如何在大规模数据集上构建知识图谱，并描述其在人工智能领域的应用？

构建知识图谱是一个系统而复杂的过程，需要进行知识抽取、融合和验证等多个步骤。根据《复旦大学知识图谱：构建、应用与最新综述》的综述，我们可以了解到构建大规模知识图谱涉及的关键技术和方法。首先，知识抽取是从大量非结构化和半结构化数据中提取有用知识的过程，常用的技术包括文本挖掘、自然语言处理（NLP）以及机器学习算法等。接下来，知识融合负责整合来自不同来源的数据，解决信息的矛盾和冗余问题，常用的融合技术包括实体识别、实体对齐和数据融合算法等。最后，知识验证确保所构建的知识图谱的准确性和可靠性，通常涉及到一致性检查、数据质量评估和专家验证等步骤。

参考资源链接：[复旦大学知识图谱：构建、应用与最新综述](https://wenku.csdn.net/doc/28kpsw1tyx?spm=1055.2569.3001.10343)

在知识图谱构建完成后，它可以被应用于人工智能领域的多个方面。例如，搜索引擎优化中，知识图谱可以提供更加丰富和精确的搜索结果，提升用户体验；在智能问答系统中，知识图谱能够帮助系统更准确地理解和回答用户的问题；在推荐系统中，知识图谱可以分析用户偏好和物品属性之间的复杂关系，提供更为个性化的推荐。

《复旦大学知识图谱：构建、应用与最新综述》文档为研究者和开发者提供了在构建和应用知识图谱方面的深入见解和案例研究，是深入学习和理解知识图谱技术及其在人工智能中应用的重要资源。

参考资源链接：[复旦大学知识图谱：构建、应用与最新综述](https://wenku.csdn.net/doc/28kpsw1tyx?spm=1055.2569.3001.10343)