构建与应用：认知概念图谱在搜索推荐中的智能进化

"认知概念图谱构建与应用_8.17_张宁豫.pdf" 涉及的主题是认知概念图谱的构建及其在业务中的应用，主要由张宁豫在AICUG人工智能技术社区的分享中阐述。这份资料讨论了如何从感知到认知，通过构建认知概念图谱来解决复杂的信息检索问题，并对未来的发展进行了展望。 在内容概要部分，提到了认知概念图谱可以解决的问题，即在大千世界中对万物进行深度认知，形成可被应用的知识网络，以满足用户的搜索需求。认知概念不再局限于传统的二元分类，而是包含了概率分布的概念，这意味着一个实体可能同时具有多个属性，且这些属性的概率可变。 认知概念是人们在认识过程中，从直观感觉提升到理性理解，抽象出事物本质特征的过程。在具体示例中，如丰田RAV4不仅被识别为一辆车，还可能具有“省油”和“热门SUV”这两个认知概念，其概率分布反映了这些属性的相对重要性。这种概率性的认知概念模型有助于处理模糊性和多义性，使AI系统能更好地理解和回应用户的需求。 现有认知概念图谱的构建往往面临高成本、规模限制和时效性问题，例如E-commerceConceptNet。为了克服这些挑战，愿景是构建一个能够学习、推理和验证的全方位认知概念图谱系统，结合人工智能和人类智能，实现深度认知用户场景。这将通过搜索行为计算和图知识推理，推动搜索推荐进入认知智能的新阶段。 阿里巴巴已经在实践中构建了自己的认知概念图谱——Alibaba Cognitive Concept Graph，它关联了现实世界的各种实体，如互联网公司、人物等，以支持更智能的理解和处理内容。这个图谱是阿里巴巴业务发展中的关键工具，有助于提高信息检索和推荐的准确性。 总结来说，认知概念图谱是一种强大的工具，它可以捕捉和表达复杂的现实世界认知，用于解决信息检索、搜索推荐等问题。通过不断学习和推理，这种图谱有望在未来的人工智能应用中发挥更大的作用。