爱开卷360

摘要： 1、通过git下载分词器代码。 连接如下：https://gitee.com/hualongdata/hanlp-ext hanlp官网如下：http://hanlp.linrunsoft.com/ 2、下载gradle,如果本机有，就可以略过此步骤。通过gradle官方网站下载，解压，配置环境即可 阅读全文

摘要： 知识图谱构建 知识图谱由实体、实体的属性描述以及实体和实体之间的关联构成。尽管其对于大数据人工智能的实现意义非凡，但其构造过程却极为困难。在早期，知识图谱构建单纯依赖于人类专家。在这一方法中，知识图谱中的实体、实体属性与实体关联关系完全由专家人工构造，此类知识图谱包括WordNet[2]、CyC[3 阅读全文

摘要： 实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本，一个从 0 开始（start from scratch），一个在 CN-DBpedia 基础上补充，把 MySQL，PostgreSQL，Neo4j 数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，欢迎讨论。 1. CN-DBpedia 构建流程 知 阅读全文

摘要： 随着互联网不断的发展，传统的关系型数据库如oracle，mysql已经难以支撑现下大数据量，高并发的场景了。于是，NoSQL横空出世，有像cassandra这样的column-based，像MongoDB这样document-based。今天在这里猎奇的是一个graph-based的数据库，Neo4 阅读全文

摘要： 近两年来，随着Linking Open Data[1] 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。 阅读全文

摘要： 知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 – 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 阅读全文

摘要： 最近小组准备启动一个 node 开源项目，从前端亲和力、大数据下的IO性能、可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库，但具体使用哪一款产品还需要做一次选型。 我们最终把选项范围缩窄在 HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB 五款较主流的数据库产品中，本文将主要对 阅读全文

摘要： 在这篇文章中，我们将阐述 Redis 最常用的使用场景，以及那些影响我们选择的不同特性。 1、会话缓存（Session Cache） 最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维 阅读全文

摘要： 前言上周参加了2015年的中国数据库大会，差不多从第二届开始就每年都会北京参会，从最早的嘉宾到这次的会场主持人，也算见证了中国数据库大会的发展吧。记得最早的时候大会只有两天，分会场也比较小，而现在各种大会变为了三天，分会场也越来越细化，赞助商也从以前的出版社演变为各种高大上的软硬件公司，这是主办方的... 阅读全文

摘要： 一、MySQL的存储引擎完整的引擎说明还是看官方文档：http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/storage-engines.html这里介绍一些主要的引擎1、InnoDB存储引擎InnoDB是MySQL的默认事务型引擎，它被设计用来处理大量的短期(short-... 阅读全文