AutoKnow：面向数千类产品的自动驾驶式知识收集
人工智能
2020-06-25 v1
摘要
能否为世界上所有产品构建一个知识图谱（KG）？知识图谱已牢固确立为搜索与问答的宝贵信息来源，人们自然会想，KG 是否可以包含在线零售站点所提供产品的信息。已有若干成功的通用 KG 范例，但组织产品信息带来诸多额外挑战，包括产品结构化数据的稀疏性与噪声、涵盖数百万产品类型与数千属性的复杂领域、跨大量类别的异质性，以及庞大且持续增长的产品数量。我们描述了 AutoKnow，这一应对上述挑战的自动（自动驾驶式）系统。该系统包含一套用于分类体系构建、产品属性识别、知识抽取、异常检测与同义发现的新型技术。AutoKnow 具有：（a）自动性，几乎无需人工干预；（b）多可扩展性，在多维度上可扩展（多领域、多产品、多属性）；（c）集成性，充分利用丰富的用户行为日志。AutoKnow 已投入运行，为超过 11K 种产品类型收集产品知识。
引用
@article{arxiv.2006.13473,
title = {AutoKnow: Self-Driving Knowledge Collection for Products of Thousands of Types},
author = {Xin Luna Dong and Xiang He and Andrey Kan and Xian Li and Yan Liang and Jun Ma and Yifan Ethan Xu and Chenwei Zhang and Tong Zhao and Gabriel Blanco Saldana and Saurabh Deshpande and Alexandre Michetti Manduca and Jay Ren and Surender Pal Singh and Fan Xiao and Haw-Shiuan Chang and Giannis Karamanolakis and Yuning Mao and Yaqing Wang and Christos Faloutsos and Andrew McCallum and Jiawei Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.13473},
year = {2020}
}
备注
KDD 2020