机器视觉网近几年随着AlphaGO的骄人战绩，人工智能和大数(2)

²知识图谱

该技术是用来构建知识的网状结构，将一个个看似没有关系的知识点，通过该技术建立他们之间的关联关系，比如包含关系、并列关系、最终构建各个领域的知识网。然后再根据这个知识网解决用户的问答、推荐、预测、推理等问题。

²数据挖掘

数据挖掘主要是对数据进行分类、聚类、预测等处理。机器视觉网

²分析决策

主要是做策略制定，通过多维度收集的数据进行某个领域的决策并给出答案。

- 解决问题 -

基于大数据与AI技术的结合，能够真正实现为人类解决各种各样的问题。将这些问题进行归类汇总成几大类问题，常见的有聚类、分类、预测、推荐等问题。

Ø分类问题

分类问题主要是判别某个物体属于哪个类别，比如橘子属于水果类、白菜属于蔬菜类。分类又分为二分类、多分类问题；二分类即是与不是的问题，比如这个物体不是香蕉，这个物体是香蕉；多分类问题，比如多种食物，一种食物是蔬菜，一种食物是水果，一种食物是肉。

Ø聚类问题

聚类问题主要是将一批数据自动分成几类，比如说网站的用户群，自动分为活跃用户群、忠诚用户群、沉默用户群，这种用户群的确定是通过人工智能算法算的，而不是通过人工筛选的。机器视觉网

Ø预测问题

预测问题主要是对某个趋势进行预测，比如房价趋势预测、网站的流量预测等等。

Ø推荐问题

推荐问题主要是推荐同类偏好。比如A用户喜欢旅游，且是户外爱好者，而户外爱好者除了喜欢旅游，还喜欢户外装备，那就可以向A用户推荐户外装备，这就是典型的网站推荐逻辑。

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