携程ai开放日---旅游知识图谱的构建和应用PPT资料.pptx

携程ai开放日---旅游知识图谱的构建和应用PPT资料.pptx

《携程ai开放日---旅游知识图谱的构建和应用PPT资料.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《携程ai开放日---旅游知识图谱的构建和应用PPT资料.pptx（45页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

实体和实体之间的语义关联,上海,中国,is_city_of,China,英文名,三元组（triple/triplet）：

也称事实（fact），是最基本的知识存储方法，表现为（主语，谓词，宾语）的形式，如：

（上海，is_city_of，中国）,知识图谱（knowledgegraph）：

实体和关系所构成的有向图，是表征实体间语义关联的语义网络,通用知识图谱,旅游知识图谱,通用知识图谱,行业知识图谱,旅游产品,景点,城市,完善,基础,曼谷,泰国,is_city_of,签证产品1,签证产品2,团队游产品1,团队游产品2,Thailand,英文名,destination,destination,apply_country,apply_country,属性实体实体,故宫,属性,实体,故宫淡季开放时间,故宫旺季开放时间,4月1日,10月31日,开始日期,结束日期,8:

20,16:

10,周一,进馆时间,停止进馆时间,闭馆日,3月31日,11月1日开始日期,结束日期,8:

30,15:

40,周一,进馆时间,停止进馆时间,闭馆日,关系抽取（RelationExtraction）知识补全（KnowledgeCompletion）知识融合（KnowledgeFusion）,客户A,上海,中国,户籍,is_city_of,国籍,表示学习（representationlearning）张量分解（tensorfactorization/decomposition）,核心思想将符号化的实体和关系在连续向量空间进行表示简化操作与计算的同时最大程度保留原始的图结构基本流程将实体和关系在隐式向量空间进行表示定义打分函数，衡量每个三元组成立的可能性根据观测三元组构造优化问题，学习实体和关系的表示,Translationassumption:

China-Beijing=FranceParis=Beijing+=ChinaParis+=France打分函数:

实体和关系的向量空间表示:

-实体:

向量,投影矩阵,:

关系:

位移向量打分函数:

头实体投影尾实体投影:

位移操作:

距离模型:

核心思想将知识图谱表示成张量（tensor）形式，通过张量分解实现对未知事实的判定典型应用链接预测：

判断两个实体之间是否存在某种特定关系实体分类：

判断实体所属语义类别实体解析：

识别并合并指代同一实体的不同名称,知识存储,RDFRDFSOWLGraphDatabase,RDF资源描述框架（RDF）用来描述网络资源的W3C标准RDF使用web标识符（主语）来标记资源，使用属性（谓语）和属性值（宾语）来描述资源。

RDF使用s（subject）、p（predicate）、o（object）三元组来描述网络上的资源,http:

/,106平方公里,大坝、大泉湖、三姑泉、西峡、佛耳峡、靳家岭、月山寺等,河南省焦作市西北部博爱县境内,中国河南省,青天河,sc:

著名景点,sc:

中文名称,sc:

所属地区,sc:

地理位置,sc:

面积,焦作市,sc:

下辖地区,RDF,SQLdatabase,SPARQL查询,查询10条RDF三元组：

查询青天河的面积：

PREFIXsc:

SELECT?

oWHERE,?

ssc:

中文名称青天河;

sc:

面积?

o,/查出中文名称为青天河的实体/根据上行查出的实体，查询其面积,http:

/,106平方公里,大坝、大泉湖、三姑泉、西峡、佛耳峡、靳家岭、月山寺等,中国河南省,青天河,sc:

下辖地区,GraphDatabase,对话系统细颗粒度精确性多样性,携程国旅,享游网,泰国,上海,北京,成都,签证产品2,个人旅游,探亲访友,apply.city,dest.city,rop办签时长=10签证产品1,签证产品3prop办签时长=7,Question：

我在上海，我18日上午拿到护照，想26日下午航班去新加坡，是否来得及？

文本解析意图：

办签是否来得及目的地：

新加坡送签地：

上海搜索图谱,计算得出结论,签证类型商务,供应商,城市,国家新加坡,10月31日,故宫,4月1日,故宫旺季开放时间,Question：

2018年8月14日16点半可以进故宫参观吗？

入馆时间判断poi：

故宫时间：

2018-08-1416:

30搜索图谱,8:

20,开始日期,结束日期入馆时间,周一,计算得出结论不能,对话系统细颗粒度精确性多样性,推荐系统精确性多样性可解释性,酒店a,酒店b,团队游产品1,城市,海岛,五星,三星,团队游产品2,团队游产品3,米兰,苏梅岛,用户A：

偏好海岛，偏好五星级酒店,搜索图谱,目的地上海,计算得出结论,酒店,星级,目的地类型,团队游产品3最适合用户A理由：

来源wikidata,KnowledgeGraphinDeepLearning,THANKYOU!

Q&

A,