2020年中国《知识图谱》行业研究报告,45页ppt

2020 年 4 月 18 日 专知
2020年中国《知识图谱》行业研究报告,45页ppt

人工智能本质是解决生产力升级的问题,人类生产力可以归类为知识生产力和劳动生产力,人工智能走入产业后,可以分为感知智能、认知智能和行为智能,后两者更与生产力相对应,NLP和知识图谱是发展认知智能的基础。

原始数据通过知识抽取或数据整合的方式转换为三元组形式,然后三元组数据再经过实体对齐,加入数据模型,形成标准的知识表示,过程中如产生新的关系组合,通过知识推理形成新的知识形态,与原有知识共同经过质量评估,完成知识融合,最终形成完整形态上的知识图谱。

在面对数据多样、复杂,孤岛化,且单一数据价值不高的应用场景时,存在关系深度搜索、规范业务流程、规则和经验性预测等需求,使用知识图谱解决方案将带来最佳的应用价值。

2019年涵盖大数据分析预测、领域知识图谱及NLP应用的大数据智能市场规模约为106.6亿元,预计2023年将突破300亿元,年复合增长率为30.8%,其中2019年市场中以金融领域和公安领域应用份额占比最大。

随着整体市场数据基础的完善和需求唤醒,大数据智能领域规模持续走高,但在行业可落地性和理性建设的限制下,预计市场增速将呈现下降趋势,期间咨询性需求将会大量出现,从整体发展来看增速处于良性区间,对真正有价值的公司和产品有正向意义。



专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“知识图谱报告” 就可以获取2020年中国《知识图谱》行业研究报告,45页ppt》专知下载链接

专知,专业可信的人工智能知识分发,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取5000+AI主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“ 阅读原文 ”,了解使用 专知 ,查看获取5000+AI主题知识资源
登录查看更多
16

相关内容

知识图谱(Knowledge Graph),在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
小贴士
相关VIP内容
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月6日
专知会员服务
80+阅读 · 2020年6月2日
专知会员服务
126+阅读 · 2020年5月22日
专知会员服务
132+阅读 · 2020年3月31日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
65+阅读 · 2020年3月9日
电力人工智能发展报告,33页ppt
专知会员服务
51+阅读 · 2019年12月25日
【德勤】中国人工智能产业白皮书,68页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年12月23日
2019年人工智能行业现状与发展趋势报告,52页ppt
专知会员服务
79+阅读 · 2019年10月10日
相关论文
Aidan Hogan,Eva Blomqvist,Michael Cochez,Claudia d'Amato,Gerard de Melo,Claudio Gutierrez,José Emilio Labra Gayo,Sabrina Kirrane,Sebastian Neumaier,Axel Polleres,Roberto Navigli,Axel-Cyrille Ngonga Ngomo,Sabbir M. Rashid,Anisa Rula,Lukas Schmelzeisen,Juan Sequeda,Steffen Staab,Antoine Zimmermann
79+阅读 · 2020年3月4日
Chuxu Zhang,Huaxiu Yao,Chao Huang,Meng Jiang,Zhenhui Li,Nitesh V. Chawla
11+阅读 · 2019年11月26日
EvolveGCN: Evolving Graph Convolutional Networks for Dynamic Graphs
Aldo Pareja,Giacomo Domeniconi,Jie Chen,Tengfei Ma,Toyotaro Suzumura,Hiroki Kanezashi,Tim Kaler,Tao B. Schardl,Charles E. Leiserson
6+阅读 · 2019年11月18日
Learning Disentangled Representations for Recommendation
Jianxin Ma,Chang Zhou,Peng Cui,Hongxia Yang,Wenwu Zhu
6+阅读 · 2019年10月31日
Liang Yao,Chengsheng Mao,Yuan Luo
14+阅读 · 2019年9月7日
Younjoo Seo,Andreas Loukas,Nathanaël Perraudin
4+阅读 · 2019年6月5日
SlowFast Networks for Video Recognition
Christoph Feichtenhofer,Haoqi Fan,Jitendra Malik,Kaiming He
4+阅读 · 2019年4月18日
Brandon Malone,Alberto García-Durán,Mathias Niepert
3+阅读 · 2018年10月22日
Ivana Balazevic,Carl Allen,Timothy M. Hospedales
7+阅读 · 2018年8月21日
Wenhu Chen,Wenhan Xiong,Xifeng Yan,William Wang
7+阅读 · 2018年3月17日
Top