业界前沿：腾讯音乐知识图谱搜索实践

近几年来，图数据在计算机领域得到了广泛的应用。随着互联网数据量的指数级增长，大数据技术以及图数据方面的应用发展迅猛，各家互联网大厂都在图数据分析和应用方面投入了大量人力和物力。为让搜索更加智能化，腾讯音乐深入探索了知识图谱搜索实践，涉及知识图谱的构建、查询和应用等领域，取得了显著的成果。

1. 知识图谱的构建

知识图谱构建是知识图谱搜索的基础，腾讯音乐采用了多种方法构建知识图谱：

• 实体抽取： 从海量的文本数据中提取实体信息，例如歌手、歌曲、专辑等。

• 关系抽取： 从文本数据中提取实体之间的关系，例如歌手与歌曲演唱的关系、歌曲与专辑收录的关系等。

• 知识融合： 将从不同来源提取的实体和关系进行融合，构建统一的知识图谱。

• 知识推理： 基于已有的知识图谱进行推理，挖掘新的知识，例如歌手与其他歌手的相似度、歌曲与其他歌曲的相关度等。

2. 知识图谱的查询

知识图谱构建完成后，就可以对知识图谱进行查询。腾讯音乐支持多种知识图谱查询方式：

• 关键词查询： 用户输入关键词，知识图谱搜索引擎将返回与关键词相关的实体和关系。

• 实体查询： 用户输入实体名称，知识图谱搜索引擎将返回与该实体相关的实体和关系。

• 关系查询： 用户输入实体和关系，知识图谱搜索引擎将返回满足该查询条件的实体。

• 子图查询： 用户输入一个实体或关系，知识图谱搜索引擎将返回以该实体或关系为中心的子图。

3. 知识图谱的应用

腾讯音乐将知识图谱应用于多个业务场景，包括：

• 搜索推荐： 知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解用户查询的意图，并返回更加准确和相关的搜索结果。

• 个性化推荐： 知识图谱可以帮助推荐系统更好地理解用户的兴趣偏好，并推荐更加符合用户口味的音乐。

• 音乐发现： 知识图谱可以帮助用户发现新音乐，例如推荐与用户喜欢的音乐相似的音乐、推荐在某个时间或地点流行的音乐等。

• 音乐百科： 知识图谱可以帮助用户了解音乐背后的故事，例如歌手的生平简介、歌曲的创作背景等。

4. 腾讯音乐知识图谱搜索的成果

腾讯音乐在知识图谱搜索领域取得了显著的成果，包括：

• 构建了覆盖亿级实体和关系的知识图谱： 腾讯音乐的知识图谱覆盖了亿级实体和关系，涵盖了歌手、歌曲、专辑、音乐类型等多个领域。

• 实现了毫秒级的知识图谱查询： 腾讯音乐的知识图谱搜索引擎能够在毫秒级内返回查询结果，满足了用户快速查询的需求。

• 将知识图谱应用于多个业务场景： 腾讯音乐将知识图谱应用于搜索推荐、个性化推荐、音乐发现、音乐百科等多个业务场景，取得了良好的效果。

5. 结论

腾讯音乐在知识图谱搜索领域取得了显著的成果，为用户提供了更加智能化、个性化的音乐搜索和推荐服务。未来，腾讯音乐将继续探索知识图谱搜索的新技术和新应用，为用户带来更加极致的音乐体验。