![]() |
公共網絡的知識圖譜-Diff
專用API
【更新時間: 2024.07.24】
Diffbot 公共網絡的知識圖譜,其知識圖譜中存在著超過 100 億的人、公司、產品、文章以及討論等,它可是世界上最大的知識圖譜哦,能為用戶提供極其豐富且全面的信息資源與強大的服務支持。
免費
去服務商官網采購>
|
瀏覽次數
87
采購人數
1
試用次數
0
收藏
×
完成
取消
×
書簽名稱
確定
|

- API詳情
- 定價
- 使用指南
- 關于我們
- 相關推薦


什么是Diff的公共網絡的知識圖譜?
Diffbot 知識圖譜是一個自我更新的公共網絡圖數據庫。知識圖譜不是網站,而是以真實實體的形式表示網絡數據,如文章、組織和人員。每個實體都是在公共網絡上抓取、
構建和處理數十億個頁面的結果,生成數萬億個事實,并將這些事實鏈接到知識圖譜中的每個實體。單個實體通常是來自多個不同網站的數據的融合。
什么是Diff的公共網絡的知識圖譜接口?
Diff的公共網絡的知識圖譜有哪些核心功能?
1.結構化信息檢索: 在Diffbot知識圖譜中,可找到超過100億條關于人、公司、產品、文章和討論的記錄,這些記錄已干凈且結構化,方便用戶快速獲取所需信息。
2.多字段完整記錄: 搜索結果不僅是名稱列表,而是包含50+個字段和屬性的完整記錄,為分析提供深度信息,滿足用戶的多樣化需求。
3.數據集成與增強: 用戶可以將知識圖譜中的字段用于豐富自己的數據列表,提升營銷和分析的準確性,實現數據價值的最大化。
4.直觀查詢操作: 用戶可以通過可視化查詢生成器或直接使用DQL進行復雜查詢,實現靈活的數據操作和分析,滿足不同用戶的操作習慣。
5.跨平臺數據操作: 支持與Microsoft Excel、Google Sheets、Tableau、Zapier等多種數據和自動化平臺整合,方便用戶在不同環境中工作,實現數據的無縫對接。
Diff的公共網絡的知識圖譜的核心優勢是什么?
等實體設計,解決了傳統搜索引擎主要定位于網站內容的局限性,提 供更加精準的搜索結果。 |
|
|
2.真實結果的直接檢索: 直接搜索并獲取公司、個人等實體信息, 不僅僅是網站鏈接,確保搜索結果的相關性,提高用戶的信息獲取 效率。 |
3.豐富的數據集探索:利用特色數據集支持,提供更深入的信息分析和洞察力。
4.數據增強功能:通過整合知識圖譜中的50+個字段,可以有效 豐富現有數據,提升數據價值和應用范圍。 |
|
|
5.全面的關系數據:AI不斷從整個公共網絡中提取和推斷實體間 的事實和關系,為用戶提供全面的實體關系視角。 |
6.強大的查詢能力:Diffbot查詢語言(DQL)使得用戶能夠高 效地查找、篩選、排序和處理數十億相互關聯的實體。 |
|
7.加速洞察獲取:無需人工研究,即可快速豐富或創建數據集, 支持多種數據可視化和自動化工具,如Excel、Google表格、 Tableau和Power BI。 |
在哪些場景會用到Diff的公共網絡的知識圖譜?
數據分析:知識圖譜API可以用于數據集成與增強,通過整合知識圖譜中的字段來豐富現有數據,提升數據價值和應用范圍。例如,企業可能使用知識圖譜API來豐富客戶
數據庫,添加更多維度的信息,如行業分類、歷史交易記錄和潛在商機。
商業智能:知識圖譜技術能夠提供關鍵業務洞察,幫助企業做出基于數據的決策。例如,在商業情報領域,知識圖譜API可以幫助企業監控市場動態和競爭對手的動向,從
而優化其市場策略。
社交媒體分析:在社交媒體分析場景中,知識圖譜API可用于分析用戶生成的內容并與后臺品牌數據結合,以觀察產品特性和用戶輿情走勢,為運營人員提供用戶需求洞
察。
個性化推薦:在推薦系統中,知識圖譜API通過關聯背景知識,將領域知識有效融入算法,提高推斷準確率,為用戶提供更加個性化的服務和產品推薦。




此處填寫對接流程之外的其他幫助指南,會展示在HUB前臺,內容為空則不展示 | |
Diffbot 是一套產品,可以輕松集成和研究網絡上的數據。 與 Google 等網絡搜索工具不同,Diffbot 中的數據是按含義而不是標記構建的。我們有文章、產品和組織等實體,而不是網站。項目實體具有類似 和 的屬性。組織實體具有類似 和 的屬性。 Diffbot 工具允許您從現有網頁中對有意義的實體進行分類和提取,或者將公共網絡搜索為一個巨大的實體圖形數據庫,并按其屬性進行過濾。 世界各地的公司都使用 Diffbot 來利用公共 Web 數據,而無需從其原始網站標記表單中構建和清理數據。
知識圖譜入門訪問包含超過 100 億個實體(新聞機構、人員等)的圖形數據庫,這些實體是從公共網絡上抓取和結構化的。 Diffbot 知識圖譜是一個自我更新的公共網絡圖數據庫。 知識圖譜不是網站,而是以真實實體的形式表示網絡數據,如文章、組織和人員。實體通過其屬性具有意義。例如,文章之所以是文章,是因為它們通常有一個(盡管并非總是如此!組織往往有業務和員工人數()。 每個實體都是在公共網絡上抓取、構建和處理數十億個頁面的結果,生成數萬億個事實,并將這些事實鏈接到知識圖譜中的每個實體。 單個實體通常是來自多個不同網站的數據的融合。 下面我們來看看 "origins": [ "seekingalpha.com/article/4501445-apple-losses-mount-in-a-big-money-pit#efficiens", "appleinsider.com/articles/22/02/28/qualcomm-promises-lossless-bluetooth-audio-with-new-chipset#efficiens", "lmd.lk/schoolchildren-in-china-work-overnight-to-produce-amazon-alexa-devices#efficiens", "guardian.co.uk/media/2010/nov/18/apple-iad-mobile-advertising#efficiens", "theguardian.com/world/2022/mar/13/china-shuts-down-business-centres-in-bid-to-halt-covid-outbreak#efficiens", ]
這個列表實際上只是高達 560 個起源中的 5 個,知識圖譜中 Apple 的所有事實都來自這些起源。詳細了解 KG 中數據的來源和方式。 知識圖譜中實體的另一個屬性是它們相互鏈接。一個網站只是通過引用鏈接到另一個網站,而知識圖譜中實體之間的鏈接是有意義的。 蘋果在知識圖譜中的實體與數十萬人相關聯。這個鏈接背后的含義可以描述為雇主/雇員。 這一切意味著什么?在最簡單的解釋中,Diffbot 知識圖譜可以
只要多一點想象力,知識圖譜就可以(并且已經)成為一個強大的網絡數據源,為知識圖譜提供動力
有兩種方法可以訪問知識圖譜中的數據。您可以使用結構化查詢語言進行搜索,也可以上傳現有數據并使用來自 KG 的其他數據對其進行增強。 搜索是 Diffbot 知識圖譜最廣泛適用的界面。只需在鍵盤上敲擊幾下,您就可以很好地收集應用程序所需的數據。從此處開始,詳細了解搜索。 提高
增強的工作方式不同。不需要查詢語言。只需上傳包含一些標識參數的數據集,例如 或 。Enhance 會將每條記錄的這些值與知識圖譜中的相應實體進行匹配,并返回該實體上的所有數據。
一般概念關于 Diffbot 知識圖譜的一般概念
|






此處填寫對接流程之外的其他幫助指南,會展示在HUB前臺,內容為空則不展示 | |
Diffbot 是一套產品,可以輕松集成和研究網絡上的數據。 與 Google 等網絡搜索工具不同,Diffbot 中的數據是按含義而不是標記構建的。我們有文章、產品和組織等實體,而不是網站。項目實體具有類似 和 的屬性。組織實體具有類似 和 的屬性。 Diffbot 工具允許您從現有網頁中對有意義的實體進行分類和提取,或者將公共網絡搜索為一個巨大的實體圖形數據庫,并按其屬性進行過濾。 世界各地的公司都使用 Diffbot 來利用公共 Web 數據,而無需從其原始網站標記表單中構建和清理數據。
知識圖譜入門訪問包含超過 100 億個實體(新聞機構、人員等)的圖形數據庫,這些實體是從公共網絡上抓取和結構化的。 Diffbot 知識圖譜是一個自我更新的公共網絡圖數據庫。 知識圖譜不是網站,而是以真實實體的形式表示網絡數據,如文章、組織和人員。實體通過其屬性具有意義。例如,文章之所以是文章,是因為它們通常有一個(盡管并非總是如此!組織往往有業務和員工人數()。 每個實體都是在公共網絡上抓取、構建和處理數十億個頁面的結果,生成數萬億個事實,并將這些事實鏈接到知識圖譜中的每個實體。 單個實體通常是來自多個不同網站的數據的融合。 下面我們來看看 "origins": [ "seekingalpha.com/article/4501445-apple-losses-mount-in-a-big-money-pit#efficiens", "appleinsider.com/articles/22/02/28/qualcomm-promises-lossless-bluetooth-audio-with-new-chipset#efficiens", "lmd.lk/schoolchildren-in-china-work-overnight-to-produce-amazon-alexa-devices#efficiens", "guardian.co.uk/media/2010/nov/18/apple-iad-mobile-advertising#efficiens", "theguardian.com/world/2022/mar/13/china-shuts-down-business-centres-in-bid-to-halt-covid-outbreak#efficiens", ]
這個列表實際上只是高達 560 個起源中的 5 個,知識圖譜中 Apple 的所有事實都來自這些起源。詳細了解 KG 中數據的來源和方式。 知識圖譜中實體的另一個屬性是它們相互鏈接。一個網站只是通過引用鏈接到另一個網站,而知識圖譜中實體之間的鏈接是有意義的。 蘋果在知識圖譜中的實體與數十萬人相關聯。這個鏈接背后的含義可以描述為雇主/雇員。 這一切意味著什么?在最簡單的解釋中,Diffbot 知識圖譜可以
只要多一點想象力,知識圖譜就可以(并且已經)成為一個強大的網絡數據源,為知識圖譜提供動力
有兩種方法可以訪問知識圖譜中的數據。您可以使用結構化查詢語言進行搜索,也可以上傳現有數據并使用來自 KG 的其他數據對其進行增強。 搜索是 Diffbot 知識圖譜最廣泛適用的界面。只需在鍵盤上敲擊幾下,您就可以很好地收集應用程序所需的數據。從此處開始,詳細了解搜索。 提高
增強的工作方式不同。不需要查詢語言。只需上傳包含一些標識參數的數據集,例如 或 。Enhance 會將每條記錄的這些值與知識圖譜中的相應實體進行匹配,并返回該實體上的所有數據。
一般概念關于 Diffbot 知識圖譜的一般概念
|



