【适合学员】

• 1.具备Java基础和SQL基础，希望想成为或者转型做知识图谱工程师的学员；
• 2.已经从事相关领域的工作，想用最低成本迅速搭建知识图谱系统的公司和团队；
• 3.想深入学习知识图谱的学员设计

【课程描述】

企业知识图谱，从各个行业领域的非结构化和结构化数据中提炼，能够有效帮助企业活用大数据，挖掘大数据背后隐藏的巨大价值，实现信息化与数字化的知识体系构建，知识推理，知识传承。本课程是实战类知识图谱课程，目的是帮助学员搭建一个完整的可应用于工业界产品的知识图谱系统。这套课程中，我们的顶级技术导师和技术大牛助教团将带你以项目式学习课程的方式，独立完成工业级千万页面项目

课程介绍

课程目录

• 1.搭建最小可用的离线风控系统；
• 2.搭建完整的离线风控系统；
• 3.利用图计算引擎来实现大规模图挖掘风控算；
• 4.搭建完整的实时+离线风控系统注
• 搭建企业级知识图谱 视频截图

课程目录

• 课程文件目录：V-3604：搭建企业级知识图谱 [4.77G]
• 1-20
• 任务1：什么是知识图谱
• 任务10：CypherNeo4j的SQL
• 任务11：多维度关系查询
• 任务12：创建实体关系
• 任务13：删除实体关系
• 任务14：Neo4j的索引
• 任务15：Cypher的复杂查询
• 任务16：Cypher的最短路径检索
• 任务18：搭建风控模型
• 任务19：风控模型的评估
• 任务2：知识图谱的应用场景
• 任务20：逻辑回归应用场景
• 任务3：知识图谱架构图
• 任务4：Neo4j与APOC组件介绍
• 任务5：启动Neo4j服务
• 任务6：APOC
• 任务7：JDBC
• 21-40
• 任务21：分类问题
• 任务22：逻辑回归模型
• 任务23：逻辑回归是线性分类器
• 任务24：目标函数-1
• 任务25：目标函数-2
• 任务26：最优化问题&梯度下降法
• 任务27：逻辑回归的梯度下降法
• 任务28：随机梯度下降法
• 任务29：微服务
• 任务30：规则的存储
• 任务31：规则的开发01
• 任务32：规则的开发02
• 任务33：规则的开发03
• 任务34：引擎开发pom文件配置
• 任务35：浅谈框架学习方法和引擎入口开发
• 任务36：swagger配置开发
• 任务37：neo4jDriver配置加载开发
• 任务38：规则引擎业务逻辑代码开发
• 任务39：Bug解决
• 41-60
• 任务41：Kafka消息队列基本介绍
• 任务42：Kafka单点环境部署1
• 任务43：Kafka集群环境部署2
• 任务44：Kafka-javaapi-消费者
• 任务45：Kafka-javaapi-生产者1
• 任务46：Kafka-javaapi-生产者2
• 任务47：配置Canal的第一个例子
• 任务48：Canal的基本介绍和mysql配置
• 任务49：解决官网文档中的疏漏
• 任务50：实现mysql数据通过Canal发送到Kafka中
• 任务51：外网启动消费者的Kafka配置
• 任务52：历史消息同步解决方案
• 任务53：数据同步引擎配置文件加载01
• 任务54：数据同步引擎配置文件加载02
• 任务55：数据同步引擎代码开发01
• 任务56：数据同步引擎代码开发02
• 任务58：从非结构化数据到知识图谱
• 任务59：文本分析关键技术
• 任务60：拼写纠错（1）
• 61-80
• 任务61：拼写纠错（2）
• 任务62：拼写纠错（3）
• 任务63：拼写纠错（4）
• 任务64：拼写纠错（5）
• 任务65：分词（1）
• 任务66：分词（2）
• 任务67：词的过滤
• 任务68：Stemming(1)
• 任务69：Stemming(2)
• 任务70：文本的表示1
• 任务71：文本的表示2
• 任务72：文本的表示3
• 任务73：文本的表示4
• 任务74：文本的表示5
• 任务75：文本的表示6
• 任务76：实体命名识别重要性
• 任务77：评估命名实体识别
• 任务78：基于规则的命名实体识别
• 任务79：命名实体识别-分类器
• 任务80：命名识别识别分类算法-特征提取
• 81-100
• 任务100：HanLP的简单介绍及环境安装
• 任务81：变量处理
• 任务82：如何搭建命名实体识别分类器
• 任务83：利用随机森林来构建命名实体识别分类器
• 任务84：如何抽取每个单词的特征
• 任务86：通过CRF命名实体识别
• 任务87：关系抽取介绍
• 任务88：关系抽取方法
• 任务89：关系抽取-基于模板的方法
• 任务90：基于规则的方法-is-a关系挖掘
• 任务91：基于监督学习的关系挖掘
• 任务92：Bootstrap方法
• 任务93：Bootstrap的缺点
• 任务94：Snowball-PatternRepresentation
• 任务95：Snowball-Step1生成模板（PatternGeneration）
• 任务96：Snowball-Step2添加记录（TupleGeneration）
• 任务97：Snowball-Step3模板评估（PatternEvaluation）
• 任务98：Snowball-Step4记录评估（TupleEvaluation）
• 任务99：Distant-Supervision
• 101-120
• 任务101：交互式分词命令行的使用及分词词性说明
• 任务102：HanLP的Demo运行及返回结果的数据类型说明
• 任务103：数据集及模板的定义
• 任务104：基于模板匹配的关系提取代码书写
• 任务105：EntityDisambiguation(实体消歧)介绍
• 任务106：实体消歧算法
• 任务107：EntityResolution(实体统一)
• 任务108：实体统一算法
• 任务109：Co-referenceResolution(指代消解)介绍
• 任务110：知识图谱搭建流程
• 任务111：知识图谱设计原则
• 任务112：业务原则
• 任务113：分析原则
• 任务114：冗余原则
• 任务115：效率原则
• 任务118：spark-shell操作RDD
• 任务119：spark-rdd基本操作（1）
• 任务120：spark-rdd基本操作（2）
• 122-130
• 任务122：自定义图
• 任务123：图基本操作（1）
• 任务124：图基本操作（2）
• 任务126：spark连接neo4j加载RDD
• 任务127：集群中运行jar包
• 任务128：PageRank算法起源及基本思想概括
• 任务129：PageRank算法中的几个基本概念
• 任务130：PageRank出入链关系(1)
• 任务131：PageRank出入链关系(2)
• 任务132：PageRank出入链关系(3)
• 任务133：PageRank算法公式的说明
• 任务134：PageRank算法概念对应图结构的简单理解
• 任务135：上网者行为的矩阵表示
• 任务136：马尔科夫的基本概念
• 任务137：马尔科夫实例的代码验证
• 任务138：GraphX实现PageRank算法
• 资料
• 搭建企业级知识图谱系统文档资料.zip
• 任务116：Scala环境安装.doc
• 任务117：spark集群环境安装.doc
• 任务121：RDD学习参考文档.doc
• 任务125：pom文件.doc
• 任务17：作业1数据和说明.zip
• 任务40：项目作业2（更新11-7）.zip
• 任务57：作业：完整的实时风控系统搭建.doc
• 任务8：Neo4j资料.zip
• 任务85：演示数据下载.zip
• 任务9：apoc插件包.zip