知识图谱实战应用17
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下知识图谱实战应用17-推荐系统在婚恋交友项目上的实际应用，推荐系统在婚恋交友项目中的应用可以大大提高用户的匹配效果和满意度。通过利用大数据和智能算法分析用户需求、行为和反馈，推荐系统能够为用户找到更符合他们期望的交友对象，提升交友成功率，并节省用户搜索和筛选的时间和精力。
文章目录：
引言背景介绍知识图谱在婚恋交友匹配中的应用意义技术准备Python和Neo4j简介py2neo库介绍与安装Neo4j图数据库的安装与配置数据准备创建人物信息CSV文件样例导入CSV数据到Neo4j图数据库系统设计与实现创建基本数据结构与关系模型数据导入与查询编写匹配算法实现推荐系统代码实现与运行完整的Python代码示例运行代码并展示结果结果与讨论展示推荐系统的输出结果分析系统的优缺点总结引言
背景介绍：在当今社会，婚恋交友已经成为很多人生活中的一部分。然而，找到一个真正合适的伴侣并非易事。传统的交友方式存在很多局限性，如地域限制、信息不对称等。因此，利用人工智能技术提供更智能化、个性化的匹配服务成为迫切需求。
知识图谱在婚恋交友匹配中的应用意义：知识图谱是一种描述事物间关系的语义网络，能够将众多信息进行结构化、关联化的存储与查询。在婚恋交友领域&
基于知识图谱的仿真想定智能生成方法
源自：指挥与控制学院
作者：安靖 司光亚 周杰 韩旭
摘
要
仿真想定的开发,存在着专业性强、定制要求高、迁移性差等问题.针对这一系列问题,设计并实现一种基于知识图谱的仿真想定智能生成方法.通过基于强化学习的全局特征链接多源仿真模型实体,构建了知识图谱；基于该知识图谱,设计了适用于仿真模型匹配的实体对齐算法和基于文档对象模型（documentobjectmodel，DOM）的脚本生成方法,实现仿真想定的智能映射,以“立体投送”行动为实例展开实验,实验结果表明：生成的仿真想定能够驱动仿真系统按照预定行动时序运行,方法有效.
关键词
仿真想定 知识图谱 强化学习 实体对齐
1仿真想定的定义和形式化描述
2知识图谱的构建
2.1
领域知识本体建模
2.2
多源仿真模型实体链接
3基于知识图谱实体对齐的仿真想定匹配映射
3.1
实体对齐
3.2
脚本生成
4仿真想定生成实例验证和分析
5结论
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“人工智能技术与咨询” 发布
知识图谱：方法、实践与应用
链接：pan.baidu.com/s/1RUZm7BrDOfyyhFofEDuN3w?pwd=88vk
提取码：88vk
适读人群：本书适合有一定自然语言处理和机器学习基础的学生、研究者或从业者阅读，尤其是希望深入研究知识图谱的数据工程师，对人工智能相关方向感兴趣的在校学生，希望进入大数据应用的研究者。
知识图谱方法。系统阐述知识图谱的发展历史与基本概念，梳理知识图谱全生命周期技术，建立方法论思维。
知识图谱实践。囊括知识表示与建模、知识存储、知识抽取与挖掘、知识融合、知识推理、语义搜索、知识问答等，系统性介绍知识图谱技术。各章节提供典型开源工具实践案例，提供相关工具、实验数据及完整的操作说明。
知识图谱应用。结合电商、图情、生活娱乐、企业商业、创投、中医临床、金融等实际应用场景，详细介绍领域知识图谱的构建方法。
内容简介知识图谱是较为典型的多学科交叉领域，涉及知识工程、自然语言处理、机器学习、图数据库等多个领域。《知识图谱：方法、实践与应用》系统地介绍知识图谱涉及的关键技术，如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图谱表示学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。此外，本书还尝试将学术前沿和实战结合，让读者在掌握实际应用能力的同时对前沿技术发展有所了解。
《知识图谱：方法、实践与应用》既适合计算机和人工智能相关的研究人员阅读，又适合在企业一线从事技术和应用开发的人员学习，还可作为高等院校计算机或人工智能专业师生的参考教材。
作者简介王昊奋，上海交通大学计算机博士。中文知识图谱zhishi.me创始人、OpenKG发起人之一、CCF理事、CCF术语审定工委主任、CCFTF执委、中文信息学会语言与知识计算专委会副秘书长、上海交通大学校友会AI分会秘书长。在知识图谱、问答系统和聊天机器人等诸多领域有丰富的研发经验。
漆桂林，东南大学计算机学院教授、东南大学认知智能研究所所长、南京柯基数据科技有限公司首席科学家、OpenKG发起人之一、中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会副主任、中国科学技术情报学会知识组织专业委员会副主任、爱思唯尔（Elsevier）数据管理顾问委员会顾问、国际期刊JournalofDataIntelligence执行主编。科研成果在电力故障智能检测和知识推送、医药知识问答及网络安全态势感知系统等领域得到了实际应用。
陈华钧，浙江大学计算机科学与技术学院教授。浙江大学阿里巴巴知识引擎联合实验室负责人、浙江省大数据智能计算重点实验室副主任、中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会副主任委员、中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会副主任委员、OpenKG发起人。曾获国际语义网会议ISWC*佳论文奖。
知识图谱在银行风险管理中的应用
银行作为金融机构，需要处理大量的复杂数据和信息。知识图谱作为一种强大的数据建模和分析工具，可以帮助银行更好地管理和利用这些数据和信息。知识图谱为银行提供了一种强大的数据建模和分析工具，可以帮助银行更好地管理数据、发现知识、管理风险和提升客户关系。通过应用知识图谱，银行可以更好地应对复杂的金融环境，提高业务效率和决策质量。
知识图谱是一种表示和组织知识的图形化模型，用于描述实体之间的关系和属性。它是基于语义的知识表示方法，旨在将人类的知识以结构化的方式进行表示和存储。通过在知识图谱中建立实体、关系和属性之间的连接，可以构建出一个复杂的网络结构，形成一个全面而丰富的知识库。这使得知识图谱可以帮助我们更好地理解和推理知识，从而应用于各种领域，如自然语言处理、搜索引擎、智能问答系统、推荐系统等。
银行知识图谱的作用知识图谱可以帮助银行整合数据、识别风险、优化客户关系、提供智能决策支持，从而提升银行的竞争力和业务效率。
1.数据整合：银行通常拥有来自不同系统、部门和业务领域的各种数据，如客户信息、交易记录、风险数据等。知识图谱可以帮助银行整合这些分散的数据源，建立一个统一的数据视图，使得银行可以更全面地了解和分析数据，从而做出更准确的决策。
2.知识发现：银行内部和外部有大量的知识和信息，如法规法规、市场趋势、行业洞察等。知识图谱可以帮助银行捕捉和表达这些知识，建立知识图谱模型，从而帮助银行内部的员工和系统更好地理解和应用这些知识，提高工作效率和决策质量。
3.风险管理：银行面临着各种风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。知识图谱可以帮助银行整合和分析大量的风险数据，建立风险模型，识别和评估风险，并提供相应的风险管理策略和决策支持。
4.客户关系管理：银行需要建立和维护与客户的良好关系。知识图谱可以帮助银行建立客户画像，整合和分析客户的相关数据和信息，从而更好地了解客户需求、提供个性化的产品和服务，并提升客户满意度和忠诚度。
沃丰科技知识图谱优势沃丰科技AI场景落地专家GaussMind基于深度学习NLP算法，实现上传、标注数据，自定义构建模型训练，构建可视化图谱，将非结构化文档自动构建成知识图谱结构化知识表示，快速查找知识构建知识关联，发现未知联系，赋能企业对知识数据的多纬度利用。沃丰科技GaussMind知识图谱有以下应用场景：
1.搜索与推荐：将相关知识点绘制成知识图谱。通过自然语言理解，识别用户查询中的实体和属性信息，基于知识图谱的知识计算能力，为用户搜索和推荐满足需求的结构化信息内容。
2.智能问答：基于客户常见问题建立大规模知识库，构建知识图谱。机器通过理解，将用户的问题转化为对知识图谱上的知识点查询，自动回复用户关心的问题答案。
3.分析与决策：知识图谱通过语义连接帮助理解大数据，获得对大数据的洞察，提供决策支持，应用于各行业。
沃丰科技GaussMind知识图谱行业应用当前，众多领域都在做知识图谱方向的应用落地探索。医药医疗、电商新零售、工业制造业、金融银行业等数据规范度比较好的行业，应用知识图谱会更加智能和高效。
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教务处举办“人工智能中的知识图谱及其应用”学习讲座
2023年3月9日下午，教务处邀请金融学院张宁教授在学院南路校区主教楼417面向全处教师进行了“人工智能中的知识图谱及其应用”的知识讲座。此次讲座也是教务处党支部“学习宣传贯彻党的二十大精神”系列活动之一。教务处处长林光彬，副处长李季、沈健，财政税务学院李贞教授、统计与数学学院孙博教授及教务处各科室工作人员参加讲座。
讲座中，张宁教授从知识图谱“是什么”“怎么做”“怎么用”三方面为大家深入浅出介绍了知识图谱的概念定义、发展背景、历史沿革、功能特征及构建过程。知识图谱是实现人工智能的重要基石，通过结构化知识表示方法，能够帮助将碎片化、分散式的知识内容、教育资源、能力目标等构建成语义网络，呈现人才培养过程中各要素之间的相互关系。他配合简单易懂的实例，帮助大家更好的理解知识图谱技术和应用，并展望了新一代人工智能的发展方向。
（张宁教授做分享报告）
整场讲座理论与实践结合，启迪与收获并存，老师们纷纷发言开展热烈讨论，探讨将知识图谱应用到教育领域的可能性和建设性，张宁教授也认真负责得回答了大家提出的各种问题，使大家对知识图谱有了更深刻的理解和认识。
（林光彬处长总结发言）
林光彬处长在总结发言中指出：教务处要致力于全面提高人才培养的自主能力和责任意识，全面助力我校本科生专业课程体系建设与培养方案优化路径向纵深推进，大力培养高质量的复合型、交叉型、创新型人才，为提升学校本科人才培养质量贡献智慧和力量。知识图谱作为重要的知识管理工具能够有效的帮助我们梳理课程逻辑、改进课程体系、优化培养方案，在未来的工作中，我们将通过建设课程知识图谱和专业知识图谱，推动本科生教育教学改革与发展。
北京发布人工智能大模型应用案例
27日，北京市科委、中关村管委会发布本市首批10个行业人工智能大模型典型应用案例，聚焦城市治理、医疗健康、科学研究、智慧金融、智慧生活、智慧城市等重点领域，在帮助行业用户“降本提质增效”的同时，开发新功能、形成新产品、拓展新应用，推动人工智能技术与行业更加深度融合。
过去半年，以GPT-4为代表的大模型技术引领了新一轮全球人工智能创新热潮。国内外大模型科研高速迭代，大模型赋能行业应用正在蓬勃兴起，有望形成新的产业业态和经济增长点。北京是国内大模型创新基础最好、人才团队最集中、研发能力最强、产品迭代最活跃的地区，涌现出文心一言、ChatGLM等一批具有代表性的大模型产品。科技部新一代人工智能发展研究中心发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，我国10亿参数规模以上的大模型已发布79个，其中北京发布的共38个，占全国近一半，大模型学者指数、模型开源数量和影响力等指标均位居全国第一。
为加快人工智能场景建设相关举措落地实施，北京市科委、中关村管委会瞄准国家重大战略、社会民生关切和垂直行业场景需求，把握当前阶段大模型技术演进趋势和行业应用特点，组织专家凝练并发布现阶段技术创新性相对较强、成熟度相对较高、应用前景广阔的首批10个行业大模型典型应用案例。案例均由技术供给方与场景需求方联合研发，充分展现大模型技术能力，深度结合不同行业需求特点。
北京青年报记者在首批10个行业大模型典型应用案例名单中看到，这些应用案例聚焦城市治理、医疗健康、科学研究、智慧金融、智慧生活、智慧城市等重点领域，具体包括：由百度集团和国网智能电网研究院有限公司共同开发的基于电力行业NLP大模型的设备运检知识助手示范应用，由北京智谱华章科技有限公司和北京中医药大学东方医院共同开发的数字中医大模型示范应用，由中科院自动化所和中铁建设集团有限公司共同开发的面向建筑领域多模态行业大模型示范应用，由中关村科学城城市大脑股份有限公司和科大讯飞（北京）有限公司共同开发的自主可控城市大脑大模型示范应用，由云知声智能科技股份有限公司和北京友谊医院共同开发的基于山海大模型的门诊病历生成系统示范应用，由北京科学智能研究院和中国航发北京航空材料研究院共同开发的覆盖元素周期表原子间势函数预训练模型示范应用，由第四范式（北京）技术有限公司和北京中关村银行股份有限公司共同开发的多模态智慧金融大模型示范应用，由毫末智行科技有限公司和长城汽车股份有限公司共同开发的自动驾驶大模型DriveGPT示范应用，由北京衔远有限公司和北京一轻科技集团有限公司共同开发的面向消费领域的品商大模型示范应用，由北京面壁智能科技有限责任公司和智者四海（北京）技术有限公司共同开发的智能问答大模型示范应用。
以“自主可控城市大脑大模型示范应用”为例，案例聚焦城市治理领域，以如如ChatTT为技术基础，应对人工智能时代的信息安全问题，完成城市治理大模型的国产化改造并示范应用，加速城市智能化建设，全面提升城市治理能力。
市科委、中关村管委会正在持续征集北京市行业大模型典型应用案例和场景需求，编制北京市大模型技术产业创新图谱，并将适时发布。同时从算力、数据、人才、投资等多方面落地一批支持措施，持续做好大模型相关技术研发和产业培育工作，加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地。
27日，北京市科委、中关村管委会发布本市首批10个行业人工智能大模型典型应用案例，聚焦城市治理、医疗健康、科学研究、智慧金融、智慧生活、智慧城市等重点领域，在帮助行业用户“降本提质增效”的同时，开发新功能、形成新产品、拓展新应用，推动人工智能技术与行业更加深度融合。
过去半年，以GPT-4为代表的大模型技术引领了新一轮全球人工智能创新热潮。国内外大模型科研高速迭代，大模型赋能行业应用正在蓬勃兴起，有望形成新的产业业态和经济增长点。北京是国内大模型创新基础最好、人才团队最集中、研发能力最强、产品迭代最活跃的地区，涌现出文心一言、ChatGLM等一批具有代表性的大模型产品。科技部新一代人工智能发展研究中心发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，我国10亿参数规模以上的大模型已发布79个，其中北京发布的共38个，占全国近一半，大模型学者指数、模型开源数量和影响力等指标均位居全国第一。
为加快人工智能场景建设相关举措落地实施，北京市科委、中关村管委会瞄准国家重大战略、社会民生关切和垂直行业场景需求，把握当前阶段大模型技术演进趋势和行业应用特点，组织专家凝练并发布现阶段技术创新性相对较强、成熟度相对较高、应用前景广阔的首批10个行业大模型典型应用案例。案例均由技术供给方与场景需求方联合研发，充分展现大模型技术能力，深度结合不同行业需求特点。
北京青年报记者在首批10个行业大模型典型应用案例名单中看到，这些应用案例聚焦城市治理、医疗健康、科学研究、智慧金融、智慧生活、智慧城市等重点领域，具体包括：由百度集团和国网智能电网研究院有限公司共同开发的基于电力行业NLP大模型的设备运检知识助手示范应用，由北京智谱华章科技有限公司和北京中医药大学东方医院共同开发的数字中医大模型示范应用，由中科院自动化所和中铁建设集团有限公司共同开发的面向建筑领域多模态行业大模型示范应用，由中关村科学城城市大脑股份有限公司和科大讯飞（北京）有限公司共同开发的自主可控城市大脑大模型示范应用，由云知声智能科技股份有限公司和北京友谊医院共同开发的基于山海大模型的门诊病历生成系统示范应用，由北京科学智能研究院和中国航发北京航空材料研究院共同开发的覆盖元素周期表原子间势函数预训练模型示范应用，由第四范式（北京）技术有限公司和北京中关村银行股份有限公司共同开发的多模态智慧金融大模型示范应用，由毫末智行科技有限公司和长城汽车股份有限公司共同开发的自动驾驶大模型DriveGPT示范应用，由北京衔远有限公司和北京一轻科技集团有限公司共同开发的面向消费领域的品商大模型示范应用，由北京面壁智能科技有限责任公司和智者四海（北京）技术有限公司共同开发的智能问答大模型示范应用。
以“自主可控城市大脑大模型示范应用”为例，案例聚焦城市治理领域，以如如ChatTT为技术基础，应对人工智能时代的信息安全问题，完成城市治理大模型的国产化改造并示范应用，加速城市智能化建设，全面提升城市治理能力。
市科委、中关村管委会正在持续征集北京市行业大模型典型应用案例和场景需求，编制北京市大模型技术产业创新图谱，并将适时发布。同时从算力、数据、人才、投资等多方面落地一批支持措施，持续做好大模型相关技术研发和产业培育工作，加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地。
教务处党支部组织开展“人工智能中的知识图谱及其应用”学习讲座
2023年3月9日下午，教务处党支部邀请金融学院张宁教授在学院南路校区主教楼417举行了“人工智能中的知识图谱及其应用”的知识讲座。党支部书记林光彬、副书记李季，教务处副处长、民进支部副主委沈健，教务处党支部20余位党员及感兴趣的教师参加学习。此次讲座是教务处党支部“学习宣传贯彻党的二十大精神”系列活动之一。
张宁教授从知识图谱“是什么”“怎么做”“怎么用”三方面为大家深入浅出介绍了知识图谱的概念定义、发展背景、历史沿革、功能特征及构建过程。知识图谱是实现人工智能的重要基石，通过结构化知识表示方法，能够帮助将碎片化、分散式的知识内容、教育资源、能力目标等构建成语义网络，呈现人才培养过程中各要素之间的相互关系。整场讲座理论与实践结合，启迪与收获并存，老师们纷纷发言开展热烈讨论。
党支部书记林光彬同志在总结发言中指出：教务处要致力于全面提高人才培养的自主能力和责任意识，全面助力我校本科生专业课程体系建设与培养方案优化路径向纵深推进，大力培养高质量的复合型、交叉型、创新型人才。知识图谱作为重要的知识管理工具能够有效的帮助我们梳理课程逻辑、改进课程体系、优化培养方案，在未来的工作中，我们将通过建设课程知识图谱和专业知识图谱，推动本科生教育教学改革与发展。