什么是知识图谱?对课堂教学、科学研究或课程体系有哪些启示?

知识图谱的概念是：知识图谱是自顶向下(top-down)的构建方式。自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。该构建方式需要利用一些现有的结构化知识库作为其基础知识库，例如 Freebase 项目就是采用这种方式，它的绝大部分数据是从维基百科中得到的。然而目前，大多数知识图谱都采用自底向上(bottom-up)的构建方式。自底向上指的是从一些开放连接数据（也就是 “信息”）中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建实体与实体之间的联系。知识图谱的体系架构是：知识图谱的架构主要包括自身的逻辑结构以及体系架构。知识图谱在逻辑结构上可分为模式层与数据层两个层次，数据层主要是由一系列的事实组成，而知识将以事实为单位进行存储。如果用（实体1，关系，实体2）、（实体、属性，属性值）这样的三元组来表达事实，可选择图数据库作为存储介质，例如开源的 Neo4j、Twitter 的 FlockDB、JanusGraph 等。模式层构建在数据层之上，主要是通过本体库来规范数据层的一系列事实表达。本体是结构化知识库的概念模板，通过本体库而形成的知识库不仅层次结构较强，并且冗余程度较小。大规模知识库的构建与应用需要多种智能信息处理技术的支持。通过知识抽取技术，可以从一些公开的半结构化、非结构化的数据中提取出实体、关系、属性等知识要素。通过知识融合，可消除实体、关系、属性等指称项与事实对象之间的歧义，形成高质量的知识库。知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，从而丰富、扩展知识库。分布式的知识表示形成的综合向量对知识库的构建、推理、融合以及应用均具有重要的意义。

知识图谱轻松管理繁杂的产品信息ue623一个表格即可囊括数页产品信息，降低维护成本ue623针对客户偏好，快速检索相关产品并进行推荐ue623全面构建产品信息的结构关系，可识别更灵活复杂的提问语音/图片识别满足多种应答需求ue623自动将语音转为文字，匹配知识库进行回复ue623准确识别图片内容并回复，无需转接人工客服处理客。

知识图谱技术是人工智能的重要组成部分，其研究的是对人类知识的获取、表示、推理、应用等技术。知识图谱于2012年5月17日被Google正式提出，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量以及搜索体验。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐等领域。知识图谱代表的是人工智能认知层面的问题，而深度学习很大程度上处理感知层面的问题，未来的技术大趋势是深度学习与知识图谱的结合，实现数据统计与知识驱动的结合，推动人工智能的发展。 1.1 知识图谱的定义 在维基百科的官方词条中:知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库 。本质上，知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。 三元组是知识图谱的一种通用表示方式，即 G=(E,R,S)，其中E={e1,e2,……,e|E|}是知识库中的 实体集合，共包含|E|种不同实体;R={r,r,……,r } 12 |E|是知识库中的关系集合，共包含 | R | 种不同关系; S u2286 E × R × E 代表知识库中的三元组集合。三元组 的基本形式主要包括实体1、关系、实体2和概念、属性、属性值等，实体是知识图谱中的最基本元素， 不同的实体间存在不同的关系。概念主要指集合、 类别、对象类型、事物的种类，例如人物、地理等; 属性主要指对象可能具有的属性、特征、特性、特 点以及参数，例如国籍、生日等;属性值主要指对 象指定属性的值，例如中国、1988-09-08等

做法如下。1、自底向上的构建方法,、从开放链接的数据源中提取实体、属性和关系，加入到知识图谱的数据层；然后将这些知识要素进行归纳组织，逐步往上抽象为概念,、最后形成模式层即可。2、、自顶向下的构建方法，构建知识图谱的模式层，从最顶层的概念开始构建顶层本体,、然后细化概念和关系,、形成结构良好的概念层次树。知识图谱（Knowledge、Graph）又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的。、

这篇笔记来自于北大邹磊教授的知识图谱讲座 主要内容： 2012年5月16日，Google发布了“知识图谱”的新一代“智能”搜索功能，第一次提出了“知识图谱”的概念。 知识图谱（Knowledge Graph）：本质上是基于图的语义网络，表示实体和实体之间的关系！构建知识图谱的目的，就是让机器具备认知能力，理解这个世界。 知识图谱是Web和大数据时代的知识工程新的发展形态。 知识工程的核心： 知识库 和 推理引擎 RDF（Resource Description Framework），目前是描述本体的事实标准 RDF定义了一个简单的模型，用于描述资源，属性和值之间的关系。资源是可以用URI标识的所有事物，属性是资源的一个特定的方面或特征，值可以是另外一个资源，也可以是字符串。总的来说，一个RDF描述就是一个三元组：<主语、谓词、宾语> 进一步扩展RDFs的词汇，可声明 类间互斥关系、属性的传递性等复杂语义 ，支持基于本体的自动推理，提供了一组合适web传播的描述逻辑的语法，对机器友好，但认知复杂性限制了工程应用。 实体对齐必然涉及到 实体相似度的计算 ，假设两个实体的记录x和y，x和y在第i个属性上的值是xi，yi，那么需要通过两步计算： 自然语言处理和知识图谱研究是双向互动的关系。 RDF概念很早提出了，但是发展比较缓慢，是因为自然语言处理技术发展较慢，手工建立的数据集比较少，从而影响力较少。随着机器学习等自然语言处理技术的快速发展提高了信息抽取的效率和准确度，通过技术可以快速建立大规模知识图谱。 智能问答的方法： 知识图谱本质上是多关系图，通常用“ 实体 ”来表达图里的结点、用“ 关系 ”来表达图里的边。 基于关系的知识图谱存储管理 原生知识图谱存储管理--RDF 回答RDF数据上SPARQL查询==子图查询匹配 原生知识图谱存储管理--属性图 分布式知识图谱存储管理： 图表示学习用于“自然语言问答”： 1956年达特茅斯会议，提出“人工智能（Artificial Intelligence, AI）”概念。 “用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能” “上古”流派：符号主义（Symbolism）和连接主义（Connectionism） 符号主义发展历史： 语义网络（Semantic Network）：1970年，Herbert A.Simon正式提出，通过有向图来表示知识，作为知识表示的一种通用手段。 知识工程（Knowledge Engineering）：1977年美国斯坦福大学计算机科学家Edward Albert Feigenbaum教授在第五届国际人工智能会议上提出，确立了知识工程在人工智能中的核心地位。 人工智能需要机器智能，特别是认知智能，认知智能依赖知识图谱 知识图谱脱胎于符号主义；但是和连接主义的结合是目前的重要研究方向（例如知识图谱的表示学习等） 大数据的特点：多样化（variety）、规模大（volume）和速度化（velocity） “世界是普遍联系的整体，任何事物之间都是相互联系的” ---- 马克思《辩证唯物主义》 “知识图谱”是面向关联分析的大数据模型

【1】能用html+css把页面做出来，能用js实现动态效果。【2】在1的基础上保证浏览器兼容性。【3】在2的基础上开始出现代码洁癖，代码会逐渐趋向于简洁高效【4】在3的基础上开始关注语义性、可用性和可重用性【5】在4的基础上开始关注页面性能【6】在5的基础上开始费劲脑汁的去寻思怎么能把开发效率也提升上来

知识图谱是一种基于语义的知识表示方法，它可以将不同领域的知识进行结构化、标准化和统一化，形成一个大规模的、可查询的知识库。知识图谱的作用和价值主要体现在以下几个方面：1. 提供精准的信息检索：知识图谱可以将不同领域的知识进行结构化和标准化，使得用户可以通过语义化的方式进行查询，从而提高信息检索的精准度和效率。2. 支持智能问答和语义理解：知识图谱可以将不同领域的知识进行统一化和标准化，使得计算机可以更好地理解人类语言，从而支持智能问答和语义理解。3. 促进知识共享和协同创新：知识图谱可以将不同领域的知识进行整合和共享，避免知识孤岛的出现，促进知识的协同创新和共享。4. 支持智能推荐和个性化服务：知识图谱可以通过对用户的兴趣和行为进行分析，提供个性化的推荐服务，从而提高用户的满意度和忠诚度。5. 为企业决策提供支持：知识图谱可以将企业内部的知识进行整合和分析，为企业的决策提供支持和参考，从而提高企业的竞争力和创新能力。

知识图谱的构建流程主要包括以下几个步骤：收集数据：收集与知识图谱相关的数据，包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据包括数据库、表格等，非结构化数据包括网页、文本、图片等。数据清洗：对收集到的数据进行清洗和去重，消除噪声和冗余信息，确保数据质量。实体识别：对清洗后的数据进行实体识别，将文本中的实体抽取出来，如人名、地名、机构名等。关系抽取：通过自然语言处理技术，从文本中提取实体之间的关系，并将它们转化为图谱中的边。知识表示：将实体和关系表示为图谱中的节点和边，以图谱的形式呈现出来。知识融合：将来自不同数据源的知识进行融合，以丰富知识图谱的内容和结构。知识推理：通过推理算法，对知识图谱进行推理和推断，从而生成新的知识和发现隐藏的关系。以上是知识图谱构建的基本流程，具体实现的过程和方法因应用场景而异。在实际应用中，还需要结合具体的业务需求和技术特点，采用适当的算法和工具。

“知识图谱的应用涉及到众多行业，尤其是知识密集型行业，目前关注度比较高的领域：医疗、金融、法律、电商、智能家电等。”基于信息、知识和智能形成的闭环，从信息中获取知识，基于知识开发智能应用，智能应用产生新的信息，从新的信息中再获取新的知识，不断迭代，就可以不断产生更加丰富的知识图谱，更加智能的应用。如果说波士顿动力的翻跟头是在帮机器人锻炼筋骨，那么知识图谱的“绘制”则是在试图“创造”一个能运转的机器人大脑。“目前，还不能做到让机器理解人的语言。”中国科学院软件所研究员、中国中文信息学会副理事长孙乐说。无论是能逗你一乐的Siri，还是会做诗的小冰，亦或是会“悬丝诊脉”的沃森，它们并不真正明白自己在做什么、为什么这么做。让机器学会思考，要靠“谱”。这个“谱”被称为知识图谱，意在将人类世界中产生的知识，构建在机器世界中，进而形成能够支撑类脑推理的知识库。为了在国内构建一个关于知识图谱的全新产学合作模式，知识图谱研讨会日前召开，来自高校院所的研究人员与产业团队共商打造全球化的知识图谱体系，建立世界领先的人工智能基础设施的开拓性工作。技术原理：把文本转化成知识“对于‘姚明是上海人"这样一个句子,存储在机器里只是一串字符。而这串字符在人脑中却是‘活"起来的。”孙乐举例说。比如说到“姚明”，人会想到他是前美职篮球员、“小巨人”、中锋等，而“上海”会让人想到东方明珠、繁华都市等含义。但对于机器来说，仅仅说“姚明是上海人”，它不能和人类一样明白其背后的含义。机器理解文本，首先就需要了解背景知识。那如何将文本转化成知识呢？“借助信息抽取技术，人们可以从文本中抽取知识，这也正是知识图谱构建的核心技术。”孙乐说，目前比较流行的是使用“三元组”的存储方式。三元组由两个点、一条边构成，点代表实体或者概念，边代表实体与概念之间的各种语义关系。一个点可以延伸出多个边，构成很多关系。例如姚明这个点，可以和上海构成出生地的关系，可以和美职篮构成效力关系，还可以和2.26米构成身高关系。“如果这些关系足够完善，机器就具备了理解语言的基础。”孙乐说。那么如何让机器拥有这样的“理解力”呢？“上世纪六十年代，人工智能先驱麻省理工学院的马文·明斯基在一个问答系统项目SIR中，使用了实体间语义关系来表示问句和答案的语义，剑桥语言研究部门的玛格丽特·玛斯特曼在1961年使用SemanticNetwork来建模世界知识，这些都可被看作是知识图谱的前身。”孙乐说。随后的Wordnet、中国的知网（Hownet）也进行了人工构建知识库的工作。“这里包括主观知识，比如社交网站上人们对某个产品的态度是喜欢还是不喜欢；场景知识，比如在某个特定场景中应该怎么做；语言知识，例如各种语言语法；常识知识，例如水、猫、狗，教人认的时候可以直接指着教，却很难让计算机明白。”孙乐解释，从这些初步的分类中就能感受到知识的海量，更别说那些高层次的科学知识了。构建方式：从手工劳动到自动抽取“2010年之后，维基百科开始尝试‘众包"的方式，每个人都能够贡献知识。”孙乐说，这让知识图谱的积累速度大大增加，后续百度百科、互动百科等也采取了类似的知识搜集方式，发动公众使得“积沙”这个环节的时间大大缩短、效率大大增加，无数的知识从四面八方赶来，迅速集聚，只待“成塔”。面对如此大量的数据，或者说“文本”，知识图谱的构建工作自然不能再手工劳动，“让机器自动抽取结构化的知识，自动生成‘三元组"。”孙乐说，学术界和产业界开发出了不同的构架、体系，能够自动或半自动地从文本中生成机器可识别的知识。孙乐的演示课件中，有一张生动的图画，一大摞文件纸吃进去，电脑马上转化为“知识”，但事实远没有那么简单。自动抽取结构化数据在不同行业还没有统一的方案。在“百度知识图谱”的介绍中这样写道：对提交至知识图谱的数据转换为遵循Schema的实体对象，并进行统一的数据清洗、对齐、融合、关联等知识计算，完成图谱的构建。“但是大家发现，基于维基百科，结构化半结构化数据挖掘出来的知识图谱还是不够，因此目前所有的工作都集中在研究如何从海量文本中抽取知识。”孙乐说，例如谷歌的KnowledgeVault，以及美国国家标准与技术研究院主办的TAC-KBP评测，也都在推进从文本中抽取知识的技术。在权威的“知识库自动构建国际评测”中，从文本中抽取知识被分解为实体发现、关系抽取、事件抽取、情感抽取等4部分。在美国NIST组织的TAC-KBP中文评测中，中科院软件所—搜狗联合团队获得综合性能指标第3名，事件抽取单项指标第1名的好成绩。“我国在这一领域可以和国际水平比肩。”孙乐介绍，中科院软件所提出了基于Co-Bootstrapping的实体获取算法，基于多源知识监督的关系抽取算法等，大幅度降低了文本知识抽取工具构建模型的成本，并提升了性能。终极目标：将人类知识全部结构化《圣经·旧约》记载，人类联合起来兴建希望能通往天堂的高塔——“巴别塔”，而今，创造AI的人类正在建造这样一座“巴别塔”，帮助人工智能企及人类智能。自动的做法让知识量开始形成规模，达到了能够支持实际应用的量级。“但是这种转化，还远远未达到人类的知识水平。”孙乐说，何况人类的知识一直在增加、更新，一直在动态变化，理解也应该与时俱进地体现在机器“脑”中。“因此知识图谱不会是一个静止的状态，而是要形成一个循环，这也是美国卡耐基梅隆大学等地方提出来的NeverEndingLearning（学无止境）的概念。”孙乐说。资料显示，目前谷歌知识图谱中记载了超过35亿事实；Freebase中记载了4000多万实体，上万个属性关系，24亿多个事实；百度百科记录词条数1000万个，百度搜索中应用了联想搜索功能。“在医学领域、人物关系等特定领域，也有专门的知识图谱。”孙乐介绍，Kinships描述人物之间的亲属关系，104个实体，26种关系，10800个事实；UMLS在医学领域描述了医学概念之间的联系，135个实体，49种关系，6800个事实。“这是一幅充满美好前景的宏伟蓝图。”孙乐说，知识图谱的最终目标是将人类的知识全部形式化、结构化，并用于构建基于知识的自然语言理解系统。尽管令业内满意的“真正理解语言的系统”还远未出现，目前的“巴别塔”还只是在基础层面，但相关的应用已经显示出广阔的前景。例如，在百度百科输入“冷冻电镜”，右竖条的关联将出现“施一公”，输入“撒币”，将直接在搜索项中出现“王思聪”等相关项。其中蕴含着机器对人类意图的理解。

使用知识图谱相关软件进行文献分析时，应注意的问题：注意文献分析的准确性。知识图谱相关软件进行文献分析的要点：1、营销决策：当企业生产和销售的商品有着复杂的流通环节，例如通过成千上万家多级经销批发商卖到数以百万家的终端客户时，自动的汇总销售流向数据，以进行营销决策，存在较大的技术难题。因为这些数据中有超过40%是非标准数据，以往需要大量人工核对，费时耗力。另外，进行营销决策往往还需要对比竞品数据、分析消费者数据，对这些海量的非结构化数据针对业务需求进行细粒度的分析挖掘，该角色更是非知识图谱技术莫属。2、供应链优化：企业生产商品的过程中通常要采购各种不同的原材料、辅料和半成品等，如何集中采购，如何找到物美价廉的供应商，如何及时了解供应商的情况，都依赖于以知识图谱技术为基础的非标准和非结构化数据分析技术。3、客户服务：无论是在售前寻找和筛选潜在客户，还是在售中与有意向的客户进行交谈，还是在售后对客户态度进行分析统计，都可以基于人工智能理解客户的意图，这需要根据业务场景的需求,制定与品牌和产品属性相关的知识图谱,来进行细粒度的语义分析。

知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。 A.正确B.错误正确答案：A

挺好用的。人工智能知识图谱平台（简称：坤图KunGraph），基于大规模数据，通过对各行业场景数据的机器学习，智能化积累场景规则，形成“规则+机器”的混合知识构建引擎，将掌握的各类数据融合汇总成为人、地、事、物、组织等实体为节点，属性、时空、语义、特征等联系为边的关系网络，从而再现真实世界对象之间的错综复杂的关系，为各行业分析研判提供支撑。平台通过构建智能化知识交互引擎，提供可视化数据特征分析和交互能力，如关系可视化、时空可视化、档案可视化、数据比对可视化等，实现在海量数据上的规律及特征挖掘，获取隐藏在大数据下的知识，平台拥有一体化、并行化的高效数据挖掘工具和模型应用能力，集成大量的经典及历史算法，管理模型类知识的全生命周期，并将知识进行积累、连接，最终形成智慧感知能力，为各行业业务提供通用的知识积累、知识服务及决策输出。

知识图谱，基于应用场景个性化定义图谱schema构建方式，结合对垂直领域的理解和知识积累，构建稿件与实体的关联关系，助力编辑提升稿件生产效率和质量。蓝凌基于知识图谱的智能知识管理平台采用轻量级图谱引擎，支持自上而下、自下而上两种建模方式，通过知识智能采集、加工、搜索、推荐、推送、问答等知识应用场景，帮助组织搭建智能知识库，减省人工繁琐操作，赋能组织提效降本，提升知识效益。国电大渡河、江苏电力都有用u07c5可以了解一下。

知识图谱是用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系，并且非常直观、自然、直接和高效，不需要中间过程的转换和处理。 目前知识图谱产品的客户行业，分类主要集中在：社交网络、人力资源与招聘、金融、保险、零售、广告、物流、通信、IT、制造业、传媒、医疗、电子商务和物流等领域。 相比传统数据存储和计算方式，知识图谱的优势显现在以下几个方面：（1）关系的表达能力强传统数据库通常通过表格、字段等方式进行读取，而关系的层级及表达方式多种多样，且基于图论和概率图模型，可以处理复杂多样的关联分析，满足企业各种角色关系的分析和管理需要。（2）像人类思考一样去做分析基于知识图谱的交互探索式分析，可以模拟人的思考过程去发现、求证、推理，业务人员自己就可以完成全部过程，不需要专业人员的协助。（3）知识学习利用交互式机器学习技术，支持根据推理、纠错、标注等交互动作的学习功能，不断沉淀知识逻辑和模型，提高系统智能性，将知识沉淀在企业内部，降低对经验的依赖。（4）高速反馈图式的数据存储方式，相比传统存储方式，数据调取速度更快，图库可计算超过百万潜在的实体的属性分布，可实现秒级返回结果，真正实现人机互动的实时响应，让用户可以做到即时决策。

知识图谱的构建形式： 自顶向下：先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。 自底向上（常用） ：从一些开放链接数据中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建顶层的本体模式。 （1）语义信息抽取； （2）多元数据集成与验证（知识融合）； （3）知识图谱补全 知识库分类： 开放链接知识库：Freebase、Wikidata、DBpedia、YAGO。包含大量半结构化、非结构化数据。 垂直行业知识库（特定领域）：IMDB（影视）、MusicBrainz（音乐）、ConceptNet（概念）等。 基于规则与词典的方法（为目标实体编写模板，然后进行匹配）：编写大量规则或模板，覆盖领域有限，难以适应新需求 基于统计机器学习的方法（机器学习，训练模型，识别实体）：监督学习算法受训练集限制，准确率和召回率不够理想 （ 召回率：真阳性 / 真阳性 + 假阳性；准确率：真阳性 + 真阴性 / 真阳性 + 假阳性 + 真阴性 + 假阴性 ） 面向开放域的抽取方法（面向海量的Web语料）：通过少量实体实例建立特征模型，再通过它应用于新的数据集，给新实体做分类与聚类。（迭代扩展） 早期：人工构造语义规则以及模板的方式； 实体间的关系模型代替了早期的人工构造； 面向开放域的信息抽取框架（OIE）：对隐含关系抽取性能低下。 （ 隐含关系抽取：基于马尔科夫逻辑网、基于本体推理的深层隐含关系抽取方法 ） 可以将实体属性的抽取问题转换为关系抽取问题 分布式表示 目的在于用 一个综合的向量来表示实体对象的语义信息 ，这种形式在知识图谱的计算、 补全 、推理等方面起到重要的作用： 1、语义相似度计算：实体间的语义关联程度，为自然语言处理（NLP）等提供了极大的便利 2、 消除异构数据中实体冲突、指向不明等不一致性问题。 （1）待对齐数据分区索引； （2）利用相似度函数或相似性算法查找匹配实例； （3）对齐算法（成对实体对齐、全局（局部）集合实体对齐）进行实例融合。 经过实体对齐后得到一系列的基本事实表达，然后事实并不等于知识，它只是知识的基本单位。 本体相当于知识库的模具，使其具有较强的层次结构和较小的冗余程度。 可分为人工构建和数据驱动自动构建。 数据驱动的本体自动构建： ①纵向概念间的并列关系计算：计算两个实体间并列关系的相似度，辨析他们在语义层面是否属于同一个概念。 ②实体上下位关系抽取。 ③本体生成：对各层次得到的概念进行聚类，并为每一类的实体指定1个或多个公共上位词。 通常是与实体对齐任务一起进行：对知识可信度进行量化，保留置信度较高的，舍弃置信度较低的。 主要包括模式层的更新与数据层的更新。 一阶谓词逻辑、描述逻辑以及规则等 （1）一阶谓词逻辑：以命题为基本，命题包含个体（实体）和谓词（属性或关系）。 （2）基于描述逻辑的规则推理：在（1）的基础上发展而来，目的是在知识表示能力与推理复杂度之间追求一种平衡。 （3）通过本体的概念层次推理。 一些算法主要是 利用了关系路径 中的蕴涵信息： 通过图中两个实体间的多步路径来预测它们之间的语义关系，即从源节点开始，在图上根据路径建模算法进行游走，如果能够到达目标节点，则推测源节点和目标节点间存在联系。 （ 关系路径的建模研究仍处于初期阶段，需要进一步探索完成 ） 参考文献： [1]徐增林,盛泳潘,贺丽荣,王雅芳.知识图谱技术综述[J].电子科技大学学报,2016,45(04):589-606.

中文知识图谱（Chinese Knowledge Graph）1，最早起源于Google Knowledge Graph。知识图谱本质上是一种语义网络。其结点代表实体（entity）或者概念（concept），边代表实体/概念之间的各种语义关系。中文知识图谱的直接推动力来自于一系列实际应用，包括语义搜索、机器问答、情报检索、电子阅读、在线学习等等。百度2、搜狗以及复旦大学GDM实验室1相继推出了其中文知识图谱。

知识图谱中实线和虚线表解释如下：知识图谱中实线和虚线表，又名序列图、循序图、顺序图，是一种UML交互图。它通过描述对象之间发送消息的时间顺序显示多个对象之间的动态协作。它可以表示用例的行为顺序，当执行一个用例行为时，其中的每条消息对应一个类操作或状态机中引起转换的触发事件。

知识图谱就是通过一系列的机器学习技术，把非结构化数据转化成机器可以理解的结构化知识的过程。机器人基于知识图谱技术，可以快速的学习和进化到普通人对内容的运用水平。想了解更多相关知识图谱的技术。可了解下giiso智搜

首先了解某个行业知识图谱的相关概念以及在行业知识库建设中的应用情况和地位，然后结合典型算法介绍了机器学习常见的模型，为提高行业知识库中知识的关联性并降低冗余性，引入了行业知识图谱及其构建相关的新技术方法，进而引出了对于行业知识库构建方法的研究，结合智能知识库展示了知识图谱的创新性应用，即利用知识图谱为知识库的搜索和推荐功能提供技术支持，同时通过知识图谱对领域知识进行更加直观地展示。最后，结合行业知识库的建设工作对机器学习和知识图谱在其中的作用发挥进行了更深一步的阐述和总结。

前言及背景：在构建知识图谱的过程中，大量知识信息来源于文档和网页信息，在从文档提取知识的过程中往往会有偏差，这些偏差来自于看两方面： （1）文档中会有很多噪声信息，即无用信息，它的产生可能来自于知识抽取算法本身，也可能和语言文字本身的有效性有关； （2）文档信息量有限，不会把所有知识都涵盖进去，尤其是很多常识性知识。 以上都会导致知识图谱是不完整的，所以 知识图谱补全 在构建知识图谱中日益重要。 通过 已获取的知识 来对实体间进行关系预测，以达到对实体间关系的补全，也可以是实体类型信息的补全。该过程可以利用本知识库内部的知识，也可以引入第三方知识库的知识来帮助完成。 整理了一份200G的AI资料包： ①人工智能课程及项目【含课件源码】 ②超详解人工智能学习路线图 ③人工智能必看优质书籍电子书汇总 ④国内外知名精华资源 ⑤优质人工智能资源网站整理（找前辈、找代码、找论文都有） ⑥人工智能行业报告 ⑦人工智能论文合集 /p3.toutiaoimg.com/origin/tos-cn-i-qvj2lq49k0/36ae8d96bccf490bb4d877abda852f7d","uri":"","width":31,"height":27,"darkImgUrl":"https://p3.toutiaoimg.com/origin/tos-cn-i-qvj2lq49k0/b81aea2925484cf5bdde9cbb4c2c62fd","darkImgUri":"","formulaImgStatus":"succeed"}" class="syl-plugin-formula"> 资料在网盘里排列的非常整齐干净！希望对大家的学习有所帮助， 私信备注【05】添加领取 知识图谱补全分为两个层次： 概念层次的知识补全 和 实例层次的知识补全 。 往往提到知识图谱构建过程中只是提及了实体和关系的抽取，然后就可以生成实体和关系组成的RDF了。 但是，仅仅获取三元组是不够的，还要考虑这些，因为三元组中的实体除了具有属性和关系之外，还可以 映射关联到知识概念层次的类型（type），而且一个实体的类型可以有很多 。 例如：实体奥巴马的类型在不同关系中是有变化的。 在出生信息描述中，类型为人；在创作回忆录的描述中其类型还可以是作家；在任职描述中还可以是政治家。 实体类型的概念层次模型 在这里：人、作家、政治家这些概念之间是有层次的，也就是所说的概念的层次模型。 1、概念层次的知识补全——主要是要解决实体的类型信息缺失问题 正如前面的例子所描述，一旦一个实体被判别为人这个类型，那么在以构建好的知识模式中，该实体除了人的类型外仍需要向下层概念搜索，以发现更多的类别描述信息。 （1）基于描述逻辑的规则推理机制。 本体论和模式 ：实体都可以归结为一种本体，而这种本体会具有一组模式来保证其独特性，这组模式可以用规则来描述，因此，对于本体而言，其可以由这组规则来描述。 例如，奥巴马是个实体，他的本体可以归为人，而人的模式就是可以使用语言和工具、可以改造其他事务等等，这些模式可以通过规则来描述，于是基于描述逻辑的规则推理方法就出现了。 描述逻辑 是一种常见的知识表示方式，它建立在概念和关系之上。 比如，可以将关于人的实体实例（可以是文本）收集起来，从中提取出其中模式并以规则的形式记录下来，这样一来，只要遇到一个新的实体实例 ，只需将其代入到之前记录下的规则中进行比较即可做出判断，如果符合规则，就说明该实例可以归类为人的概念类型，否则就判定为非此概念类型。 （2）基于机器学习类型推理机制 经过基于描述逻辑的规则推理的发展阶段后，机器学习相关研究开始占据主流，此时 不是单纯地利用实例产生的规则等内部线索来进行判断，同时也要利用外部的特征和线索来学习类型的预测 。 对一个未知类型实体e1而言，如果能找到一个与其类似的且已知类型的实体e2的话，那么就可以据此推知实体e1的类型应该与e2的类型一致或至少相似。 此类方法主要可以分为：基于内容的类型推理、基于链接的类型推理和基于统计关系学习的类型推理（如，Markov逻辑网）几个方向。 （3）基于表示学习类型推理机制 将嵌入式学习和深度学习引入到类型推理，基于机器学习的类型推理方法大多假设数据中没有噪声，且其特征仍然需要认为选择和设计，引入深度学习可以避免特征工程。而类型推理要依据文本内容，也需要链接结构等其他特征的支持，此时嵌入式方法可以发挥其自身优势。 2、实例层次的知识补全 可以理解为：对于一个实例三元组（SPO，主谓宾），其中可能缺失情况为（？，P，O），（S，？，O）或者（S，P，？），这就如同知识库中不存在这个三元组，此时需要预测缺失的实体或者关系是什么。 事实上， 很多缺失的知识是可以通过已经获得的知识来推知的 ，有时这个过程也被称为 链接预测 。 注意 ：有时知识不是缺失的，而是 新出现 的，即出现了新的三元组，且这个三元组不是原知识库所已知的知识，此时需要将其作为新知识补充道知识库中，但此种情形 不是传统意义的补全 。 （1）基于随机游走的概率补全方法 （2）基于表示学习的补全方法 知识图谱嵌入流程： ①结构嵌入表示法 ②张量神经网络法 ③矩阵分解法 ④翻译法 （3）其他补全方法 跨知识库补全方法、基于信息检索技术的知识库补全方法、知识库中的常识知识补全 面临的挑战和主要发展方向： （1）解决长尾实体及关系的稀疏性。 知名的明星的关系实例会很多，而对于普通民众的实例就很少，但是他们数量却众多，导致其相关的关系实例也是十分稀疏，而且在数量不断增加的情况下，这种情况会更加明显。 （2）实体的一对多、多对一和多对多问题。 对于大规模数据，不是一对十几或者几十数量级那么简单，而是成百上千的数量级，传统的解决方案无法有效深圳根本无法解决此种数量级别的关系学习问题。 （3）三元组的动态增加和变化导致KG的动态变化加剧。 新知识源源不断的产生，而之前的知识可能被后面证明是错误的，或者需要修正的。这些都会使得知识补全的过程也需修正改变，如何使得知识图谱补全技术适应KG的动态变化变得越来越重要，而这方面的技术还未引起足够的重视。 （4）KG中关系预测路径长度会不断增长。 关系预测能推理的长度是有限的，但在大规模知识图谱闪光，实体间的关系路径序列会变得越来越长，这就需要更高效的模型来描述更复杂的关系预测模型。

图计算经常用于构建网页链接关系、社交网络、商品推荐。比如某信的社交网络，是由节点（个人、公众号）和边（关注、点赞）构成的图；淘宝的交易网络，是由节点（个人、商品）和边（购买、收藏）构成的图。如此一来，抽象出来的图数据构成了研究和商用的基础。阿里巴巴GraphScope 就是图计算系统，已经证明在多个关键互联网领域实现价值，其代码当前已在githubgraphscope 上开源。知识图谱是知识计算的一部分，并在知识建模中起到了非常重要的作用。知识计算是华为在2020年全联接大会上发布的全生命周期知识计算解决方案。知识计算可以将行业知识与AI相结合，是AI深入行业核心生产系统，通往第三代人工智能的必经之路，知识计算包含知识获取，知识建模，知识管理，知识应用四个标准步骤，为机理模型与AI的融合提供了一条全新的路径。

如何理解知识图谱中属性和关系的区别？ 我借 @SimmerChan 的 回答 评论里的例子延伸一下： 首先， 北京 作为 城市 这个类的实例，接下来考虑： 这两种表示方法到底会有什么区别？本质上二者都没有丢失信息，但是从应用上来讲在支持某些运算时会有性能/逻辑简洁性上的差异。 比如我想要查询：北京有哪些政府机构？那我可能需要同时知道 城市-行政区划 + 行政区划-政府机构 这两个mapping，这时第2种表达要拿到这两个mapping就会比第1种更容易，速度更快。 进一步可以说，属性或关系，或者各位所说的内在和外在关联的划分，并不需要是一个绝对的、本体论上的划分，而是可以（其实是最好） 根据图谱的具体应用需求进行设计 的。 另：事实上表达之所以有多种，是因为面向应用的知识图谱在逻辑上分得还不够细。比如我们考虑：类-实例，类-属性，实例-属性值，属性-属性值之间其实都存在mapping。建模语言RDF中，实体和属性都是节点，而关系则分为实体-实体关系和实体-属性关系，这种设计下也就只有第2种表达了，表达能力更强的语言还有RDFS和OWL（这里有篇简介： 知识图谱技术体系总结 ）。

跟你说说知识图谱和传统知识库与关系数据库的区别吧。知识图谱、传统知识库和数据库各自尤其特点，它们之间的区别主要在语义层和数据层上包含信息的多少而产生一定的不同。知识图谱需要完成语义推理等任务，并且还需要提供丰富的实例数据来实现关联检索任务，因此，同时包含语义知识和丰富的实例数据。而关系型数据库主要完成数据检索任务，只含有丰富的数据，传统知识库主要为了实现推理任务，含有丰富的语义知识，也就是概念知识及其之间的关联关系，有时也含有少量的实例数据。这三者之间最主要的区别和联系在于：知识图谱是在传统知识库的基础上发展而来的，但更注重其中的实例数据。知识图谱无法替代数据库，大规模图谱处理需借助数据库技术。知识图谱包含语义信息，可进行一定的推理，且形式更灵活，可扩展性更好。

国内搜索巨头百度近日开始大范围测试类似谷歌的“知识图谱”功能 。此前用户在百度搜索某些公众人物的关键词时，会出现该人物相关的资料，搜索结果以“百科全书”式的方式显示。而如今不只是搜索热门人物，当用户搜索地名、学科名或者流行的“事实“时，百度在左边的搜索结果里会给出常规的搜索结果，而搜索结果的右边则展示跟关键词相关的百度百科内容，以及相关的搜索链接。比如用户搜索“马云”时，会在搜索的结果中呈现“马云”百度百科词条、新浪微博地址、相关新闻以及人物图片。而在右侧的“知识图谱”里则展示马云的简介、主要成就以及“其他人还搜”的智能推荐。而如果用户搜索“奥巴马”时，右侧的知识图谱展示得则更多。同样，如果用户输入地名如“松花江”、学科名如“哲学”以及其他名词性的东西时都会触发百度的“知识图谱”功能。不过百度并非第一家推出“知识图谱”功能的搜索引擎，去年5月，谷歌就正式推出了Knowledge Graph(知识图谱)功能，而同样拥有“知识图谱”的公司还有2009年创立的搜索引擎Wolfram Alpha。而相较谷歌的“知识图谱”而言不同的是，百度的“知识图谱”搜索结果并没有完全划到右侧，而是部分内容在搜索结果中全屏幕置顶展现，此外目前右侧也仅用来展示百度自家的内容，如相关的百度百科词条、相关的搜索关键词。对此有业内人士就表示，百度此次低调推出“知识图谱”一是进一步改善搜索结果，增强用户粘度，使得百度在和谷歌以及360搜索竞争时更有产品方面的优势。同时也能借此为百度旗下的产品如百度百科、百度新闻、百度音乐、爱奇艺、百度贴吧、百度图片增加了海量的流量入口，减少了“肥水”流入外人田的几率。 搜狗在其官方微博中宣称：为了让用户获取信息更简单，搜狗搜索发布全新的知识库搜索引擎――“知立方”。这是国内搜索引擎行业中首家知识库搜索产品。比如搜索“张学友的电影”，搜狗搜索会在结果上方显示张学友的所有参演过的影片，右侧则展示张学友的人物关系、电视剧、专辑等相关信息，帮助用户更加立体和全面的了解张学友。再比如搜索“范冰冰的身高”，一般的搜索引擎会给出很多包含“范冰冰身高”的页面，用户需要逐一点击寻找答案。搜狗知立方可以直接给出精准答案。要做到直接给出答案，除了要有结构化的海量数据知识库为支撑外，语义理解也是其中重要一环。搜狗凭借自然语言处理技术的多年积累，能够更加智能的理解用户的查询意图，给出精准的答案。据搜狗搜索事业部总经理茹立云介绍，搜狗知立方已经秘密研发一年有余，而负责该产品研发的架构师则自博士在读期间就从事相关领域的研究。目前知立方知识库涉及实体已达亿级，实体间的关系达到十亿级，未来会逐渐应用到线上。茹立云介绍，搜狗知立方相比之前搜索结果的优势是：1.更加精准。知立方可以智能分析用户的查询意图，基于推理及计算能力，直接给出用户想要的答案。2.更加权威。知立方通过对全网页面的分析和挖掘，保证知识库数据的准确性，提供比知道类产品更加权威的答案。3.更加全面。知立方可以给出完整的知识体系，使用户更加全方位的了解知识点，同时还可以发现很多不知道的东西。比如搜索“李娜”，可以发现叫“李娜”的除了知名的歌手和网球运动员外，还有演员、击剑运动员和跳水运动员。相关业内人士称，搜狗知立方的上线代表国内搜索引擎在知识库领域的一次成功探索，是“语义网”自 2001 年提出之后，首次在国内搜索引擎行业的成功应用。搜索引擎诞生十多年来核心机制没有实质性的变化，搜狗的此次成功突破，相信不久后国内主流搜索引擎会相继跟进与模仿。 文本化展示 输入一个关键字后，搜索引擎能够准备的知道用户搜索的关键字含义，并给出相关的知识说明 提供知识查询、问题查询、别名搜索、知识源合并等功能 图形化展示 为了更好的理解知识，采用了图形化引擎进行展示，更好的表现了语义之间的关系 同时，将相关词进行聚类，分成若干类，按类展示，并为每个类标注类标签，这样能更加清楚、直观的理解实体 深度阅读运用知识图谱，对电子书中出现地词语进行精确、全面解释，挖掘词语背后的知识，改善阅读体验舆情分析 运用知识图谱，对微博进行数据挖掘分析 倾听民意，改善民生 研究成果已被解放日报、新民晚报等报纸刊登报道，并被多家网络媒体转载

意思不同，用处不同。1、意思不同：图计算是一门对事物之间关系的刻划、计算和分析的人工智能技术，知识图谱是一种基于图的数据结构。2、用处不同：图计算主要用于处理和分析图数据，知识图谱用于帮助人们理解复杂的信息系统，并更好地掌握知识。

知识图谱和关联图谱区别在于客观存在。二者都是由节点和边组成的图，但是网络中的实体都是客观存在的，是对真实世界关系的一种呈现。

知识图谱中的三元组遵从一种三阶谓词逻辑的表达形式。（对）知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。知识图谱，它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。发展由来：具体来说，知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。迄今为止，其实际应用在发达国家已经逐步拓展并取得了较好的效果，但它在我国仍属研究的起步阶段。

知识图谱可以看作是一种结构化的知识表示方法，相比于文本更易于被机器查询和处理，因而在搜索引擎、智能问答、大数据分析等领域被广泛应用。将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。主要特点1、用户搜索次数越多，范围越广，搜索引擎就能获取越多信息和内容。2、赋予字串新的意义，而不只是单纯的字串。3、融合了所有的学科，以便于用户搜索时的连贯性。4、为用户找出更加准确的信息，作出更全面的总结并提供更有深度相关的信息。5、把与关键词相关的知识体系系统化地展示给用户。6、从整个互联网汲取有用的信息让用户能够获得更多相关的公共资源。

“知识图谱 的应用涉及到众多行业，尤其是知识密集型行业，目前关注度比较高的领域：医疗、金融、法律、电商、智能家电等。”基于信息、知识和智能形成的闭环，从信息中获取知识，基于知识开发智能应用，智能应用产生新的信息，从新的信息中再获取新的知识，不断迭代，就可以不断产生更加丰富的知识图谱，更加智能的应用

知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？目录1. 什么是知识图谱？2. 知识图谱的表示3. 知识图谱的存储4. 应用5. 挑战6. 结语1. 什么是知识图谱？知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。另外，对于稍微复杂的搜索语句比如 ”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的范畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的 (Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。2. 知识图谱的表示假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact） - “张三是李四的父亲”。这里的实体是张三和李四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，张三和李四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把电话号码也作为节点加入到知识图谱以后（电话号码也是实体），人和电话之间也可以定义一种关系叫 has_phone，就是说某个电话号码是属于某个人。下面的图就展示了这两种不同的关系。另外，我们可以把时间作为属性（Property）添加到 has_phone 关系里来表示开通电话号码的时间。这种属性不仅可以加到关系里，还可以加到实体当中，当我们把所有这些信息作为关系或者实体的属性添加后，所得到的图谱称之为属性图 （Property Graph）。属性图和传统的RDF格式都可以作为知识图谱的表示和存储方式，但二者还是有区别的，这将在后面章节做简单说明。3. 知识图谱的存储知识图谱是基于图的数据结构，它的存储方式主要有两种形式：RDF存储格式和图数据库(Graph Database)。至于它们有哪些区别，请参考【1】。下面的曲线表示各种数据存储类型在最近几年的发展情况。从这里我们可以明显地看到基于图的存储方式在整个数据库存储领域的飞速发展。这幅曲线图来源于 Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years下面的列表表示的是目前比较流行的基于图存储的数据库排名。从这个排名中可以看出neo4j在整个图存储领域里占据着NO.1的地位，而且在RDF领域里Jena还是目前为止最为流行的存储框架。这部分数据来源于 DB-Engines Ranking当然，如果需要设计的知识图谱非常简单，而且查询也不会涉及到1度以上的关联查询，我们也可以选择用关系型数据存储格式来保存知识图谱。但对那些稍微复杂的关系网络（现实生活中的实体和关系普遍都比较复杂），知识图谱的优点还是非常明显的。首先，在关联查询的效率上会比传统的存储方式有显著的提高。当我们涉及到2,3度的关联查询，基于知识图谱的查询效率会高出几千倍甚至几百万倍。其次，基于图的存储在设计上会非常灵活，一般只需要局部的改动即可。比如我们有一个新的数据源，我们只需要在已有的图谱上插入就可以。于此相反，关系型存储方式灵活性方面比较差，它所有的Schema都是提前定义好的，如果后续要改变，它的代价是非常高的。最后，把实体和关系存储在图数据结构是一种符合整个故事逻辑的最好的方式。4. 应用在本文中，我们主要讨论知识图谱在互联网金融行业中的应用。当然，很多应用场景和想法都可以延伸到其他的各行各业。这里提到的应用场景只是冰山一角， 在很多其他的应用上，知识图谱仍然可以发挥它潜在的价值， 我们在后续的文章中会继续讨论。反欺诈反欺诈是风控中非常重要的一道环节。基于大数据的反欺诈的难点在于如何把不同来源的数据（结构化，非结构）整合在一起，并构建反欺诈引擎，从而有效地识别出欺诈案件（比如身份造假，团体欺诈，代办包装等）。而且不少欺诈案件会涉及到复杂的关系网络，这也给欺诈审核带来了新的挑战。 知识图谱，作为关系的直接表示方式，可以很好地解决这两个问题。 首先，知识图谱提供非常便捷的方式来添加新的数据源，这一点在前面提到过。其次，知识图谱本身就是用来表示关系的，这种直观的表示方法可以帮助我们更有效地分析复杂关系中存在的特定的潜在风险。反欺诈的核心是人，首先需要把与借款人相关的所有的数据源打通，并构建包含多数据源的知识图谱，从而整合成为一台机器可以理解的结构化的知识。在这里，我们不仅可以整合借款人的基本信息（比如申请时填写的信息），还可以把借款人的消费记录、行为记录、网上的浏览记录等整合到整个知识图谱里，从而进行分析和预测。这里的一个难点是很多的数据都是从网络上获取的非结构化数据，需要利用机器学习、自然语言处理技术把这些数据变成结构化的数据。不一致性验证不一致性验证可以用来判断一个借款人的欺诈风险，这个跟交叉验证类似。比如借款人张三和借款人李四填写的是同一个公司电话，但张三填写的公司和李四填写的公司完全不一样，这就成了一个风险点，需要审核人员格外的注意。再比如，借款人说跟张三是朋友关系，跟李四是父子关系。当我们试图把借款人的信息添加到知识图谱里的时候，“一致性验证”引擎会触发。引擎首先会去读取张三和李四的关系，从而去验证这个“三角关系”是否正确。很显然，朋友的朋友不是父子关系，所以存在着明显的不一致性。不一致性验证涉及到知识的推理。通俗地讲，知识的推理可以理解成“链接预测”，也就是从已有的关系图谱里推导出新的关系或链接。 比如在上面的例子，假设张三和李四是朋友关系，而且张三和借款人也是朋友关系，那我们可以推理出借款人和李四也是朋友关系。组团欺诈相比虚假身份的识别，组团欺诈的挖掘难度更大。这种组织在非常复杂的关系网络里隐藏着，不容易被发现。当我们只有把其中隐含的关系网络梳理清楚，才有可能去分析并发现其中潜在的风险。知识图谱，作为天然的关系网络的分析工具，可以帮助我们更容易地去识别这种潜在的风险。举一个简单的例子，有些组团欺诈的成员会用虚假的身份去申请贷款，但部分信息是共享的。下面的图大概说明了这种情形。从图中可以看出张三、李四和王五之间没有直接的关系，但通过关系网络我们很容易看出这三者之间都共享着某一部分信息，这就让我们马上联想到欺诈风险。虽然组团欺诈的形式众多，但有一点值得肯定的是知识图谱一定会比其他任何的工具提供更佳便捷的分析手段。异常分析（Anomaly Detection）异常分析是数据挖掘研究领域里比较重要的课题。我们可以把它简单理解成从给定的数据中找出“异常”点。在我们的应用中，这些”异常“点可能会关联到欺诈。既然知识图谱可以看做是一个图 （Graph），知识图谱的异常分析也大都是基于图的结构。由于知识图谱里的实体类型、关系类型不同，异常分析也需要把这些额外的信息考虑进去。大多数基于图的异常分析的计算量比较大，可以选择做离线计算。在我们的应用框架中，可以把异常分析分为两大类： 静态分析和动态分析，后面会逐一讲到。- 静态分析所谓的静态分析指的是，给定一个图形结构和某个时间点，从中去发现一些异常点（比如有异常的子图）。下图中我们可以很清楚地看到其中五个点的相互紧密度非常强，可能是一个欺诈组织。所以针对这些异常的结构，我们可以做出进一步的分析。- 动态分析所谓的动态分析指的是分析其结构随时间变化的趋势。我们的假设是，在短时间内知识图谱结构的变化不会太大，如果它的变化很大，就说明可能存在异常，需要进一步的关注。分析结构随时间的变化会涉及到时序分析技术和图相似性计算技术。有兴趣的读者可以去参考这方面的资料【2】。失联客户管理除了贷前的风险控制，知识图谱也可以在贷后发挥其强大的作用。比如在贷后失联客户管理的问题上，知识图谱可以帮助我们挖掘出更多潜在的新的联系人，从而提高催收的成功率。现实中，不少借款人在借款成功后出现不还款现象，而且玩“捉迷藏”，联系不上本人。即便试图去联系借款人曾经提供过的其他联系人，但还是没有办法联系到本人。这就进入了所谓的“失联”状态，使得催收人员也无从下手。那接下来的问题是，在失联的情况下，我们有没有办法去挖掘跟借款人有关系的新的联系人？ 而且这部分人群并没有以关联联系人的身份出现在我们的知识图谱里。如果我们能够挖掘出更多潜在的新的联系人，就会大大地提高催收成功率。举个例子，在下面的关系图中，借款人跟李四有直接的关系，但我们却联系不上李四。那有没有可能通过2度关系的分析，预测并判断哪些李四的联系人可能会认识借款人。这就涉及到图谱结构的分析。智能搜索及可视化展示基于知识图谱，我们也可以提供智能搜索和数据可视化的服务。智能搜索的功能类似于知识图谱在Google, Baidu上的应用。也就是说，对于每一个搜索的关键词，我们可以通过知识图谱来返回更丰富，更全面的信息。比如搜索一个人的身份证号，我们的智能搜索引擎可以返回与这个人相关的所有历史借款记录、联系人信息、行为特征和每一个实体的标签（比如黑名单，同业等）。另外，可视化的好处不言而喻，通过可视化把复杂的信息以非常直观的方式呈现出来， 使得我们对隐藏信息的来龙去脉一目了然。精准营销“A knowledge graph allows you to take core information about your customer—their name, where they reside, how to contact them—and relate it to who else they know, how they interact on the web, and more”-- Michele Goetz, a Principal Analyst at Forrester Research一个聪明的企业可以比它的竞争对手以更为有效的方式去挖掘其潜在的客户。在互联网时代，营销手段多种多样，但不管有多少种方式，都离不开一个核心 - 分析用户和理解用户。知识图谱可以结合多种数据源去分析实体之间的关系，从而对用户的行为有更好的理解。比如一个公司的市场经理用知识图谱来分析用户之间的关系，去发现一个组织的共同喜好，从而可以有针对性的对某一类人群制定营销策略。只有我们能更好的、更深入的（Deep understanding）理解用户的需求，我们才能更好地去做营销。5. 挑战知识图谱在工业界还没有形成大规模的应用。即便有部分企业试图往这个方向发展，但很多仍处于调研阶段。主要的原因是很多企业对知识图谱并不了解，或者理解不深。但有一点可以肯定的是，知识图谱在未来几年内必将成为工业界的热门工具，这也是从目前的趋势中很容易预测到的。当然，知识图谱毕竟是一个比较新的工具，所以在实际应用中一定会涉及到或多或少的挑战。数据的噪声首先，数据中存在着很多的噪声。即便是已经存在库里的数据，我们也不能保证它有100%的准确性。在这里主要从两个方面说起。第一，目前积累的数据本身有错误，所以这部分错误数据需要纠正。 最简单的纠正办法就是做离线的不一致性验证，这点在前面提过。第二， 数据的冗余。比如借款人张三填写公司名字为”普惠“，借款人李四填写的名字为”普惠金融“，借款人王五则填写成”普惠金融信息服务有限公司“。虽然这三个人都隶属于一家公司，但由于他们填写的名字不同，计算机则会认为他们三个是来自不同的公司。那接下来的问题是，怎么从海量的数据中找出这些存在歧义的名字并将它们合并成一个名字？ 这就涉及到自然语言处理中的”消歧分析”技术。非结构化数据处理能力在大数据时代，很多数据都是未经处理过的非结构化数据，比如文本、图片、音频、视频等。特别在互联网金融行业里，我们往往会面对大量的文本数据。怎么从这些非结构化数据里提取出有价值的信息是一件非常有挑战性的任务，这对掌握的机器学习，数据挖掘，自然语言处理能力提出了更高的门槛。知识推理推理能力是人类智能的重要特征，使得我们可以从已有的知识中发现隐含的知识， 一般的推理往往需要一些规则的支持【3】。例如“朋友”的“朋友”，可以推理出“朋友”关系，“父亲”的“父亲”可以推理出“祖父”的关系。再比如张三的朋友很多也是李四的朋友，那我们可以推测张三和李四也很有可能是朋友关系。当然，这里会涉及到概率的问题。当信息量特别多的时候，怎么把这些信息（side information）有效地与推理算法结合在一起才是最关键的。常用的推理算法包括基于逻辑（Logic） 的推理和基于分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。随着深度学习在人工智能领域的地位变得越来越重要，基于分布式表示方法的推理也成为目前研究的热点。如果有兴趣可以参考一下这方面目前的工作进展【4,5,6,7】。大数据、小样本、构建有效的生态闭环是关键虽然现在能获取的数据量非常庞大，我们仍然面临着小样本问题，也就是样本数量少。假设我们需要搭建一个基于机器学习的反欺诈评分系统，我们首先需要一些欺诈样本。但实际上，我们能拿到的欺诈样本数量不多，即便有几百万个贷款申请，最后被我们标记为欺诈的样本很可能也就几万个而已。这对机器学习的建模提出了更高的挑战。每一个欺诈样本我们都是以很高昂的“代价”得到的。随着时间的推移，我们必然会收集到更多的样本，但样本的增长空间还是有局限的。这有区别于传统的机器学习系统，比如图像识别，不难拿到好几十万甚至几百万的样本。在这种小样本条件下，构建有效的生态闭环尤其的重要。所谓的生态闭环，指的是构建有效的自反馈系统使其能够实时地反馈给我们的模型，并使得模型不断地自优化从而提升准确率。为了搭建这种自学习系统，我们不仅要完善已有的数据流系统，而且要深入到各个业务线，并对相应的流程进行优化。这也是整个反欺诈环节必要的过程，我们要知道整个过程都充满着博弈。所以我们需要不断地通过反馈信号来调整我们的策略。6. 结语知识图谱在学术界和工业界受到越来越多的关注。除了本文中所提到的应用，知识图谱还可以应用在权限管理，人力资源管理等不同的领域。在后续的文章中会详细地讲到这方面的应用。参考文献【1】De Abreu, D., Flores, A., Palma, G., Pestana, V., Pinero, J., Queipo, J., ... & Vidal, M. E. (2013). Choosing Between Graph Databases and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data. In COLD.【2】User Behavior Tutorial【3】刘知远 知识图谱——机器大脑中的知识库 第二章 知识图谱——机器大脑中的知识库【4】Nickel, M., Murphy, K., Tresp, V., & Gabrilovich, E. A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graphs.【5】Socher, R., Chen, D., Manning, C. D., & Ng, A. (2013). Reasoning with neural tensor networks for knowledge base completion. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 926-934).【6】Bordes, A., Usunier, N., Garcia-Duran, A., Weston, J., & Yakhnenko, O. (2013). Translating embeddings for modeling multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 2787-2795).【7】Jenatton, R., Roux, N. L., Bordes, A., & Obozinski, G. R. (2012). A latent factor model for highly multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems(pp. 3167-3175).

从知识管理的角度而言，知识图谱的应用场景有以下这些：智能知识库：采用数据爬虫、NLP、知识图谱等技术，实现企业知识内容自动采集以及自动化加工整理，帮助企业节省成本，从而便于企业从0-1快速启动知识管理工作；科技资源图谱：以专业知识本体为中心，实现企业相关专利、论文、成果、标准等知识资源的一体化管理，可以为跨类型发现科技情报关联、科技情报语义检索、以及技术决策分析提供支持。产品知识图谱：打通研发、制造、市场等环节，实现产品全生命周期数据&信息&知识的全视图呈现、产品信息查询、产品版本时序追溯等，并可以为产品原料挖掘、研发成本计算、产品卖点提炼等提供决策依据。解决方案图谱：帮助方案型企业实现针对各个解决方案的特征（F）、优势（A ）、利益（B）和证据（E）的FABE结构化知识描述，并动态关联方案相关的专家、项目、客户等信息，可以为提升公司产品方案的销售赋能效果，提高项目中标率等提供支持。项目知识图谱：实现项目基本属性、项目阶段成果、项目关联信息（如合同、人员、客户、业绩等）的一体化管理，构建融项目结构化、非结构化数据为一体的“项目户口本”应用，可以为企业项目资产管理、项目知识成果推荐复用等提供支持。设备维修图谱：面向设备健康场景，通过设备故障、家族型缺陷、故障案例、缺陷记录等各类数据构建成设备维修图谱。如以变压器为例，设备维修图谱基于装备、部件、故障、质量分析报告、故障事件等数据形成统一管理知识库，为设备管理人员提供家族缺陷信息、设备故障等查询功能，为设备维修人员提供相似案例推荐、设备处理建议等功能，同时支持可视化分析缺陷影响范围。工艺知识图谱：基于人机料法环五要素，实现工艺、工艺原料、工艺流程、工艺缺陷、工艺设备、相关人员等数据融合，可以为用户提供工艺知识检索、工艺全景展示、工艺流程控制等应用。如在工艺流程控制中，可由实施人员对设计人员的工艺设计进行可行性检测，减少不合理的设计、避免后期返工，进而达到工艺协同改进、辅助工艺设计的效果。

知识图谱在金融领域的应用主要包括:风控、征信、审计、反欺诈、数据分析、自动化报告等,本文主要讨论知识图谱在小微风控的应用。 风控是指如何当项目或企业在一定的风险的环境里,把风险减至最低的管理过程。它的基本程序包括风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评价等环节。知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点（Point）和边（Edge）组成。知识图谱又称为科学知识图谱，其本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。知识图谱通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合。构建方式知识图谱有自顶向下和自底向上两种构建方式。所谓自顶向下构建是借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库中；所谓自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的新模式，经人工审核之后，加入到知识库中。

主要技术：1. 结构化数据技术2. 本体技术3. 文本挖掘技术4. 数据库技术5. 知识发现技术6. 自然语言处理技术7. 人工智能技术拓展：1. 数据模型技术（ER模型、UML等）2. 数据挖掘技术（K-means聚类算法、Apriori关联分析算法等）3. 关系数据库技术（MySQL、Oracle等）4. 数据可视化技术5. 知识表示技术（RDF、OWL等）

知识图谱（Knowledge Graph/Vault）又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。主要应用在理论与方法与计量学引文分析

谱图的解释 记述氏族或宗族世系的图表。 明 归有光 《夏氏世谱》 ：“其后支庶，并详於谱图。” 词语分解 谱的解释 谱 （谱） ǔ 依照事物的类别、系统制的表册：年谱。家谱。食谱。菜谱。谱系（a．家谱上的系统；b．物种变化的系统）。 记录音乐、棋局等的符号或图形：歌谱。乐（?）谱。棋谱。画谱。 谱号 。 谱表 。 编写歌谱 图的解释 图 （图） ú 用绘画表现出来的形象：图画。图案。图谱。图鉴。 指地图：《亚洲略图》。 图穷匕见 。 画：画影图形。 计谋，计划：宏图（亦作“弘图”、“鸿图”）。良图。 谋取， 希望 得到：图谋。图利。企图。

可以用百度脑图或者xmind

1、首先确定知识图谱的数据源。2、其次在springboot项目中，导入相应的知识图谱相关依赖库。3、最后配置数据源连接信息就可以集成了。

知识图谱论文拟投栏目是《计算机科学》。《计算机科学》创刊于1974年1月，是由重庆西南信息有限公司（原科技部西南信息中心）主管、主办的学术期刊，是中国计算机学会（CCF）会刊。知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。故知识图谱论文拟投栏目是《计算机科学》。

以下关于知识图谱，描述错误的是： A.又称为科学知识图谱B.在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图C.知识图谱属于密码学研究范畴D.知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域正确答案：知识图谱属于密码学研究范畴

使用知识图谱相关软件进行文献分析时，应注意的问题：注意文献分析的准确性。知识图谱相关软件进行文献分析的要点：1、营销决策：当企业生产和销售的商品有着复杂的流通环节，例如通过成千上万家多级经销批发商卖到数以百万家的终端客户时，自动的汇总销售流向数据，以进行营销决策，存在较大的技术难题。因为这些数据中有超过40%是非标准数据，以往需要大量人工核对，费时耗力。另外，进行营销决策往往还需要对比竞品数据、分析消费者数据，对这些海量的非结构化数据针对业务需求进行细粒度的分析挖掘，该角色更是非知识图谱技术莫属。2、供应链优化：企业生产商品的过程中通常要采购各种不同的原材料、辅料和半成品等，如何集中采购，如何找到物美价廉的供应商，如何及时了解供应商的情况，都依赖于以知识图谱技术为基础的非标准和非结构化数据分析技术。3、客户服务：无论是在售前寻找和筛选潜在客户，还是在售中与有意向的客户进行交谈，还是在售后对客户态度进行分析统计，都可以基于人工智能理解客户的意图，这需要根据业务场景的需求,制定与品牌和产品属性相关的知识图谱,来进行细粒度的语义分析。

知识图谱工程，是计算机科学、信息科学、情报学当中的一个新兴领域，旨在研究用于构建知识图谱的方法和方法学。知识图谱工程乃是一个新兴的研究和应用领域，关注的是知识图谱开发过程、知识图谱生命周期、用于构建知识图谱的方法和方法学以及那些用于支持这些方面的工具套装和语言在过去的四年时间里，人们对于各种知识图谱的关注日益增强。如今，知识图谱已广泛应用于知识工程、人工智能以及计算机科学领域；同时，知识图谱还广泛应用于知识管理、自然语言处理、电子商务、智能信息集成、生物信息学和教育等方面以及语义网之类的新兴领域。知识图谱旨在明确特定领域的那些隐含在软件应用程序以及企业机构和业务过程当中的知识可视化。知识图谱工程为解决各种语义障碍所造成的互操作性问题提供了一个前进的方向。其中，语义障碍指的也就是那些与业务术语和软件类的定义相关的障碍和问题。知识图谱工程是一套与特定领域之本体开发工作相关的任务。

代表不同的知识图谱来源。其中在dbpedia、org中的Rome和geoname、org的roma是同一实体，通过两个sameAs链接。不同知识图谱间的实体对齐是KG融合的主要工作。除了实体对齐外，还有概念层的知识融合、跨语言的知识融合等工作。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

人工智能，即AI（ArTIficial Intelligence），是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。人工智能专业就业方向主要包括科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的,国内产业升级, IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。人工智能目前是一个快速增长的领域,人才需求大,相比于其他技术岗位，竞争度偏低,薪资相对较高,因此,现在是进入人工智能领域的大好时机。就业前景还是不错的，近两年，人工智能方面一直都是热点。人工智能专业作为近几年兴起的工科专业之一，虽然发展时间不久，但是绝对极具竞争力，无论是对以后就业还是科研研究，人工智能专业所能从事的行业都是有广泛代表性的。不过这个专业难度大，要求有创新的思维能力，高数必须学得非常好，需要掌握软件编程、微电子等，要有一定的机械设计能力、空间思维能力。只有深入钻研，才能成为领域的佼佼者。

不是。知识图谱的规模并不是越大越好，一些弱相关知识和不相关知识的存在可能给模型训练引入噪音，反而会削弱模型表现。知识图谱又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图。

知识图谱的基本组成单位是实体-关系-实体，以及实体-属性-性值的三元组。把单个网页的某些内容当作实体，在这些内容间建立概念的链接关系，就能够以最小的代价将信息组织起来，以图形化的方式给用户呈现经过分类整理结构化的内容，以减少人工搜索的时间。

在知识图谱中，一个语句可以看做是一个知识 举个例子：猫是哺乳动物 每条知识标识为一个SPO三元组(Subject-Predicate-Object) Subject : 主语 Predicate: 谓词 Object ：宾语 在“猫是哺乳动物”这条知识中 猫：主语 是：谓词 用来描述或判定客体性质、特征或者客体之间关系的词项 动物：宾语 RDF(Resource Description Framework)，资源描述框架，其本质是一个数据模型（Data Model）。它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。RDF的作用就是描述上面提到的SPO三元组 将知识规范化之后，就是存储和传输的问题 目前，RDF序列化的方式主要有：RDF/XML，N-Triples，Turtle，RDFa，JSON-LD等几种。 下面介绍一种使用的最多的方式 Turtle 以伪满皇宫博物院知识图谱为例，网上有很多例子，自行参考 同一个实体的多个属性可以紧凑表示，注意每一条后面末尾分号 ; 和逗号 . 的区别 在第一篇文章中说过，RDF在使用的时候还有很多局限性，这种局限体现在对事物的抽象能力上，举个例子 猫是哺乳动物 ，这个知识在不同的语境中有不同的意思 这个时候简单的 无法具体的区分要表示的是哪种意思 这时候就需要扩展规则 RDFS 还是以上面伪满皇宫博物院为例 此时，我们就要区分实体和类的不同了，用RDFS描述下上面的知识图谱 介绍下其中的几个关键字 RDFS中还有很多关键字，如 rdfs:subClassOf 等，详细可以参考 W3C文档 相对于RDFS，可以更加细化图谱中的关系 例如：其中 wwww.kg.com/persion/1 可以看做是一个实体罗纳尔多， www.kg.com/place/10086 也是一个实体，代表罗纳尔多的出生地，但是他是一个实体，不是罗纳尔多实体的属性，所以，数据之间有两种关系 另外延伸想象，是不是可以让数据具有推理能力，举几个例子 经过这样的一些逻辑定义，就使得数据具有了逻辑推理能力，这些功能的扩展，可以通过OWL完成，具体的属性见 W3C文档 这样经过修改后，上面的知识图谱可以表示为 上例子中数据属性和实体属性分别用 owl:DatatypeProperty 和 owl:ObjectProperty 表示 OWL中还有很多其他适用于推理的字段，下面列举几个 在融合数据的时候，OWL也可以去到很好的作用，例如：A的数据中定义的一个Person1，B的数据中定义了一个Person2，假如这两个数据中定义的Person是一样的，那么当A数据和B数据融合的时候，就可以使用OWL很好的融合，避免数据的重复定义 本体映射主要有以下三种 OWL中这种关系描述的属性定义，可以大大的增加推理机制，使海量的数据再处理的时候，不用一个一个的补全之间的关系，只要定义属性关系就好

在知识图谱系统中，可以实现“万物互联”，通过对数据的高度抽象化，将现实世界最大程度地还原出来，通过海量的关联来挖掘数据的价值。知识图谱在金融领域的应用主要包括量化投资、监管科技、信贷风控、金融数据共享与查询、精准营销等。以信息披露自动化为例，知识图谱可以帮助企业实现信息披露文档（年季报、公告、债券募集说明书）的结构化，从而能将传统繁复的手工监管操作自动化，还可以实现自动发现信息披露疑点等。作为国内领先的智能金融信息引擎，有连云以金融生态连接为核心，深耕AIGC（人工智能生产内容），运用知识图谱、大数据、自然语言处理等AI技术提供云创、云连、云数为一体的金融AIGC服务，帮助金融机构与上市公司基于结构化、半结构化金融文本与金融数据进行人工智能创作，辅助其销售、市场、风控决策。

企业知识图谱是从技术层面帮助企业解决各类数据的处理问题，并对业务需求进行精准计算，企业知识图谱可以解决的问题主要有以下三点： 1、对非标准数据的处理存在较高的技术难度：传统的产品和方案聚焦于对企业内部单一系统的数据进行处理，但外部数据的处理缺乏统一的标准，影响企业工作效率。当需要处理的数据规模较大、较复杂时，就需要利用人工智能技术和语义工程技术搭建企业知识图谱加以解决。 2、对非结构化数据的处理存在较高的技术难度：传统的产品和方案通常用来处理结构化数据，也就是数据库内已存储的，计算好的数据。但现实中存在大量的非结构化数据，如语音、PDF等。要先针对业务场景的需求将这些数据结构化，再进行处理。这种针对业务需求将非结构化文本结构化的工作，只有企业知识图谱可以胜任。 3、传统的搜索技术无法针对业务需求进行精准计算：在对非标准和非结构化数据进行处理时，传统的产品和方案通常采取搜索的方式来进行处理，将企业对大量数据进行分析计算的需求，转化为使用若干关键词进行近似查找。但这种方式无法满足在生产环节中对结果的精度和召回率要求，知识图谱技术可以完美解决这一问题。

允许用户搜索搜索引擎知道的所有事物，人物或者地方，包括地标，名人，城市， 球队，建筑，地理特征，电影，天体，艺术作品等等，而且能够显示关于你的查询的实时信息。它是迈向下一代搜索业务关键的第一步，使得搜索智能化，根据用户的意图给出用户想要的结果。 知识图谱本质上是一种语义网络。其结点代表实体（entity）或者概念（concept），边代表实体/概念之间的各种语义关系 知识图谱相对于传统的本体和语义网络而言，实体覆盖率更高，语义关系也更加复杂而全面