本文介绍知识图谱，首先会讲一段知识图谱的综述作为开场，然后就知识图谱的构建，存储，还有应用进行具体说明。 知识图谱和我们的资源页比较类似，都是需要先构建，然后存储，之后应用。 知识图谱应用广泛，我会以推荐系统为例子，说明知识图谱在推荐系统中的应用。 我们首先对知识图谱做一个简短…

从零开始构建一个电影知识图谱，实现KBQA智能问答[上篇]：本体建模、RDF、D2RQ、SPARQL endpoint与两种交互方式详细教学 效果展示： 首先介绍我们使用的数据、数据来源和数据获取方法

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1998年语义网(THe Semantic Web)被提出，它从超文本链接到语义链接。语义网是一个更官方的名称，也是该领域学者使用得最多的一个术语，同时，也用于指代其相关的技术标准。在万维网诞生之初，

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语义检索系统：基于Milvus 搭建召回系统抽取向量进行检索，加速索引 目标：使用 Milvus 搭建召回系统，然后使用训练好的语义索引模型，抽取向量，插入到 Milvus 中，然后进行检索。 语义搜

知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战（含码源）：数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等 实体关系可视化页面可视化页面尝鲜 1. 项目背景&

学习知识图谱技术离不开数据，其实很多互联网公司都有公开的一些数据源供爱好使用。下面整理一些，仅供参考。 dbpedia：它从维基百科的词条里撷取出结构化的资料，并将其他资料集连结至维基百科。DBpedia 同时也是世界上最大的多领域知识本体之一

目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。本篇是『知识图谱构建与落地实践』的起始篇，研究知识图谱的构建流程与技术细节。