100个知识图谱

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数字营销知识领域图谱从哪几个方面入手

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1、首先，搜索引擎优化是提高网站在自然搜索引擎排名中的排名，增加网站曝光度和流量的重要途径。 要了解数字营销，您需要了解基础知识。 搜索引擎优化策略和技术。
2。 其次，搜索引擎营销，SEM，是通过广告获得流量和曝光的一种方式，包括搜索引擎广告和展示广告。 了解SEM的基本概念、广告分发方式、分发平台以及内容评价效果可以帮助您更好地进行数字营销。
3。 内容营销。 内容营销是通过有价值的内容吸引潜在客户，提高品牌知名度和好感度。 了解内容营销策略、方法和技巧可以帮助您更好地吸引潜在客户并提高销售转化率。

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基础知识-知识图谱

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知识图谱构建形式：
自上而下：首先定义知识图谱的本体和数据模型，然后将实体添加到知识库中。
自下而上（常用）：从一些开放链接数据中提取实体，选择置信度较高的实体添加到知识库中，然后构建顶层本体模型。
(1)语义信息提取；（2）多元数据的整合与验证（知识整合）；Freebase、维基数据、DBpedia、YAGO。 包含大量的半结构化和非结构化数据。
垂直行业知识库（特殊领域）：IMDB（影视）、MusicBrainz（音乐）、ConceptNet（概念）等。

基于规则和字典的方法（为目标实体编写模板然后进行匹配）：编写大量规则或模板，覆盖范围有限，难以适应新的需求
基于机器学习统计的方法（机器学习、训练模型、实体识别）：监督学习算法受训练集限制，准确率和召回率都不理想
（召回率：真阳性/真阳性+假阳性准确率：真阳性+真阴性/真阳性+假阳性+真阴性+假阴性）
开放域的提取方法（针对大型Web语料库）：通过少量示例实体建立特征模型，然后将其应用于新的数据集，对新的实体进行分类和分组。 （迭代扩展）

早期：人工构建规则和语义模板；
实体间关系模型取代早期人工构建；
开放的面向领域的信息抽取框架（OIE）：提取隐式关系的性能较低。
（隐式关系抽取：一种基于马尔可夫逻辑网络和本体推理的深度隐式关系抽取方法）

实体属性抽取问题可以转化为关系抽取问题

分布式表示的目的是用一个综合的向量来表示实体对象的语义信息，这种形式在知识图谱的计算、补全和推理中发挥着重要作用：
1实体之间的语义关联为自然的语义关联提供了极大的便利。 语言处理（NLP）。
2.

消除实体冲突和性问题指标不明确等不一致之处。
(1)数据分区索引进行对齐；
(2)使用相似度函数或相似度算法查找匹配出现；
(3)对齐算法（配对实体的对齐，全局（局部））集合实体的对齐）例如连接。

实体对齐后，得到一系列基本的事实表达。 事实并不等同于知识，它们只是知识的基本单位。

本体相当于知识库模板，赋予它们强大的层次结构和很少的冗余。

可分为手动构建和数据驱动自动构建。
数据驱动本体自动构建：
①纵向概念之间并列关系计算：计算两个实体之间并列关系的相似度，分析它们在语义层面是否属于同一概念。
②实体上下关系的提取。
③本体生成：将每个阶段获得的概念进行分组，并为每一类实体指定一个或多个公共上位词。

它通常与实体对齐任务一起运行：衡量知识的可信度，保留置信度较高的知识并丢弃置信度较低的知识。

主要包括模型层更新和数据层更新。

一阶谓词逻辑、描述逻辑、规则等
(1)一阶谓词逻辑：基于命题，命题包括个体（实体）和谓词（属性或关系）。
(2)基于描述逻辑的规则推理：在(1)的基础上发展起来，目的是追求知识表示能力和推理复杂度之间的平衡。
(3)通过本体概念层面进行推理。

如果目标节点可达，则判断源节点与目标节点之间存在关系。
（关系路径建模研究尚处于起步阶段，有待进一步探索）

参考文献：
[1]徐增林，盛永攀，何立荣，王亚芳。 图技术的知识研究[J]．中国电子科技大学学报，2016，45(04):589-606。