采用Scrapy爬虫框架爬取网页数据，构建武器装备知识图谱，存储于MongoDB数据库，并实现简单的知识问答

基于知识图谱的KBQA方法分析

Wordnet是一个词典。每个词语(word)可能有多个不同的语义，对应不同的sense。而每个不同的语义（sense）又可能对应多个词，如topic和subject在某些情况下是同义的，一个sense中的多个消除了多义性的词语叫做lemma。，WordNet子集WN18

推荐系统旨在为用户推荐个性化的在线商品或信息, 其广泛应用于众多Web场景之中, 来处理海量信息数据所导致的信息过载问题, 以此提升用户体验. 鉴于推荐系统强大的实用性。

数据稀疏和冷启动是当前推荐系统面临的两大挑战。以知识图谱为表现形式的附加信息能够在某种程度上缓解数据稀疏和冷启动带来的负面影响，进而提高推荐的准确度。本文综述了最近提出的应用知识图谱的推荐方法和系统，并依据知识图谱来源与构建方法、推荐系统利用知识图谱的方式，提出了应用知识图谱的推荐方法和系统的分类框架，进一步分析了本领域的研究难点。本文还给出了文献中常用的数据集。最后讨论了未来有价值的研究方向。

知识图谱的讲述 知识图谱概览，知识表示和只是建模，知识抽取和挖掘，知识存储，知识融合，知识推理，语意搜索，，，

（1） 熟悉描述逻辑的基本语法，并掌握利用描述逻辑进行知识表示的方法。 （2） 了解描述逻辑的简单推理。

DataFunSummit 2021年第一届知识图谱在线峰会+2022年第二届知识图谱在线峰会完整PPT（共25+47个） 1-1DataFun知识增强语义图理解技术-黄正杰.pdf 1-2DataFun知识图谱分享-脱敏版_44.pdf 1-3DataFunSummit-实体对齐算法在电商领域当中的实践和应用-final.pdf 1-5电商知识表示与应用Datafuntalk.pdf 1-6小米在知识表示学习方向的探索与实践.pdf 等 1-1 自动化知识图谱表示学习：从三元组到子图.pdf 1-2 知识图谱多步推理.pdf 1-3 基于时序知识图谱的问答系统.pdf 1-4 知识推理在金融场景的应用与尝试.pdf 1-5 基于美团大脑的商品理解.pdf 2-1 电信知识图谱建设与应用实践.pdf 2-2 低资源信息抽取鲁棒性问题发现与提升.pdf 2-3 低资源情境下的知识图谱构建.pdf 2-4 不同领域的“多模态”研究进展与思考.pdf 3-1 图数据库选型方法：问题，方法与工具.pdf 3-2 攻克 36TB LDBC：TigerGraph可扩展图数据和分析平台.pdf 等

近年来，在各大商业银行竞相开展小微企业信贷业务的同时，贷款欺诈风险也随之产生。针对小微企业信贷业务的特点，提出了一种基于全方位企业画像与企业关联图谱的贷前反欺诈模型。通过整合多源信息，形成完整的企业属性特征，并结合从图谱中提取的关系网络结构特征，把特征共同输入模型，以定量评估小微企业客户的欺诈风险。实验表明，使用隐含在关系图谱中的信息比单纯使用企业自身特征建模在测试集上的AUC提高了5%，有助于银行机构准确地对企业申贷欺诈行为进行评估。

《知识图谱-概念与技术》脑图整理