我使用可在我的计算机上运行的pagerank创建了一个小型搜索引擎。我有兴趣在它上面构建一个知识图，它应该只返回在正确的上下文中查询的网页，类似于Google如何找到搜索问题的相关答案。我看到很多关于知识图的宣传，但没有很多文献，几乎没有伪代码，如建立一个指南。有没有人知道这些知识图如何在内部工作的良好参考，所以没有必要创建关于知识图的模型？
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知识图是一个流行语。它是为实现结果而组合在一起的模型和技术的总和。 旅程的第一站以Natural language processing，Ontologies和Text mining开头。这是一个广泛的人工智能领域，请here进行该领域的研究调查。
在构建自己的模型之前，我建议您使用专用工具箱（例如gensim）尝试不同的标准算法。您将了解tf-idf，LDA，文档特征向量等。
我假设你想要使用文本数据，如果你想使用其他图像进行图像搜索则不同。音频部分也是如此。
构建模型只是第一步，Google知识图中最困难的部分是每天实际扩展到数十亿个请求......
可以轻松构建良好的加工管道＆＃34;在Apache Spark之上，＆＃34;当前的Hadoop＆＃34;。它提供了一个弹性分布式数据存储区，如果您想扩展，这是必需的。
如果您想将数据保存为图形，如图论（如pagerank），对于实时查询，我建议您使用Bulbs这是一个框架，它是＆＃34;类似于ORM for图形，而不是SQL，您使用图形遍历语言Gremlin来查询数据库＆＃34;。例如，您可以将后端从Neo4j切换到OpenRDF（如果您使用本体，则非常有用）。
对于图表分析，您可以使用Spark，GraphX模块或GraphLab。
希望它有所帮助。