史上最全的it职业技术知识图谱的简单介绍

基础知识-知识图谱

知识图谱的构建形式：自顶向下：先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。自底向上（常用）：从一些开放链接数据中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建顶层的本体模式。

知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点（Point）和边（Edge）组成。知识图谱又称为科学知识图谱，其本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。

关系抽取：通过自然语言处理技术，从文本中提取实体之间的关系，并将它们转化为图谱中的边。知识表示：将实体和关系表示为图谱中的节点和边，以图谱的形式呈现出来。

1、人工智能需要学习的基础内容——认知与神经科学：具体包括认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等课程。人工智能伦理：具体包括人工智能、社会与人文，人工智能哲学基础与伦理等课程。

2、人工智能需要多种基础知识，包括数学、统计学、计算机科学等。具体而言，学习人工智能需要掌握数学基础，特别是线性代数、微积分和概率论，这些都是人工智能领域的基础知识。

3、人工智能需要的基础课程包括数学课：高等数学、线性代数、概率论与数理统计，复变函数与积分变换、离散数学、最优化、随机过程。

4、基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库编程语言基础：C/C++、Python、Java 人工智能基础知识：IDC逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。

5、人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。

知识图谱技术是一种基于图的数据库，用于存储知识和建模世界中的实体之间的关系。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。

知识图谱的概念是：知识图谱是自顶向下(top-down)的构建方式。自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。

知识图谱的构建流程主要包括以下几个步骤：收集数据：收集与知识图谱相关的数据，包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据包括数据库、表格等，非结构化数据包括网页、文本、图片等。

知识图谱是一种基于语义的知识表示方法，它可以将不同领域的知识进行结构化、标准化和统一化，形成一个大规模的、可查询的知识库。

1、知识图谱的核心内容为三元组。三元组是以〈主体（Subject），属性（Property），客体（Object）〉形式的词组，例如〈姚明，职业，篮球运动员〉，主体与客体之间，有多对一对多的关系。

2、所以需要对它里面进行一个抽取，这是构建知识图谱中比较费时费力的一个工作。从数据里需要抽取的其实就是之前所提到的实体、属性、关系这些信息。对于实体的提取就是NLP里面的命名实体识别。

3、知识图谱在国内属于一个比较新兴的概念，国内目前paper都比较少，应用方主要集中在BAT这类手握海量数据的企业，这个概念是google在2012年提出的，当时主要是为了将传统的keyword-base搜索模型向基于语义的搜索升级。

4、在支付场景下，利用知识图谱将票据诈骗、信用卡套现等行为扼杀在摇篮里。