用得好的数据才是资产 当数据资产遇上常识图谱 (用得好的数据库有哪些)

本文目录导航：

• 用得好的数据才是资产，当数据资产遇上常识图谱
• 2020年行业常识图谱构建与运行典型案例剖析 附全套常识图谱常识库控制课件
• 【案例分享】常识图谱在介绍等场景下的运行通常
• 生存服务畛域常识图谱实例：美团大脑
• 常识图谱平台：第四范式Sage Knowledge Base

  第四范式开发了低门槛的常识图谱平台，允许智能化常识图谱示意学习。
  
  以三元组到子图的示意学习为例，他们设计了基于三元组和门路的模型，如双线性模型、PTransE、RSN和Interstellar，以及图神经网络模型RED-GNN。
  
  这些模型旨在捕捉更丰盛的常识示意和语义消息。
  
  

  

  详细了解Sage Knowledge Base技术，可访问《AI技术运行案例手册》。

• 其余运行案例

用得好的数据才是资产，当数据资产遇上常识图谱

文 / DMS资产团队

01、E-R图简介

E-R图（Entity Relationship Diagram）是一种实体相关模型，用矩形示意实体，椭圆示意实体属性，菱形示意实体间的关联相关。

在数据库控制中，E-R图被宽泛经常使用。

若回到大学数据库课堂，你或者会对下图感到相熟。

02、E-R图的对比

以DMS META数据库为例，E-R图展现表间外键援用相关。

但是，当检查DMS的E-R图时，你会发现它愈加丰盛和详细，与传统版本有清楚不同。

03、DMS增强E-R图的成功

DMS对E-R图的增强关键体如今以下几个方面：

3.1 传统E-R才干

DMS创立多个会员表并构建外键相关，同时经常使用测试数据构建才干。

增强E-R图展现物理外键间关联，提供表概略和关联相关。

3.2 列算子血统解析

基于自研列算子血统解析器，DMS解析SQL并构建增强E-R图。

模拟实在场景操作，展现字段间的关联、依赖和影响。

3.3 义务编排E-R才干

经过义务编排配置，DMS构建数据ETL义务的调度血统相关，展现义务编排的关联。

3.4 智能探查E-R才干

智能探查引擎智能开掘数据资产中的潜在关联，增强E-R图展现智能识别的关联相关。

04、DMS增强E-R的技术才干

DMS的增强E-R技术集多云多源数据纳管、一致Catalog采集、列算子血统解析和数据资产常识图谱于一体，提供深度的关联相关剖析。

4.1 多云多源的数据纳管

允许阿里云、他云和自建数据源，成功数据一致控制和控制。

4.2 一致Catalog采集

稳固允许元数据采集，为数据控制和控制提供撑持。

4.3 列算子血统解析

解析SQL中的数据加工逻辑，提供结构化解析结果。

4.4 数据资产常识图谱

构建数据资产常识图谱，提供可视化查问和服务。

05、案例展现

招商银行内数据控制场景中，DMS的列算子血统解析和数据资产常识图谱施展了关键作用，有效洞察数据品质疑问，优化业务效率。

快体验DMS，感触数据资产控制的高效与智能化。

<a href=/?...

2020年行业常识图谱构建与运行典型案例剖析 附全套常识图谱常识库控制课件

常识图谱，作为一种将实体及其相关结构化的常识示意模式，曾经成为数字化转型和人工智能运行的关键组成局部。

在2020年，构建与运行常识图谱成为泛滥行业关注的焦点。

本文旨在深化讨论常识图谱构建的外围疑问，以及其在不同行业中的详细运行实例。

构建常识图谱常识库是一项系统工程，它须要对特定畛域的专业常识启动深度开掘和整顿。

首先，明白常识图谱的定义和构建指标是基础，其次，选用适合的工具和技术，如本体论、常识抽取和融合等，是构建环节的关键。

此外，继续的控制和降级是常识图谱常年有效性的保证。

常识图谱在各行业中的运行多样且深化。

以金融证券行业为例，从构建常识图谱、到数据抽取与整合、再到实践运行，常识图谱为金融机构提供了更为精准的危险评价、客户剖析和决策允许。

经过构建行业常识图谱，可以成功常识的结构化控制，提高消息的应用效率和决策的迷信性。

在本文中，咱们不只提供了常识图谱构建与运行的通常指点，还经过一系列的典型案例剖析，展现了常识图谱在不同行业中的实践运行场景。

经过深化剖析，读者可以了解到常识图谱如何为行业带来价值，以及如何成功其技术转化。

本系列蕴含了多个畛域的常识图谱构建案例，如金融、医疗、人工智能、教育等。

每个案例都涵盖了从通常到通常的全环节，包括技术选型、数据预备、模型构建、运行部署等步骤，为读者提供了片面的学习资源和通常指点。

此外，咱们还提供了一系列常识图谱相关的报告、课件、方案书等资源，涵盖了常识图谱构建的各个方面，如存储、控制、运行等，旨在协助读者深化了解常识图谱在实践上班中的运行和控制。

在构建与运行常识图谱的环节中，把握外围技术和方法至关关键。

经过本系列的内容，读者将能够系统地学习常识图谱构建的通经常识，了解行业运行的最佳通常，并把握常识图谱控制的适用技艺。

这将有助于推进常识图谱在各行业的深化运行，促成数字化转型和智能化开展的进程。

【案例分享】常识图谱在介绍等场景下的运行通常

常识图谱作为语义与结构消息的集成，近年来在介绍、医疗等畛域展现出宽泛运行。

以下是两个成熟的运行实例。

生存服务畛域常识图谱实例：美团大脑

美团为了优化商家和用户体验，构建了生存文娱畛域的大规模常识图谱。

在介绍场景中，美团面临可解释性需求强、畛域多样、数据稠密和时空复杂等疑问。

处置方案包括结构化消息展现，如经过药品效用展现给用户，以及应用图谱门路启动介绍，如经过“奶茶”介绍相关口味的子类。

在美团大脑中，常识推理生成的介绍理由基于用户与商户的门路关联，如介绍“和你一样的四川老乡也青睐这家店的水煮鱼”。

更多细节可见《AI技术运行案例手册》。

常识图谱平台：第四范式Sage Knowledge Base

第四范式开发了低门槛的常识图谱平台，允许智能化常识图谱示意学习。

以三元组到子图的示意学习为例，他们设计了基于三元组和门路的模型，如双线性模型、PTransE、RSN和Interstellar，以及图神经网络模型RED-GNN。

这些模型旨在捕捉更丰盛的常识示意和语义消息。

详细了解Sage Knowledge Base技术，可访问《AI技术运行案例手册》。

其余运行案例

常识图谱还裁减到了学术界，如Mila试验室的逻辑规定推理，以及电力行业中的常识图谱。

要了解更多运行，可登录《AI技术运行案例手册》失掉资源。