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也可以推荐一个话题给@好东西传送门，在github上建一个issue或在微博上留言都可以。请推荐一组网络资源并加简短导读（一条微博长度）。

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当前竞争者

2014-08-05 回答集编程（Answer Set Programming）是一种强大的规则推理语言。它可以用于解决那些困难（例如NP-hard）的问题。从数据库查询，自然语言理解，生物信息学，到石油勘探，ASP有非常广泛的应用。@Logician_wolfel 推荐了一组最新的ASP教程 http://t.cn/RP6kRm4 有逻辑的问题请教他没错 [ 微博 ]

2014-08-04 @昊奋 关于知识图谱的第二组推荐：知识图谱的构建及其应用，介绍了probabilisic KB（Google） KnowledgeVault，Sonya， Satori/Probase (Microsoft)，YAGO，LOD2等重要的知识图谱系统。知识库构建，实体抽取、实体链接，查询理解和扩展， 语义搜索，等基础技术汇集在10篇核心文献http://t.cn/RP6JCGn [ 微博 ]

2014-08-04 SSDB是一个高性能 NoSQL 数据库, 支持哈希表，集合，列表等数据结构。它作为redis的替代或补充，可以用很小的内存代价实现十亿级别数据的存储。工具与生态系统生长非常迅速，已为众多互联网企业所使用。核心推荐资源 http://t.cn/RPi1q47 所有资源http://t.cn/RPi1q4h 作者是@ideawu [ 讨论 ] [ 微博 ]

2014-08-03 @孙明明SmarterChina 特别推荐@李航博士 和@徐君 的新书《Semantic Matching in Search》该书阐述了搜索中语义匹配的基本方法，如查询重写，关键词依赖，翻译，主题模型， 潜在空间模型Latent Space Model, 学习匹配Learning to Matching等。作者提供了电子版下载。预览与目录 http://t.cn/RPiq2hc [ 微博 ]

2014-08-03 [微综述] 搜索专家 @孙明明_SmarterChina 在"知识图谱与搜索引擎"中推荐了建立知识图谱和利用知识图谱的12篇重要文献，涵盖利用百科数据，挖掘生成知识图谱，搜索引擎页面排序，利用实体标注、语义匹配，查询中的实体映射等前沿话题。导读 http://t.cn/RPiGS3l 文献列表 http://t.cn/RPiGS3O [ 微博 ]

2014-08-01 社会机器Social Machine是Web发明人Berners-Lee和语义网领袖Hendler提出的概念：人与机器/人工智能如何协同工作，完成复杂问题？中国的人肉搜索是他们认为最好的例子，与中国学者合作做了大量研究。@QPCN 教授提供了该主题精炼导读 http://t.cn/RPMNDa5 并列出最重要的文献与讲义http://t.cn/RPMNDaq [ 微博 ]

2014-08-01 @瀟灑小弟 问：有木有深度学习在文本挖掘或者自然语言处理(NLP)方面的好的资源？ @panjf1987 提供答案：被推荐过最多是Richard Socher 的Deep Learning for Natural Language Processing (without Magic) 这个tutorial在NAACL 2013和ACL 2012都做过。讲稿，视频，参考文献整理如下http://t.cn/RPMSxHq [ 讨论 ] [ 微博 ]

2014-07-31 知识图谱的构建离不开人的参与，众包作为一种新兴的方式来获取廉价的标注，评测甚至群体智慧会发挥越来越重要的作用。国内这领域的权威专家 @昊奋 推荐了一组必读文章　http://www.weibo.com/5220650532/Bg7zDv1UR

2014-07-31 @认知计算_Watson 推荐IBM Watson系统最新的介绍文章：http://www.weibo.com/5220650532/Bg4PA3tOC

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@techcrunch中国 北京峰会票大pk: 8月5日前转发最多的社区贡献者前两位是@孙明明SmarterChina 和 @昊奋 。他们均获得了价值3200元的双日VIP票。也感谢其他的参与者@panjf1987 @ideawu @Logician_wolfel @认知计算_Watson @QPCN 也有神秘小[礼物]哦！详情 http://t.cn/RPMocmf
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