数据的集成和数据的语义关联,并且可以利用构建的本体和通过本体集成得到的知识图谱来对自然语言做解析
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  • 产品概述

    腾讯知识图谱(Tencent Knowledge Graph,TKG),是一个集成图数据库、图计算引擎和图可视化分析的一站式平台。产品优势便捷的知识图谱构建腾讯知识图谱一站式平台通过用户上传原始数据,定义知识模型,配置原始数据和知识模型之间的映射关系即可构建一个完整可用的知识图谱。用户也可以上传文本数据,系统可以自动从文本中抽取人物及其之间的关系构建知识图谱。高效的图谱在线查询腾讯知识图谱一站式平台使用更紧凑的数据存储和索引查找技术,对图查询操作及高级图查询可做到准实时响应,同时支持动态秒级更新和分钟级批量更新。直观展现数据间的复杂关系,大幅度提升知识图谱的探索效率。完备的图查询语言腾讯知识图谱一站式平台支持 JDBC 函数式调用提供服务,同时也支持类 SQL 结构化查询语言。
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