為什麼一定要學知識圖譜

為什麼要學知識圖譜

2012 年，Google 在優化搜索引擎的查詢時率先運用了知識圖譜，人們開始發現，知識圖譜有助於機器理解現實世界。

經過近 6 年的技術發展，知識圖譜在越來越多的垂直領域得到實踐。例如，在醫療領域，通過構建醫療知識圖譜，能幫助醫生快速查找合適的診斷方案；在金融領域，通過構建金融知識圖譜，能夠讓系統智能定位風險賬號；在公共安全領域，通過構建公安知識圖譜，能夠協助警務人員快速鎖定犯罪嫌疑人.......

然而，相比於傳統技術，知識圖譜的普及遠遠不夠。大部分垂直行業中的技術和業務人員對知識圖譜的概念、用途和相關技術的認識仍然比較模糊。

知識圖譜學習入口

《深度學習應用實踐 60 講》之 知識圖譜技術實踐視頻課程中，主講知識圖譜方面的相關內容。課程首先回顧知識圖譜的發展歷史，讓你對知識圖譜的來龍去脈有個整體的了解。隨後，詳細介紹知識圖譜生命周期中各個環節涉及的理論、技術和工具。具體包括知識圖譜的構建、存儲、表示、計算和應用這五大部分。

知識圖譜構建章節，主要介紹非結構化數據的治理技術和工作；存儲章節，主要介紹知識圖譜的數據模型、圖資料庫和選型指標等；表示和計算章節，主要介紹基於符合和基於分散式表示的兩大類技術方法；應用章節，主要介紹多個公安、金融的應用場景。

從上述大綱可知，本課程主要圍繞知識圖譜全生命周期的各項技術進行介紹，是一門很好的關於知識圖譜的入門級課程。通過本課程的學習，你將對知識圖譜有進階認識。同時，你可以以本課程為基礎，結合自身所在行業和從事的工作，對感興趣的內容可以進一步的深入學習。

大咖講師

邵鎣俠，明略數據 SCOPA 技術顧問，北京大學博士後在讀。專註於大規模圖計算優化、圖挖掘應用以及複雜網路分析等技術方向，在相關領域發表學術論文 10 余篇，包括 SIGMOD、VLDB、TKDE 等國際一流學術會議和期刊。曾獲 Google 博士獎學金，並獲得「微軟學者」等稱號。

零基礎？最高效？

本課程內容體系完整，除了必備的計算機基礎知識以外，無需專業知識即可學習。任何想了解知識圖譜的人均可以學習本課程。

為了取得較好的學習效果，建議第一章為必修。由於餘下的章節內容自洽，你可以根據自己的興趣點，選擇性地學習相應的章節，比如如果你只對知識圖譜的構建感興趣，可以僅學習第一章節和第二章節。

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