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知识图谱、推荐搜索相关资料、AI

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## 知识图谱相关资料

- [OpenKG.cn开放的知识图谱社区](http://blog.openkg.cn/)
- [百度AI知识图谱技术社区](https://ai.baidu.com/forum/topic/list/174/0)
- [云栖社区知识图谱](https://yq.aliyun.com/tags/type_blog-tagid_17200/?spm=a2c4e.11153940.blogcont208444.7.da357c34K3yOPj)
- [TinyMind.cn知识图谱文章](https://www.tinymind.cn/search?filter=%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1)

- [知乎上的知识图谱Topic](https://www.zhihu.com/topic/19838204/hot)
- [知识上的语义网Topic](https://www.zhihu.com/topic/19551341/hot)
- [知识图谱的构建流程？](https://www.zhihu.com/question/299907037)
- [知识图谱怎样入门？](https://www.zhihu.com/question/52368821/answer/138745422)
- [藏经阁计划发布一年，阿里知识引擎有哪些技术突破？](https://yq.aliyun.com/articles/696145?utm_content=g_1000049786)

- [simple_movie_qa_with_KG](https://github.com/IrvingBei/simple_movie_qa_with_KG)

- [https://github.com/sakuranew/BERT-AttributeExtraction](https://github.com/sakuranew/BERT-AttributeExtraction)

- [https://github.com/SimmerChan/KG-demo-for-movie](https://github.com/SimmerChan/KG-demo-for-movie)

- [https://github.com/YeYzheng/KGQA-Based-On-medicine](https://github.com/YeYzheng/KGQA-Based-On-medicine)

- [https://github.com/shinezai/QASystemOnFinancialKG](https://github.com/shinezai/QASystemOnFinancialKG)

- [https://github.com/M0025/KnowledgeGraphOfA-shareCompanys](https://github.com/M0025/KnowledgeGraphOfA-shareCompanys)

- [https://github.com/lihanghang/Knowledge-Graph](https://github.com/lihanghang/Knowledge-Graph)

- [东南大学《知识图谱》研究生课程](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse)

- [知识图谱相关学习资料](https://github.com/husthuke/awesome-knowledge-graph)

- [农业知识图谱](https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph)

- [公司名语料库。机构名语料库。公司简称,缩写,品牌词,企业名。可用于中文分词、机构名实体识别](https://github.com/wainshine/Company-Names-Corpus)

- [中文突发事件语料库（Chinese Emergency Corpus）-上海大学-语义智能实验室](https://github.com/shijiebei2009/CEC-Corpus)

- [Awesome Knowledge Distillation](https://github.com/dkozlov/awesome-knowledge-distillation)

- [史上最大规模1.4亿知识图谱数据免费下载](https://github.com/ownthink/KnowledgeGraph)

- [知识图谱车音工作项目](https://github.com/qiu997018209/KnowledgeGraph)

- [用于医疗领域的知识图谱构建，通过DL中的相关算法，实现领域实体的命名实体识别和关系抽取。](https://github.com/anxiang1836/insurance_ner_nre)

- [基于在线民宿UGC数据的意见挖掘项目](https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis)

- [农业领域知识图谱的构建](https://github.com/zhangyqCS/KnowledgeGraph_Agriculture)
- [基于知识图谱的问答系统，BERT做命名实体识别和句子相似度，分为online和outline模式](https://github.com/WenRichard/KBQA-BERT)

- [2018全国知识图谱与语义计算大会](http://www.ccks2018.cn/)
- [2019全国知识图谱与语义计算大会](http://www.ccks2019.cn/)
- [Collaborative Knowledge Base Embedding for
Recommender Systems](https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/adf0066-zhangA.pdf)
- [基于知识图谱注意力网络的商品推荐](https://arxiv.org/pdf/1905.07854.pdf)
- [Deep Neural Networks for YouTube Recommendations](http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/45530.pdf)
- [QA-Survey](https://github.com/BDBC-KG-NLP/QA-Survey)
- [CCKS 2020：新冠知识图谱构建与问答评测](https://github.com/WangShengguang/ccks-2020)
- [awesome_Chinese_medical_NLP](https://github.com/GanjinZero/awesome_Chinese_medical_NLP)
- [ChineseDiachronicCorpus，中文历时语料库，横跨六十余年，包括腾讯历时新闻2000-2016，人民日报历时语料1946-2003，参考消息历时语料1957-2002。基于历时流通语料库，可用于历时语言变化计算、语言监测、社会文化变迁研究提供基础性的语料支持。](https://github.com/liuhuanyong/ChineseDiachronicCorpus)

## 图算法

* 图特征
	* [树深度/宽度]
	* [N-阶度]
	* [HyperANF]
* 节点中心性指标
	* [KCore]
	* [Pagerank]
	* [Closeness]
	* [Betweenness]
* 连通图 & 社团识别
	* [Connected-Component]
	* [LPA]
	* [HANP]
* 图表示学习
	* [Node2Vec-Randomwalk]
	* [Metapath-Randomwalk]
* 聚类/分圈算法
	* [FastUnfolding]
* 其他图相关算法
	* BFS
	* 共同类计算

***Incoming:***

* Word2Vec, Line, GraphVite
* GCN 相关

## 图数据库
1. aa
2. bb

##  知识图谱应用

中文医学知识图谱CMeKG1.0

由鹏城实验室人工智能研究中心智慧医疗课题组、北京大学计算语言学研究所、郑州大学自然语言处理实验室联合开发的中文医学知识图谱CMeKG（Chinese Medical Knowledge Graph）1.0发布，面向公众正式开放试用。CMeKG是利用自然语言处理与文本挖掘技术，基于大规模医学文本数据，以人机结合的方式研发的中文医学知识图谱。CMeKG的构建参考了ICD、ATC、SNOMED、MeSH等权威的国际医学标准以及规模庞大、多源异构的临床指南、行业标准、诊疗规范与医学百科等医学文本信息。

目前发布的CMeKG 1.0版包括：6310种疾病、19853种药物（西药、中成药、中草药）、1237种诊疗技术及设备的结构化知识描述，涵盖疾病的临床症状、发病部位、药物治疗、手术治疗、鉴别诊断、影像学检查、高危因素、传播途径、多发群体、就诊科室等，以及药物的成分、适应症、用法用量、有效期、禁忌证等30余种常见关系类型，关联到的医学概念达20余万，概念关系实例及属性三元组达100余万。

CMeKG还在持续改进之中，欢迎大家多提宝贵意见！在未来，希望通过我们的努力，最终建立大规模、高质量的中文医学知识图谱，为智慧医疗奠定专业知识基础。
http://cmekg.pcl.ac.cn/

## 图谱构建工具

- 基于Protege的本体知识构建

## 搜索系统相关

https://arxiv.org/pdf/1606.07792.pdf

https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf

## 推荐系统相关
- [Wide & Deep Learning for Recommender Systems](https://arxiv.org/pdf/1606.07792.pdf)

https://engineering.fb.com/core-data/recommending-items-to-more-than-a-billion-people/

- [Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb](https://astro.temple.edu/~tua95067/kdd2018.pdf)

文章

https://www.infoq.cn/article/d6B7B9DD-Nc4SruOb27B

https://arxiv.org/pdf/1106.5730.pdf
Hogwild!: A Lock-Free Approach to Parallelizing Stochastic
Gradient Descent

推荐系统中不得不说的DSSM双塔模型

Google工业风最新论文, Youtube提出双塔结构流式模型进行大规模推荐

https://arxiv.org/pdf/2006.12715.pdf 高德KDD2020论文解读|混合时空图卷积网络：更精准的时空预测模型

JASSjr: The Minimalistic BM25 Search Engine for Teaching and Learning Information Retrieval

A Machine Learning Approach for Improved BM25 Retrieval
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/LearningBM25MSRTechReport.pdf

EdgeRec: Recommender System on Edge in Mobile Taobao

https://arxiv.org/pdf/2005.08416.pdf

- https://arxiv.org/pdf/1901.08286.pdf Neural IR Meets Graph Embedding:A Ranking Model for Product Search

- https://arxiv.org/pdf/1904.04447.pdf

## bert相关

- https://github.com/danan0755/Bert_Classifier

- https://github.com/InsaneLife/ChineseNLPCorpus

- https://github.com/bytedance/byteps

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