知识图谱已被用于支持广泛的应序，并增强了多个主要搜索引擎（如Google和Bing）的搜索结果。在亚马逊，我们正在构建一个产品图谱，一个全球所有产品的权威知识图。我们需要建立数千个产品垂直模型，我们需要从中提取知识的大量数据源，我们每天需要处理的大量新产品，以及我们希望支持的搜索、发现、个性化、语音等各种应用程序，都给构建这样一个图带来了巨大的挑战。
在本次演讲中，我们将介绍我们为数千种产品收集知识所做的努力。我们将介绍如何确定交付数据业务最重要的第一步：培训生成准确数据的高精度模型。然后，我们描述了如何通过从有限的标签中学习来扩展模型，以及如何通过多模式模型和web提取来提高收益率。我们分享了构建此产品图谱并将其应用于支持面向客户的应用的许多经验教训。
成为VIP会员查看完整内容
Zero to One Billion: The Path for a Rich Product Graph
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。
专知会员服务
17+阅读 · 2019年12月13日
Arxiv
6+阅读 · 2018年4月12日
相关主题
相关VIP内容
专知会员服务
17+阅读 · 2019年12月13日
相关资讯
相关论文
Arxiv
6+阅读 · 2018年4月12日
微信扫码咨询专知VIP会员