知识图谱在行业中的应用案例
2018年6月30日
人工智能/场景应用
漆桂林 教授
东南大学认知智能研究所

东南大学知识科学与工程实验室的负责人,东南大学认知科学研究所所长格里菲斯大学客座教授、图卢兹大学的客座教授。于2006在贝尔法斯特女王大学获得计算机科学博士学位。曾任职卡尔斯鲁厄大学美国国际复兴开发银行研究所,研究兴趣包括知识表示和推理、不确定性推理和语义网。ARC(声学研究中心)发现项目的共同研究者。


  • 分享简介

    知识表示和推理的知识图在过去十年,被应用却不曾普及到全行业。本次分享用图形表达本体,从而可以在图形上执行并行推理。将介绍一些关于知识图的非标准推理的工作。基于上下文信息的知识表示学习方法,将介绍我们从数据中学习轻量级本体的工作。最后,将讨论知识图在不同领域的应用,如金融、互联网、物联网等

  • 分享提纲

    1分享的几个知识点(突出具体的实际行业实例)

    2 知识图谱的表现在行业中的展现

    3知识图谱的逻辑基础

    4知识图谱的更新

    5知识图谱的机器学习

    6知识图谱的应用

  • 分享收益

    1.目标:让行业实践者更好地了解知识图谱表示和推理的理论和应用

    2.成功(或教训)要点:知识图谱推理需要能够处理大规模数据,所以需要采用并行推理技术

    4.启示:提炼出该内容(或项目)的具体收益点。

    学习知识图谱的历史,了解知识图谱推理的最新进展,包括逻辑推理和统计推理,了解知识图谱推理的应用。

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