企业知识图谱的应用实践

Cover Story函

企业知识图谱的应用实践

文”深圳证券交易所杨振新

工学博士，经济学博士后，研究方向为监管科技，主持中国博士后科学基金面上项目1项，参与国家自然科学基金、中科院信息化专项4项，发表SCI/日检索的学术论文11篇，发明专利31页，担任自然语言处理领域著名国际期刊ACM TALLIP审稿人。

￡口识图谱是一种语义网络.以结构化的形式描绘客观世界大口中的概念、实体及关系.由节点和边组成其中节点代表“概念”或“实体”，边代表两个节点之间的关系当前基于大数据、云计算、人工智能等现代科技的业务模式创新正驱动着全球范围内的数字化转型知识图谱是语义理解和知识搜索的基础技术，能够为多个行业的应用决策提供更精准的依据

知识图谱在证券行业的应用

随着大数据、人工智能技术的不断发展以及计算能力的不断加强，近几年来，知识图谱受到了越来越多的关注、知识图谱在证券行业的应用很多，主要包括智能监管、智能客服、智能审核、智能投研、智能风控、智能营销等

在智能监管场景中，可利用知识图谱查看企业及自然人之间的关联关系，并基于业务需求对图谱进行挖掘；在智能客服场景中，通过知识图谱智能化分析客户的提问.并在知识图谱上搜索精准答案并给出回答；在智能审核场景中，可利用知识图谱便捷地获取企业及自然人信息，进行合规审核，对不一致性进行验证；在智能投研场景中，通过知识图谱分析企业相关的上下游公司、供应商关系、竞争者关系、客户关系等，有利于投研人员作出决策；在智能风控场景中，可利用知识图谱对外部风险事件建模.分析风险事件对企业及自然人的影响；在智能营销场景中，通过知识图谱提炼出关联客户信息及营销线索，获得有效商机，利用关系网络进行营销。

知识图谱构建的重难点

知识图谱是一个庞大的知识工程，是对大数据的深层挖掘，在实施过程中需考虑诸多因素，其疋点和难点如下：

1.数据的获取与处理

数据是知识图谱构建的基础.数据的质量和维度均对知识图i普的构建和应用造成影响.数据质量决定了知识图谱刻画得是否准确,数据维度决定了知识图谱刻画得是否完备目前,知识图谱的数据质量冇待提高且数据维度还不够

历史数据对于上市公司监管等应用很有帮助，因此需要将历史数据引入知识图谱，在知识图谱的架构设计、数据存储、模型算法等方面进行特别处理：，相比于只采用实时数据的知识图谱.考虑历史数据将会使知识图谱的复杂度更高.

知识图谱的数据源可能有多个.不同数据源可能存在数据质量良莠不齐、数据录复等问题，如不同数据源中存在同一自然人实体或者企业实体.因此，需要在同一框架规范下进行多源数据的整合、消歧等工作.

2.领域知识

知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱，通用知识图谱包含了大量的现实世界中的常识性知识.覆盖面极广，领域知识图谱垄于行业数据构建.通常冇着严格而丰富的数据模

6个方面分析知识图谱的价值和应用

6个方面分析知识图谱的价值和应用知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱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。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于

人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱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

知识图谱概述与应用

导读：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纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国，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） - “三是四的父亲”。这里的实体是三和四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，三和四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把也作为节点加入到

态势感知-知识图谱

一、态势感知（SA）定义 SA的正式定义是“对一定时间和空间环境中的元素的感知，对它们的含义的理解，并对他们稍后状态的投影，态势感知这个词最早来自于军队飞行员的领域。对SA的正式定义分解为三个独立的层次：Level 1 - 对环境中的元素的感知 Level 2 - 对当前形势的理解（知识图谱的主要应用领域） Level 3 - 未来状况的投影

一级：环境中元素的感知实现SA的第一步是感知环境中的相关元素的状态，属性和动态。对于每个域和作业类型，所需的要求是完全不同的。飞行员需要感知的要素，如其他飞机，地形，系统状态和警告灯，以及他们的相关特性。在驾驶舱里，持续监控所有相关的系统和飞行数据，其他飞机，和导航数据的任务相当繁重。一个军官需要探测敌人，平民和友军的位置和行动，地形特征，障碍和天气。一个空中交通管制或汽车司机有一套不同的态势感知。二级SA:现状的理解实现良好SA的第二步是理解数据和线索对目标和目的意味着什么。理解（第2级SA）基于不相交的1级元素的综合，以及该信息与个人目标的对照（图2.3）。它涉及集成许多数据以形成信息，并且优先考虑组合信息与实现当前目标相关的重要性和意义。2级SA类似于具有高水平的阅读理解，而不是仅仅阅读单词。军事指挥官的2级SA可能涉及理解在给定

成这些预测。通过不断地前向映射，他们能够制定一套现成的战略和对事件的反应。这让他们掌握主动，避免许多不期望的情况，并且当各种事件发生时也非常快速地响应。二、知识图谱 1.知识图谱的概念知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。实体: 指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。如某一个人、某一个城市、某一种植物等、某一种商品等等。世界万物有具体事物组成，此指实体。如图1的“中国”、“美国”、“日本”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。语义类（概念）：具有同种特性的实体构成的集合，如国家、民族、书籍、电脑等。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。

人工智能-知识图谱机器大脑中的知识库

知识图谱技术原理介绍 ?莫扎特 ?2016-01-09 17:31:55 ?大数据技术 ?评论(0) ? 作者：王昊奋近两年来，随着Linking Open Data[1] 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。知识图谱的表示和在搜索中的展现形式

正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair，又称AVP)用来刻画实体的内在特性，而关系(relation)用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF[2] 或属性图(property graph)[3] 来表示。知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片(又称Knowledge Card)。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定于查询(query specific)的知识图谱。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。【三大搜索引擎关于姚明的知识卡片(略)】虽说三大搜索引擎在知识卡片的排版和内容展现上略有不同，但是它们都列出了姚明的身高、体重、民族等属性信息。此外，它们均包含“用户还搜索了”或“其他人还搜”的功能来展现相关的人物。该功能允许用户去浏览其他与姚明相关的人物的详细信息。细心的读者也发现Google在其知识卡片中也展示了很多与姚明相关的图片，以图文并茂的方式来展示姚明的方方面面。百度则结合了百度风云榜的信息，列出了姚明的类别(体坛人物)及其百度指数(今日排名和今日搜索热度等信息)。在搜索结果页面的左上角(在图中未给出)，百度还展示了其特有的专题搜索，包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基本涵盖了用户最基本的需求。搜狗在列出与姚明相关的百科、图片，电影和最新相关消息等专题的同时，其知识卡片额外显示了诸如“主持电视节目”、“效力篮球队”、“人物关系”等各种细粒度的语义关系。当遇到含有歧义的用户查询时，知识卡片还会列出其他可能的查询目标对象。在上面的例子中，搜狗还列出了一项“您是否要找”的功能，列出一位也叫姚明的一级作曲家。该功能用于去歧义，在显示最相关实体的同时也给出其他可能的对象，达到去歧义的作用。当搜索“李娜”或“长城”时，Google和百度也在其知识卡片下方展现了类似的功能。除了给出著名网球运动员李娜和万里长城之外，它们还列出歌手李娜和长城汽车供用户选择和浏览。更值得一提的是，当在搜狗知立方中输入“姚明的老婆的女儿的身高”如此复杂的查询时，其会直接返回其女儿的姓名(姚沁蕾)以及其身高(110cm)，并给出推理说明“叶莉的女儿是姚沁蕾”。如此详实的说明不仅为返回的答案提供了很好的解释，从另一个侧面也展示了知识图谱的强大，其不仅能识别出运动员姚明，也能抽取出关系“老婆”和“女儿”和属性“身高”等信息。当我

知识图谱概述及应用

导读：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。

基于知识图谱的国内学习分析研究热点及趋势分析

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/7c8791397.html, 基于知识图谱的国内学习分析研究热点及趋势分析作者：马卉王晓春张功云来源：《中国教育技术装备》2016年第18期摘要学习分析，作为一个新兴的交叉研究领域，受到国内外教育研究者的广泛关注，成为当前教育技术领域的研究热点。为探究国内学习分析技术的研究热点和发展趋势，基于科学知识图谱的基本理论与方法，利用可视化网络分析软件CiteSpace对中国期刊全文数据库中收录的144篇国内学习分析文献样本的关键词进行分析。关键词学习分析；知识图谱；可视化分析；CiteSpace；关键词分析中图分类号：G652 文献标识码：B 文章编号：1671-489X（2016）18-0001-04 Abstract Learning analytics， as a new intersectant research field， has attracted wide attention among educational researchers and is becoming a current research focus in educational technology field. To explore the research hotspots and the development trend on Lear- ning Analytics in China， based on the basic theory and method of mapping knowledge domain， analyze keywords from 144 pieces sample literatures within Chinese Journal Full-Text Database（CJFD） with a visibility network analysis software， CiteSpace. Key words learning analytics； mapping knowledge domain； visual analysis； CiteSpace；keywords analysis 1 引言随着教育大数据的迅猛增长，学习分析（Learning Analytics）[1]作为一种新兴的交叉技术，通过深度挖掘、分析学习者学习行为和学习过程数据背后所隐藏的含义，得出有效的结论来指导和干预教学、优化学习和学习环境，更好地为教育决策和学生学习提供服务[2]。由于学习分析技术的这种实际应用价值，使其受到国内外教育研究者的广泛关注，成为教育信息化领域研究的热点问题之一。 2010年，加拿大阿塞巴斯卡大学G.Siemens教授[3]在博客中宣布将于2011年2月举办第一届学习分析国际会议并解释何为学习分析，由此拉开学习分析技术领域形成的序幕。2011年，美国新媒体联盟公布的地平线报告[4]把学习分析技术列为未来4～5年被广泛应用的技术。2012年，Educational Technology & Society[5]出版了10篇关于学习与知识分析的系列专题

(完整版)领域应用知识图谱的技术和应用

领域应用 | 知识图谱的技术与应用本文转载自公众号：贪心科技。领域应用 | 知识图谱的技术与应用李文哲开放知识图谱 1周前本文转载自公众号：贪心科技。作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。目录： 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集 & 预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1. 概论

随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。

中文知识图谱构建的关键技术

Intelligent Search Engine and Recommender Systems based on Knowledge Graph 阳德青复旦大学知识工场实验室 yangdeqing@https://www.360docs.net/doc/7c8791397.html, 2017-07-13

Background ?Knowledge Graph exhibits its excellent performance through the intelligent applications built on it ?As typical AI systems,Search engine and recommender system are very popular and promising in the era of large data ?Many previous literatures and systems have proved KG’s merits on such AI’s applications

KG-based Search Engine

?The keyword of high click frequency are ranked higher ?The pages containing the keywords of more weights are ranked higher ?The pages having more important in-links are ranked higher ?1st:category-based ?Yahoo,hao123 ?2nd:IR-based ?Keyword-based,vector space,Boolean model ?3rd:link-based ?PageRank (Google) However,how to handle it if users want to search something new or the ones of long tail? result in

领域知识图谱的技术与应用

领域应用知识图谱的技术与应用本文转载自公众号：贪心科技。领域应用I知识图谱的技术与应用李文哲开放知识图谱1周前本文转载自公众号：贪心科技。作者I李文哲，人工智能、知识图谱领域专家导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集&预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1.概论随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一

项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就有可能”派的上用场。

2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google 公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：知识图谱本质上是语义网络（Sema ntic Network ）的知识库”但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph ）。图是由节点（Vertex ）和边（Edge ）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构, 右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。在知识图谱里，我们通常用实体（Entity ） ”来表达图里的节点、用关系（Relation ）”来表达图里的边”实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某种联系，比如人-居住在”北京、张三和李四是朋友”逻辑回归是深度学习的先导知识”等等。现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。比如一个社交网络图谱里，我们既可以有人”的实体，也可以包含公司”实体。人和人之间的关系可以是朋友”，也可以是同事”关系。人和公司之间的关系可以是现任职”或者曾任职”的关系。类似的，一个风控知识图谱可以包含电话”公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是通话”关系，而且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱，也可以把它认为是一个知识库。这也是为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系）。包含一种类型的节点和边包含多种类型的节点和边（不同＜^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边）节点节点边边节点节点边

领域应用--知识图谱的技术与应用新选.

领域应用| 知识图谱的技术与应用本文转载自公众号：贪心科技。领域应用| 知识图谱的技术与应用李文哲开放知识图谱1周前本文转载自公众号：贪心科技。作者| 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。目录： 1. 概论 2. 什么是知识图谱 3. 知识图谱的表示 4. 知识抽取 5. 知识图谱的存储 6. 金融知识图谱的搭建 1. 定义具体的业务问题 2. 数据收集& 预处理 3. 知识图谱的设计 4. 把数据存入知识图谱 5. 上层应用的开发 7. 知识图谱在其他行业中的应用 8. 实践上的几点建议 9. 结语 1. 概论

基于知识图谱的科技大数据知识发现平台建设研究

基于知识图谱的科技大数据知识发现平台建设研究发表时间：2020-04-10T12:32:02.969Z 来源：《科技新时代》2020年1期作者：李鸿雁[导读] 随着现代信息技术的不断发展，其在地理信息工作中的应用也逐渐发挥着越来越重要的作用，对于地理信息的收集、整理、挖掘、分析等工作有着重要的推动意义，能够更好的发挥出地理信息中所蕴含的巨大价值。重庆市地理信息和遥感应用中心重庆市 401147 摘要：在信息时代的背景下，信息呈现出了数据量大、类型多、价值密度低、传播速度快、时效性强等特点，其对于地理信息工作的开展也提出了更高的要求。本文针对大数据技术在地理信息相关工作的中的应用，对基于知识图谱的科技大数据知识发现平台建设进行了探索和研究，希望能够为相关工作提供一些参考。关键词：地理信心；知识图谱；大数据；知识发现平台引言随着现代信息技术的不断发展，其在地理信息工作中的应用也逐渐发挥着越来越重要的作用，对于地理信息的收集、整理、挖掘、分析等工作有着重要的推动意义，能够更好的发挥出地理信息中所蕴含的巨大价值。不过，在信息时代下也给地理信息工作的开展带来了不少的挑战，例如随着勘测技术发展地理信息数据量不断增长、数据类型不断丰富，再加上我国幅员辽阔，地理信息数据总量已经十分庞大，即使在某一地区中的地理信息工作都需要对大量的信息、数据进行处理，然而过去的地理信息工作模式已经无法满足新时期的工作需要。本文从知识图谱技术出发，对大数据知识发现平台的建设以及其在地理信息相关工作中的应用进行了探索和研究。 1.知识发现服务现状分析知识图谱在地理信息工作中的应用能够更好的满足当下相关工作的实际需要，为相关人员和用户提供智能化、精确化、人性化的地理信息服务。例如，通过利用知识图谱技术，在相关人员录入地理信息的同时可以对这些信息进行智能分析，通过数据融合、知识发现、内容计算等，生成地理信息数据列表并形成结构化的主体信息，关联已有的数据，进而为相关人员的地理信息检索、研究工作带来加大的便利，促进地理信息价值的增值，为用户提供更好的智能化服务。 2.系统设计在基于知识图谱的地理信息大数据知识发现平台的建设中，其设计目标为通过知识图谱技术建立地理信息数据库并对信息数据进行规范化、实体化，然后从中进行信息、关键词的抽取和关联，结合数据采集、分析、融合等相关技术来实现地理信息数据的丰富化和结构化，增强信息数据的价值，同时还要建立起地理信息相关的检索引擎，通过分布式计算、大数据等技术构建知识发现服务平台，为相关人员和用户提供丰富多样的知识发现、决策分析等服务，满足新时期地理信息工作的需要。在该平台系统的总体构架设计上，主要以分布式计算和大数据技术为平台支撑，对当前地理信息数据库中的数据资源进行抽取、规范和计算，在功能设计上重要包括知识图谱索引、语义智能检索，信息主题综述形成、信息主题聚合探索4个模块。 3.关键技术方法 3.1知识图谱索引技术针对庞大的地理信息数据，为了实现更加有效的数据储存、搜索和分析工作，可以使用Elastic Search工具和Virtuoso 数据库相结合的方式，通过Elastic Search分布式集群的建设来补足Virtuoso 数据库自身数据检索效率不高的短板，建立起分布式多用户搜索引擎。在应用Elastic Search工具时，需要对其进行以下优化：对数据中无需检索的资源设置enable= false，提高Elastic Search索引速度；利用多线程并发写入进行数据bulk的情况，实现Elastic Search 集群写入吞吐量的最大化；对部分地理信息的字段进行预分组，通过预索引提高Elastic Search的检索和聚合速度。 3.2语义智能检索技术该技术是通过利用知识图谱索引进行关键词抽取、信息实体主体标注以及主题与关键词的高效匹配来建立起相应的语义搜索模型，从而达到进行语义检索以及智能排序、推荐等功能。在该技术的具体实施上，首先通过使用STKOS语义知识库和数据挖掘算法对地理信息中的关键词和语义主题进行抽取，并将其作为候选词进行管理。然后通过余弦相似度算法对候选词的相关度进行分析并进行排序，分析用户的检索意图，找出要想搜索的内容返回检索结果并为其提供相关的关键词。 3.3地理信息主题综述生成技术

知识图谱自动构建在线云平台-web protege汉语版

知识图谱自动构建在线云平台-web protege汉语版 protege汉化版Protege软件是斯坦福大学医学院生物信息研究中心基于Java语言开发的本体编辑和知识获取软件。这个软件主要用于语义网中本体的构建，是语义网中本体构建的核心开发工具。相比与其他的本体构建工具而言，Protégé最大的好处在于支持中文，在插件上，用Graphviz 可实现中文关系的显示。为了方便大家，在北理工张华平博士的带领下，对protege汉化后又对webprotege进行了汉化，并成功上线，使大家可以在线进行知识图谱语义本体的自动构建。webprotege汉化版知识图谱语义本体的构建流程图：知识图谱包括实体与关系节点代表实体连边代表关系事实可以用三元组表示(head, relation, tail) 概念发现1．格式解析对PDF、Word、XML等主流文档，抽取出结构化的文本信息。2．分词标注NLPIR-ICTCLAS 分词系统可以融合已有本体库，实现专业领域的分词标注。3．概念发现(1).NLPIR-ICTCLAS新词发现可直接从原始语料中直接发现新词、新概念。(2).采用基于规则与统计相结合的方法实现从新词中过滤筛选本体概念。关联计算使用POS-CBOW模型对数据进行训练，然后对数据完成

关联关系分析。POS-CBOW方法综合了词性、词的分布特点，采用word2vector改进模型，通过训练，自动提取出了语义关联关系。如果训练文本为专业领域的生语料，该模型可以产生专业领域的本体关联关系。依存句法分析关系抽取实际上是实体与关系的抽取，一般是通过上面提到的三元组方法不断迭代实现。例：1、通过“X是Y的首都” 模板抽取出(中国，首都，北京)、(美国，首都，华盛顿)等三元组实例；2、根据这些三元组中的实体对“中国-北京”和“美国-华盛顿”可以发现更多的匹配模板，如“Y的首都是X”、“X 是Y的政治中心”等等；新发现的模板抽取更多新的三元组实例，通过反复迭代不断抽取新的实例与模板。集成验证构建工具---- Protégé1.OWL:W3C开发的一种网络本体语言，用于对本体进行语义描述。类(Class)、个体(Individual)、属性(Property) 2. Protégé: 斯坦福大学基于Java语言开发的本体编辑和知识获取软件，是语义网中本体构建的核心开发工具。效果展示：知识图谱自动构建在线云平台

银行业知识图谱的应用.docx

银行业知识图谱的应用随着商业银行知识结构的日益丰富，知识体量的指数级增长，传统人工式的知识处理体系已不能满足现代商业银行将知识转化为智慧的智能化知识处理的需求。本研究针对商业银行当前面临的知识管理及应用问题，提出了基于知识谱图技术的集“RDIKW知识认知框架”“ESER知识图谱技术框架”“知识图谱管控框架”为一体的智能化知识管理体系，核心目的是通过知识工程实现知识传承与管理，将数据、文档、图像、音频和视频等多元异构的知识群转化成为业务服务的智慧，使知识成为商业银行的关键资产，为全行级智能知识库及智慧大脑的构建奠定坚实的人工智能基础，助力商业银行实现学习型银行、知识型员工、智慧型应用的目标。一、商业银行知识管理领域面临的挑战知识是智慧的基础原料，若要实现知识向智慧的转化，必须面对知识认知、知识管理和技术手段的挑战。 1.知识认知不足，知识范围不明在银行内外部，知识体量增长迅速，知识形式多种多样，知识联系愈加紧密，实现显性知识的定义和收集，以及隐形知识的有效挖掘，需要首先从知识认知入手。 2.管理方式繁杂，管理目的模糊一方面，商业银行组织内部之间或与集团公司之间业务协作需求频繁，知识流转困难。另一方面，大量专业性极强的宝贵业务经验往往人走“茶”凉，知识整合难度较大。因此，商业银行必须搞“活”银行内部知识资产，建立健全的管理制度，促使知识管理从分散、单一向集约化、多元化转型。

3.技术手段落后，智能水平较低传统商业银行对智能化知识管理研究普遍较晚，知识管理体系智能化水平较低，在知识管理的基础技术上实践不足。而随着知识图谱、云计算、大数据、人工智能等新技术的发展，构建统一智能的知识管理体系将不再是一个技术难题。二、知识图谱是知识管理体系的基础技术 1.知识图谱是目前关系网络最有效的表示方式（1）发展趋势业界普遍认为，知识图谱是最接近真实世界的数据组织结构，它符合人的思维模式，能够将企业所有数据连接起来，新的数据种类也能快速融合并发挥作用，具备灵活应对组织的数据种类变化的能力，是人工智能的基础环境。（2）知识图谱定义知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构。它由节点和边组成，节点指的是现实世界中存在的“实体”，边指的是实体与实体之间的“关系”。它把所有不同种类的信息连接在一起而得到实体关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题、发现问题的能力。知识图谱是目前关系网络最有效的表示方式，知识图谱如图1所示。 2.知识图谱的逻辑和技术框架（1）RDIKW知识认知框架知识认知框架基于RDIKW模型，涵盖了知识从数据原料向智慧数据发展的全过程，自底向上包括原料层（R）、数据层（D）、信息层（I）、知识层（K）及智慧层（W）。其中，数据原料是知识最原始的状态，数据是信息的载体，信息是数据的含义，知识是信息的集合，智慧是正确判断和预测的能力的集合。知识认知框架如图2所示。原料层根据知识需求从各种渠道获取原始数据，它包括行内数据、第三方合作数据、

管理科学与工程学科知识图谱构建研究

管理科学与工程学科知识图谱构建研究运用知识图谱技术研究学科领域发展、趋势越来越明显并取得显著效果,并在情报学、教育学、医学、管理学等学科领域越来越流行且有一定统一性。国内关于管理科学与工程学科研究较少,以致用知识图谱对我国管理科学与工程学科进行研究具有一定实际意义和学术价值,帮助我国管理科学与工程学科的发展,提供指导。在管理科学与工程理论及知识图谱技术的基础上,对管理科学与工程主要分支学科——知识管理文献可视化分析:文献来源于中国期刊全文数据库(CNKI)、中文社会科学引文索引(CSSCI)数据库,用CiteSpace软件绘制管理科学与工程学科知识图谱,分析其研究主体、知识基础、研究热点、研究前沿等,对我国管理科学与工程学科理论和实践研究都有重要学术价值和指导意义。本文主要工作如下:(1)介绍选题背景、研究意义,从情报学、科学计量、引文分析、可视化四个领域分析国外知识图谱研究现状,从情报学、教育学、医学、管理学四个领域分析了国内知识图谱研究现状,以工业生产发展历史演进分析管理科学与工程学科研究现状,并介绍了全文研究内容、目标、方法、思路、重点及难点、创新处和组织结构。 (2)阐述了管理科学与工程学科、知识图谱、学科知识图谱基本概念,包括管理科学与工程学科定义、学科体系构成、学科特征,知识图谱定义、相关工具、研究方法,学科知识图谱定义、研究意义、学科知识体系可视化实现等。(3)设计了构建管理科学与工程学科知识图谱总体方案,包括研究主体知识图谱、知识基础知识图谱、研究热点、前沿知识图谱并构思了设计原则、思路、总体框架、构建内容、工具、流程等细节。(4)确定并介绍了构建管理科学与工程学科知识图谱所需数据来源、工具选取、基本环境配备、构建流程,为管理科学与工程学科知识图谱分析奠定基础。(5)以管理科学与工程学科知识图谱总体方案为基准,分析了国内管理科学与工程学科研究主体、知识基础、研究热点、前沿与趋势等知识图谱,发现问题并得出结论。

2020-2021年中国知识图谱行业研究报告

中国知识图谱行业研究报告 2019-2020年

场中以金融领域和公安领域应用份额占比最大。摘要人工智能本质是解决生产力升级的问题，人类生产力可以归类为知识生产力和劳动生产力，人工智能走入产业后，可以分为感知智能、认知智能和行为智能，后两者更与生产力相对应，NLP 和知识图谱是发展认知智能的基础。原始数据通过知识抽取或数据整合的方式转换为三元组形式，然后三元组数据再经过实体对齐，加入数据模型，形成标准的知识表示，过程中如产生新的关系组合，通过知识推理形成新的知识形态，与原有知识共同经过质量评估，完成知识融合，最终形成完整形态上的知识图谱。在面对数据多样、复杂，孤岛化，且单一数据价值不高的应用场景时，存在关系深度搜索、规范业务流程、规则和经验性预测等需求，使用知识图谱解决方案将带来最佳的应用价值。 2019年涵盖大数据分析预测、领域知识图谱及NLP 应用的大数据智能市场规模约为 106.6亿元，预计2023年将突破300亿元，年复合增长率为30.8%，其中2019年市随着整体市场数据基础的完善和需求唤醒，大数据智能领域规模持续走高，但在行业可落地性和理性建设的限制下，预计市场增速将呈现下降趋势，期间咨询性需求将会大量出现，从整体发展来看增速处于良性区间，对真正有价值的公司和产品有正向意义。 4 5 1 3 2

1知识图谱技术概述中国知识图谱市场概述2中国知识图谱细分市场分析3中国数据智能代表企业案例展示4

人工智能技术分类和趋势三种流派的融合应用，使人工智能向想象更进一步人工智能是对一类能够实现机器模拟智慧生命某些特征的技术统称，从学术上可以分为，对人类已有知识进行组织编辑的符号主义、通过数学理论公式推导聚类和预测问题的连接主义，以及利用机器模仿生物活体行为的行为主义三个流派，分别以知识工程、机器学习和仿生机器人为时代代表，而知识图谱就是新一代知识工程的具体体现。2012年，深度学习在计算机视觉和智能语音上产生重大突破，打开了人工智能商业化的大门，使得连接主义一度成为人工智能的代名词，但随着应用落地成为主旋律，缺位行业逻辑和理论概念的连接主义，往往找不到最佳的应用场景而止步于浅层尝试，在此背景下，人工智能技术应当走向融合，符号主义需要连接主义提供强大的计算支撑，连接主义需要符号主义的逻辑指导，二者又共同作用于行为主义，充当机器人的大脑和“记忆宫殿”，在多种技术综合利用下的垂直领域智能解决方案才是当今最符合市场期待的方向。人工智能三大流派分类与融合趋势机器学习控制论知识图谱智能机器人系统信息理论控制理论知识工程深度学习神经系统智能语音计算机视觉自然语言理解 …… 专家系统控制逻辑计算机智能控制系统生物控制论启发式算法自组织系统工程控制论行为主义符号主义连接主义

知识图谱技术原理介绍

知识图谱技术原理介绍近两年来，随着Linking Open Data1等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网（Document Web）转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网（Data Web）。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。知识图谱的表示和在搜索中的展现形式正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符（identifier）。每个属性-值对（attribute-value pair，又称A VP）用来刻画实体的内在特性，而关系（relation）用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF2或属性图（property graph）3来表示。知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片（又称Knowledge Card）。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定于查询（query specific）的知识图谱。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。图1从左到右依次是Google、百度和搜狗在搜索结果首页中所展现的与姚明相关的知识卡片。1https://www.360docs.net/doc/7c8791397.html,/ 2https://www.360docs.net/doc/7c8791397.html,/TR/rdf-concepts/ 3https://https://www.360docs.net/doc/7c8791397.html,/tinkerpop/blueprints/wiki/Property-Graph-Model