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知识图谱限时活动

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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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  • 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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  • 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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  • 企业画像

    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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  • 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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  • 图数据库 KonisGraph

    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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  • 活动 | YOCSEF TDS “知识图谱”专题探索班

    报名网址:http:conf2.ccf.org.cnTDS2 ◆ ◆ ◆ ◆知识图谱和图数据是目前计算机学科相关研究中的热点,其具体研究涵盖知识图谱构建,知识图谱的存储和查询系统,面向知识图谱应用,以及大图数据的处理分析方法及系统等知识图谱的研究之所以引起了众多研究者的关注,是因为面向知识图谱和图数据为计算机研究者提供一个非常好的交叉研究对象,这包括自然语言处理、数据库、知识工程和机器学习等领域。贾岩涛华为公司中央软件院知识图谱首席技术专家?贾岩涛博士,华为公司中央软件院知识图谱首席技术专家,曾任中科院计算所副研究员,开放网络课题组组长。在国内外顶级和重要期刊上发表论文50余篇,授权专利15个,出版知识计算相关专著1部。其主导设计与研发的知识图谱自动构建工具多次在国际知识图谱构建权威评测TAC-KBP中排名第一。在国际顶级学术会议与期刊发表论文百余篇,授权近20项知识图谱专利。
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  • 知识图谱入门(一)

    本文旨在对知识图谱进行这样全面的总结,具体的内容这里不做赘述,请参考下面的章节名称。本文的目标受众包括刚刚入门知识图谱的新手,并不假设读者拥有知识图谱的相关背景知识,可以放心阅读。在实践中,知识图谱的目标是作为组织或社区内不断发展的共享知识基础。这里将实际的知识图谱分为两类:开放知识图谱和企业知识图谱。开放知识图谱是在网上公布的,可以直接获取其内容。为了方便理解,下面的章节中使用了一个与智利旅游业相关的知识图谱作为说明案例(因为作者是智利的)。该知识图谱由智利旅游局构建,主要描述了智利的旅游景点、文化活动、服务、商业、城市以及旅游路线等内容。在基于这张表组织数据的过程中,旅游局发现了一些严重的问题:某些活动可能有多个名字(如不同语言);某些活动可能有多个地点;对于未来的活动其开始和结束时间尚不清楚等。在知识图谱中,节点用于表示实体,而边则用于表示实体间的(二元)关系。下图给出了旅游局如何将相关活动数据建模为一个有向标记图的示例:?
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  • 词汇表

    三元组(实体-关系-属性)三元组(实体-关系-属性)是在知识图谱中,通常用“实体(Entity)”来表达图里的节点、用“关系(Relation)”来表达图里的“边”。社区划分社区划分是在图谱网络中,有的实体之间连接较为紧密,有的则较为稀疏,在这样的网络中,连接紧密的多个实体可以看成一个社区,而在两个社区之间的连接则较为稀疏。通过多次迭代进行社区发现并划分,从而是的划分后的整个图谱网络模块度(衡量社区划分效果的指标)不断增大。图遍历图的遍历是从一个实体出发,遍历完所有的实体或者关系。
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  • 自然语言处理

    ,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
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  • 简单的每周限时活动管理

    前言接到一个需求的时候,首先会想有没有类似功能,或者以后再碰到这类功能如何处理,这次接到一个每周限时活动的任务,把具有共通点的活动时间统一管理,以后写活动只需专注业务功能即可每周活动限时管理需求:活动日程为每周= 2, --战令活动时间管理 WeeklyActivityMgr = 3, --限时活动管理} function WeeklyActivityMgr:Init() --获取库数据 self.cache方式:每天判定当日有活动,则设置当日活动时间--每天检测活动function WeeklyActivityMgr:onDayTimer() self:RefreshAcitvityTime() selfdata.state = 0 end end endend羹火活动示例当活动开始,updateTime没更新时活动重置,活动结束时出啊一次AcitvityEnd,这里需要每分钟场景发放一次奖励,就一起放定时器了() end self:SendReward() self:SendClientMsg() elseif data.state == 0 then --活动关闭,是否触发活动结束 if self.cache.updateTime
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  • 常见问题

    腾讯知识图谱和图数据库有什么区别吗?腾讯知识图谱结合了图数据库的高效存储和查询,并建立了其上的图计算引擎和可视化分析交互界面,是一个兼具图数据库、图计算引擎、图可视化展示的一体化智能平台。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?腾讯知识图谱使用配置为24核 CPU,每核2.4GHz主频,128G内存,3T SSD固态硬盘的服务器,在基于20亿个实体,2000亿条边的复杂社交网络,可在数十小时内完成重要性打分排名(PageRank腾讯知识图谱如何收费?目前内测阶段免费使用。
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  • 购买指南

    腾讯知识图谱目前处于内测阶段,您可以在 服务申请 通过之后免费使用。内测结束之后,本产品将进行公测。届时我们将在 产品发布台 发布公告,如有定价方面的变动也将提前通过邮件方式通知存量的用户。
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  • 产品概述

    在知识图谱研究中,有如下领域产生了20余项国内国际专利和数十篇国际领先的学术论文: 准实时响应千亿节点关系的在线查询。高速处理超大规模图谱中子图匹配等运算。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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  • 腾讯乐享

    腾讯乐享,凝聚腾讯十年管理经验与精华,通过直播、文档、课堂、考试、学习地图、论坛、乐问、投票、活动、祝福、积分和证书等核心应用,满足政府、企业和学校在知识管理、学习培训、文化建设和内部沟通的多元化需求,
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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。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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  • 知识图谱还是数据图谱? | 清华AI Time

    大会第一天下午,AI Time举行了第九期“认知图谱与推理”的主题辩论活动,国家“千人计划”特聘专家吴信东、中央研究院咨询科学所资深研究员苏克毅、阿里巴巴资深算法专家杨红霞、清华大学教授唐杰,一起论道了知识图谱的五次历史变革知识工程不是今天才有的,很多人讲知识图谱、认知图谱,感觉是一个新词,因为直到2012年谷歌才提出“知识图谱”(Knowledge Graph)的概念。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。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。而关于知识图谱有了常识再加上推理和动态是否就是认知图谱的疑问,唐杰指出,认知图谱就是带有推理能力和自我意识的知识图谱,在此知识图谱可以理解为一个静态的图数据库,带推理的知识图谱中每个节点都是一个模型,这些节点能生成一些新的概念
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  • 领域综述 | 知识图谱概论(一)

    本篇文章从知识图谱历史发展的角度向大家介绍知识图谱。 一. 什么是知识图谱知识图谱属于人工智能的重要分支——知识工程的研究范畴,是利用知识工程理论建立大规模知识资源的一个杀手级应用。定义知识图谱在学术界还没有统一的定义,根据维基百科,知识图谱2012年首先由谷歌公司提出,是一个提供智能搜索服务的大型知识库。因此,这里我们可以将知识图谱理解为,对语义知识的一种形式化描述框架。?知识图谱的发展历史今天我们先从知识图谱历史发展的角度来初步了解知识图谱,揭开知识图谱的神秘面纱。知识图谱是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用。1.数理逻辑在20世纪30年代开始被用于描述智能行为,模拟人类智能活动。计算机出现后,该理论又被应用到计算机上,实现了逻辑演绎系统,从而又发展出后来的专家系统和知识工程理论等。维基百科有云,认知或认识(cognition)在心理学中是指通过形成概念、知觉、判断或想象等心理活动来获取知识的过程,或者说信息加工的心理过程。知识即是经过加工的信息。
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