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  • 4月24-26在东软·沈阳园区,中国知识管理实践第一人吴庆海博士和东软集团资深知识管理专家陈雪玲老师联合,为学员们讲授了一堂生动的知识管理课程——知识体系架构设计及分类。 知识体系设计是企业知识管理落地...

    4月24-26在东软·沈阳园区,中国知识管理实践第一人吴庆海博士和东软集团资深知识管理专家陈雪玲老师联合,为学员们讲授了一堂生动的知识管理课程——知识体系架构设计及分类。

     

    知识体系设计是企业知识管理落地最为重要的基石之一。吴庆海博士认为,构建知识体系需要从全局系统的角度,基于组织的业务战略,通过系统识别组织的知识领域,分析关键知识领域状态,盘点梳理现有的知识资源,设置合理的知识分类,从而对组织整个知识资产有一个全面的了解和认知,并最终能够制定相应的提升行动计划支撑整个组织能力的需要和发展。在进行知识体系设计时,不仅是设置知识分类,还需要追溯根源,以“知识领域和能力”为角度重新审视组织未来的发展。

     

    课上,东软资深知识管理专家陈雪玲老师就东软知识管理的创新实践与大家进入了深入交流。东软从2002年至今,在整个技术、人员能力和经验传承上都形成了很好的知识管理体系,2012年曾荣获亚洲最受赏识的知识型企业(MAKE)奖项。

    陈雪玲老师表示,东软知识管理战略NeuSA™(Neusoft Solution Architecture),作为东软解决方案高效性和技术发展策略的核心知识管理方法和知识驱动的实施框架,重点关注系统化的复用、知识的分享与经验的传承以及员工技能的提升,通过TCOE计划来推动持续改进,不断提升东软的核心竞争能力。以开放式创新以及内外部的协同合作,开创了新的业务模式和机遇。

     

    对于东软来说,知识管理需要将东软的员工、业务和技术凝聚起来。在构建企业知识体系时,东软利用自主研发的OhwYaa知识管理平台,自动聚合有共通兴趣的员工,实现知识自下而上快速传输。OhwYaa产品经理张莉向学员们介绍,社交网络技术改变了知识的传播方式,大数据技术改变了个体的学习方式,这两项技术的运用打破了传统知识管理运营的窘境,实现了东软知识工作的自动化。在使我们组织能力快速满足业务需求的同时,加速团队创新,通过有效的管理知识提升企业内部竞争优势。

     

    为期两天的课程,吴庆海博士独到的知识管理方法与陈雪玲老师实际案例的层层剖析,让学员们获益良多。一个企业要进行有效的知识管理,关键在于建立起一个适合的知识管理体系。东软与行者互联强强联合,将理论与实践高度融合,为学员输出高价值的课程内容,帮助学员在企业中得到更好的实践和应用

     

    延伸阅读

    东软平台云是东软集团云服务平台。东软平台云通过移动化、社交化、平台化、免维护、免部署、按需使用的云服务方式,创造性地把信息、任务、智慧、决策等工作场景精准、即时、无缝、在线地整合在一起,实现在时间与空间上的深度融合,提供无与伦比的知识工作自动化平台,高效应对数字化时代瞬息万变的市场需求,大幅提高客户在数字化时代的生产效率。东软平台云现有顷刻应用表单制作工具、SNAP企业社交化协作平台、OhwYaa企业知识社区、DataViz可视化数据分析软件、图表秀在线图表制作工具等云服务产品。

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  • 源码编译的时候机器内存要大于4G...上面是大数据hadoop的知识体系架构. 技术交流QQ群【JAVA,C++,Python,.NET,BigData,AI】:170933152 开通了个人技术微信公众号:credream,有需要的朋友可以添加相互学习 ...

    源码编译的时候机器内存要大于4G.

    上面是大数据hadoop的知识体系架构.

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    开通了个人技术微信公众号:credream,有需要的朋友可以添加相互学习

     

     

     

     

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  • Atitit 知识图谱解决方案:提供完整知识体系架构的搜索与知识结果overview   知识图谱的表示和在搜索中的展1 提升Google搜索效果3 1、找到最想要的信息。3 2、提供最全面的摘要。4 3、让搜索更有深度和广度。...

    Atitit 知识图谱解决方案:提供完整知识体系架构的搜索与知识结果overview

     

    知识图谱的表示和在搜索中的展1

    提升Google搜索效果3

    1、找到最想要的信息。3

    2、提供最全面的摘要。4

    3、让搜索更有深度和广度。4

     

    互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下,Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱,分别为Knowledge Graph、知心和知立方,来改进搜索质量,从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱:知识图谱的表示和在搜索中的展现形式,知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等,从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。

    知识图谱的表示和在搜索中的展

     

    方法的是清晰的,没有什么秘密。楼上各位都说的很清楚了:实体提取,关系提取,图谱存储和检索。

    实现一个大规模中文知识图谱主要有两部分,以“美人鱼的导演是谁”为例:

    1. 建知识库。爬百度百科,解析网页,实体对齐。知识库可以用RDF表示:三元组(美人鱼,导演,周星驰),和对应的schema(movie, movie_director, person)。存储方式有多种:可以Neo4j、MySQL,也可以自定义。抓取的网站越多,歧义消除/指代消解之类的事越多,找质量好的网站可以省很多事。半结构化的网页到结构化的数据也是一大坑。

    2. 查询理解。语义分析“美人鱼的导演是谁” ,得到句法树,生成检索语句(与对应的存储方式对应:SparQL-Neo4j / MySQL-SQL),检索知识库得到结果 “周星驰”。



    作者:满地大松果
     

     

    Google在其官方博客中宣称:为了让用户能够更快更简单的发现新的信息和知识,Google搜索将发布“知识图谱”(Knowledge Graph)——可以将搜索结果进行知识系统化,任何一个关键词都能获得完整的知识体系。 比如搜索“Amazon”(亚马逊河),一般的搜索结果会给出和Amazon最相关的信息。比如Amazon网站,因为网上关于它的信息最多,但Amazon并不仅仅是一个网站,它还是全球流量最大的Amazon河流。如果在追溯历史,它可能还是希腊女战士一族的代称。而这些结果未来都会在Google搜索的“知识图谱”中展现出来。

     

    让用户能够更快更简单的发现新的信息和知识,Google搜索将发布“知识图谱”(Knowledge Graph)——可以将搜索结果进行知识系统化,任何一个关键词都能获得完整的知识体系。

     

    1. 找到正确的结果。由于一个关键词可能代表多重含义,所以知识图谱会将最全面的信息展现出来,让用户找到自己最想要的那种含义。

    1. 

    最好的总结。有了知识图谱,Google可以更好的理解用户搜索的信息,并总结处相关的内容和主题。当你搜“玛丽·居里”时,你不仅可以获得这个关键词的所有相关内容,还能获得居里夫人的详细生平介绍。

    2. 

    3. 

    更深、更广。由于“知识图谱”会给出搜索结果的完整知识体系,所以用户往往会发现很多不知道的东西(知识)。当你搜索一个即将去旅行的地方时,可能你会发现一个以此命名的餐馆,甚至还可能发现还有一本小说就叫这个名字,并且已经改编成了同名电影。

    4. 

    Google的“知识图谱”不仅仅会从Freebase、维基百科或全球概览中获得专业的信息,同时还通过大规模的信息搜索分析来提高搜索结果的深度和广度。现在Google数据库中包含超过5亿个事物,不同事物之间的关系超过35亿条。同时人们搜索的越多,Google获得的信息也就越多越全面,整个知识图谱也就会达到更好的效果。

    目前Google的知识图谱会先从英文搜索开始,未来会向手机平板等移动设备和更多的语言扩展。欲了解更多信息,请移步

    提升Google搜索效果

    编辑

    Knowledge Graph从以下三方面提升Google搜索效果:

    1、找到最想要的信息。

    语言可能是模棱两可的 —— 一个搜索请求可能代表多重含义,Knowledge Graph会将信息全面展现出来,让用户找到自己最想要的那种含义。现在,Google能够理解这其中的差别,并可以将搜索结果范围缩小到用户最想要的那种含义。

    2、提供最全面的摘要。

    有了Knowledge GraphGoogle以更好的理解用户搜索的信息,并总结出与搜索话题相关的内容。例如,当用户搜索玛丽·居里时,不仅可看到居里夫人的生平信息,还能获得关于其教育背景和科学发现方面的详细介绍。此外,Knowledge Graph也会帮助用户了解事物之间的关系。

    3、让搜索更有深度和广度。

    由于Knowledge Graph构建了一个与搜索结果相关的完整的知识体系,所以用户往往会获得意想不到的发现。在搜索中,用户可能会了解到某个新的事实或新的联系,促使其进行一系列的全新搜索查询。

     

    所谓知识图谱听起来很高大上号称给计算机装上了大脑…其实无非就是从各种结构化/半结构化/非结构化数据中抽取实体/实体属性/实体之间的关系,构成一张图,这张图能够反映真实世界的相关信息,因为真实的世界在人类的认知当中就是由实体、属性和实体间的关系构成的

     

    获取这些东西的最大挑战无非就是实体识别、消歧(重名,别名)、实体关系挖掘等,这些归根到底都属于nlp的问题

    知识图谱_百度百科.html

     

    Google发布“知识图谱”:为用户提供有完整知识体系的搜索结果.html

    (1 封私信 _ 2 条消息) 中文知识图谱构建思路是什么? - 知乎.html

     

    作者:: 绰号:老哇的爪子 ( 全名::Attilax Akbar Al Rapanui 阿提拉克斯 阿克巴 阿尔 拉帕努伊 ) 

    汉字名:艾提拉(艾龙)   EMAIL:1466519819@qq.com

    转载请注明来源: http://blog.csdn.net/attilax

    Atiend

     

     

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