推理

知识图谱的构建技术与应用研究 知识图谱的概念在2012年由Google正式提出，其目的是以此为基础构建下一代智能化的搜索引擎，改善搜索结果质量。知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，也是当下非常热门的研究方向。文章从知识图谱的概念和技术架构出发，综述知识图谱构建的关键技术，包括知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理四大主要内容。同时，对于知识图谱的当下的现实应用作进一步阐述。 目录 1知识图谱概述 2知识图谱构建技术 2.1知识抽取 2.1.1实体抽取 2.1.2关系抽取 2.1.3属性抽取 2.2知识表示 2.2.1代表模型 2.2.2复杂关系模型 2.2.3多源信息融合 2.3知识融合 2.3.1实体链接 2.3.2知识合并 2.4知识推理 3知识图谱的应用 3.1智能搜索 3.2问答系统 3.3社交网络 3.4垂直应用 4总结 参考文献 1知识图谱概述     说起知识图谱，不由得从信息检索开始，从本质上来说，知识图谱是信息检索新时期的产物。信息检索起源于图书馆的参考咨询和文摘索引工作，19 世纪下半叶开始起步，至 20 世纪 40 年代，索引和检索成为图书馆独立的工具和用户服务项目。信息检索是知识管理的核心支撑技术，伴随知识管理的发展和普及，应用到各个领域，成为人们日常工作生活的重要组成部分[1]。伴随着Web技术的不断演进与发展，人类先后经历了以文档互联为主要特征的

1. 两件事伴随发生，不代表他们之间有因果关系 - 从一些荒诞相关性案例说起 在日常生活和数据分析中，我们可以得到大量相关性的结论，例如： 输入X变量，有98%置信度得到Y变量 只要努力，就能成功 只要到了下班时间出公司大门，天就一定黑了 深圳交警表示，天秤、处女、天蝎座的人更喜欢违章 肿瘤发生率随着最近二十年手机的推广逐年上升，证明了手机辐射致癌 屁股大容易生儿子 世界上不吃猪肉的人群中，人自爆的概率最大 据观察统计，消防车数量越多的火灾中，伤亡人数越多 工业革命以来，女人穿的裙子越来越短，全球温度越来越高 人的受教育程度与脚的大小成正比 .... 此类结论的依据也似乎有很强的依据，即所谓的历史经验，甚至是大量的真实数据支持，我们通过各种统计模型、机器学习、深度学习模型，通过分析得到以上种种结论。 但是这里面存在一个巨大的疑问就是，” 相关性一定等于因果性吗？ “让我们来看几个反常识的例子。 1）美国在科学、空间和技术上的开支 && 绞死、勒死和窒息的后果关联性 correlation=99.79% 2）泳池溺水身亡人数 && 尼古拉斯凯奇出演的电影数 correlation=66.66% 3）缅因州的离婚率与人均人造黄油消费量相关 correlation=99.26% 4）深圳交警表示，天秤、处女、天蝎座的人更喜欢违章 “我们发现上周天秤座、处女座、天蝎座携手违法数量居前三名。

前言 “ I’m sorry. I can’t do that, Dave.” 这是经典科幻电影《2001: A Space Odyssey》里HAL 9000机器人说的一句话，浓缩了人类对终极人工智能的憧憬。让机器学会说这样简单一句话，需要机器具备情感认知、自我认识以及对世界的认识，来辅助机器处理接收到的各种信息，了解信息背后的意思，从而生成自己的决策。而这些认知模块的基础，都需要机器具备知识学习组织推理的能力，知识图谱就是为实现这些目标而生。 今年5月，美团NLP中心开始构建大规模的餐饮娱乐知识图谱——美团大脑，它将充分挖掘关联各个场景数据，用AI技术让机器“阅读”用户评论数据，理解用户在菜品、价格、服务、环境等方面的喜好，挖掘人、店、商品、标签之间的知识关联，从而构建出一个“知识大脑”。美团大脑已经在公司多个业务中初步落地，例如智能搜索推荐、智能金融、智能商户运营等。 此前，《 美团大脑：知识图谱的建模方法及其应用 》一文，介绍了知识图谱的分类及其具体应用，尤其是常识性知识图谱及百科全书式知识图谱分别是如何使用的。之后我们收到非常多的反馈，希望能进一步了解“美团大脑”的细节。为了让大家更系统地了解美团大脑，NLP中心会在接下来一段时间，陆续分享一系列技术文章，包括知识图谱相关的技术，美团大脑背后的算法能力，千亿级别图引擎建设以及不同应用场景的业务效果等等

本文由 网易云 发布 作者：吴彬彬（本篇文章仅限知乎内部分享，如需转载，请取得作者同意授权。） 我们在生活中，会经常听说两种推理模式，一种是归纳 一种是演绎，这两种思维模式能够帮助数据分析师完成原始的业务逻辑积累，在此基础上快速定位业务问题，提升分析效率，但是对于刚入门的数据分析师，在项目经验不足的前提下，如何快速完成项目的分析报告？ 这里引进一种外展推理的思维模式，方便入门分析师的完成日常的工作。 那什么是外展推理模式呢？ 在麦肯锡思维模式中它将人的推理过程涉及的实体分为三个部分：规则，情况以及结果。 规则: 通常是对这个世界的看法； 情况：就是这个世界存在的已知事实； 结果：将规则用于情况，预期要发生的事儿。 这三个任何一个实体都可以作为推理的起点，然而起点不同意味着，推理的方法也有所差异。 以规则为起点的推理方法可以称之为演绎推理。 举个例子，如果平时不努力，考试成绩将不及格(规则)；现实中a平时不努力(情况)；所以a考试不及格(结果)。 以情况为起点的推理方法就是归纳推理。 a平时不努力(情况)；a考试不及格(结果)；所以a考试不及格的原因可能是平时不努力。 以结果为起点的推理方法就是外展型思维方法。 a考试不及格(结果)，考试不及格通常是由于平时不努力(规则)，检查是否平时不努力(情况)。 从日常工作中，我们可以发现

推理简单来说就是，从一个观点出发接受另一个观点。 逻辑是现代科学的基础。“整个科学的帝国建立在逻辑的基础上。” 具体过程是这样的： 科学家先进行一个假设，然后致力于收集零碎的信息和证据，希望举一反三，推导出一般的模式，验证这个假设。如果该假设证明为真，它将成了一个真理。因为真理的存在，其他推理才有了前提。 这种从一系列具体的事实，总结出一个普适性的一般模式，就是归纳推理的过程。 来源： https://www.cnblogs.com/23plus/p/11927230.html

https://www.toutiao.com/a6686414387671990796/ DeepMind、谷歌大脑、MIT等机构联合提出“图网络”（GNN），将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。 近年来图神经网络受到大家越来越多的关注，在文本分类(Text classification)，序列标注（Sequence labeling）, 神经机器翻译（Neural machine translation）,关系抽取（Relation extraction），事件抽取（Event extraction）, 图像分类（Image Classification），视觉推理（Visual Reasoning），语义分割（Semantic Segmentation）等等领域都有了一些应用。 斯坦福大学的多位博士后和博士生做了一个综述： 由基于神经网络和图网络的任务入手，对图神经网络的建立、架构、训练模式和模型特征等方面做了系统的梳理和介绍，并在最后给出了几个产业界和学术界的应用实例。 图神经网络相关论文GitHub总结： https://github.com/PeijiYang/GNNPapers 来源： CSDN 作者： 喜欢打酱油的老鸟 链接： https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details

绪论 为了推断的推理 第一讲 原始推理的基础: 想象和抽象 第二讲 基础思维的对象: 类 第三讲 知识形成与归纳推理 第四讲 基于一个类的归纳推理 第五讲 归纳推理的合理性 第六讲 基于两个类的归纳推理 绪论 为了推断的推理 第一讲 原始推理的基础: 想象和抽象 第二讲 基础思维的对象: 类 第三讲 知识形成与归纳推理 第四讲 基于一个类的归纳推理 第五讲 归纳推理的合理性 第六讲 基于两个类的归纳推理 来源： https://www.cnblogs.com/revoid/p/11810579.html

绪论 数学的推理 第一讲 基本推理的基础 第二讲 具有传递关系的推理 第三讲 具有递推关系的推理 第四讲 具有递推关系的运算 第五讲 现代数学基础:: 集合论 第六讲 借助符号表示的推理 绪论 数学的推理 第一讲 基本推理的基础 第二讲 具有传递关系的推理 第三讲 具有递推关系的推理 第四讲 具有递推关系的运算 第五讲 现代数学基础:: 集合论 第六讲 借助符号表示的推理 来源： https://www.cnblogs.com/revoid/p/11810398.html

文章内容来源：https://blog.csdn.net/ZXQHBD/article/details/69389019 多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。 近年来，多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。多传感器融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。这一技术广泛应用于C3I系统、复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。 1 基本概念及融合原理 1．1 多传感器数据融合概念 数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合，对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展，根据国内外研究成果，多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源

数独（shù dú）是源自18世纪瑞士的一种数学游戏。是一种运用纸、笔进行演算的 逻辑游戏 。玩家需要根据9×9盘面上的已知数字，推理出所有剩余空格的数字，并满足每一行、每一列、每一个粗线宫（3*3）内的数字均含1-9，不重复 [1] 。 数独盘面是个九宫，每一宫又分为九个小格。在这八十一格中给出一定的已知数字和解题条件，利用逻辑和推理，在其他的空格上填入1-9的数字。使1-9每个数字在每一行、每一列和每一宫中都只出现一次，所以又称“九宫格”。 来源：博客园 作者： 程来勇 链接：https://www.cnblogs.com/chenglaiyong/p/11605655.html