知识图谱构建与应用实战

                                   知识图谱构建与应用实战
 
项目背景：
在当今信息爆炸的时代，精准理解和应用知识是提升智能系统性能的关键。无论是智能问答系统、个性化推荐引擎，还是复杂数据分析平台，都离不开对事件、实体及其相互关系的深入理解。知识图谱，作为一种高效的结构化知识表示方法，能够将海量、异构的数据转化为直观、易查询的图结构，从而支持更智能的决策和交互。作为自然语言处理（NLP）领域的重要分支，知识图谱技术融合了信息抽取、图数据库管理、图算法应用等多方面技术，是实现智能知识管理和应用的核心手段。
 
核心技术：
信息抽取技术演进：从基于规则的方法到基于深度学习的模型（如BiLSTM-CRF用于实体抽取，Transformer用于关系抽取）
多维度知识抽取： · 实体抽取：精准识别文本中的实体（人物、地点、组织等） · 关系抽取：挖掘实体间的复杂关系（如“属于”、“合作于”） · 事件抽取：捕捉事件的核心要素（触发词、参与者、时间地点）
图数据库技术：Neo4j的深度应用（Cypher查询语言、图遍历算法优化）
图算法实战：Dijkstra最短路径算法在知识推理中的应用、社区发现算法用于群体分析

 学习收获：
 ✔ 掌握知识图谱全生命周期管理技术栈
 ✔ 具备从原始数据到智能应用的完整项目交付能力
 ✔ 能够根据业务场景进行技术选型与架构设计（如选择Neo4j还是JanusGraph）
 ✔ 理解知识图谱在金融风控、医疗诊断等领域的落地实践

应用场景：
 ✔ 知识图谱：构建领域知识体系，辅助智能搜索与深度分析
✔  智能问答：解析用户自然语言问题，提供精准答案与逻辑推理
 ✔ 推荐系统：分析用户行为偏好，实现内容个性化匹配与动态推送



注意：该项目讲解老师-宋老师