知识图谱概述及应用
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。
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。
知识图谱技术及其在农业领域应用
农业数据常常受到环境、设备、采集方法等多种因素的影响，数据 质量不稳定，可能存在误差和异常值等问题。
数据更新与维护困难
农业数据具有很强的时效性，需要及时更新和维护。然而，由于农业 生产的分散性和数据采集的复杂性，数据更新与维护面临较大困难。
技术成熟度问题
01
技术标准不统一
目前知识图谱技术在农业领域的应用尚缺乏统一的技术标准和规范，导
知识图谱技术及其在农业领 域应用
汇报人： 2023-12-27
目录
• 知识图谱技术概述 • 农业领域知识图谱的构建 • 知识图谱在农业领域的应用案
例 • 面临的挑战与未来发展方向
01
知识图谱技术概述
知识图谱的定义
知识图谱是一种语义网络，以图形化的方式表示现实世界中的概念、实体及其之 间的关系。它通过捕捉不同来源的知识，将分散的信息整合成结构化的、可查询 的语义网络，为机器理解和推理提供基础。
植物病理学研究
利用知识图谱技术分析植物病原 菌的基因组序列、代谢途径等信 息，有助于发现新的抗病基因和 防治策略。
农业生态学研究
通过知识图谱技术整合农业生态 系统中的多源异构数据，有助于 揭示生态系统中的复杂关系和规 律，为农业可持续发展提供科学 依据。
农产品追溯
食品安全追溯
知识图谱技术可以用于构建食品安全追溯系统，实现农产品从生产到消费全过程的追溯 ，提高食品安全监管水平。
精准施肥
通过知识图谱技术，可以分析土壤养分状况，为农田提供 精准的施肥方案，提高肥料利用率，减少环境污染。
精准灌溉
根据土壤湿度、作物需水情况等因素，利用知识图谱技术 实现精准灌溉，有效节约水资源，提高作物产量。
农业科研
知识图谱概述及应用
知识图谱概述及应用
知识图谱是一种用于表示和组织知识的技术，它能够将知识以图形的方式呈现出来，并通过建立实体、关系和属性之间的链接，形成一个包含丰富语义信息的知识结构。
知识图谱可以帮助人们更好地理解和利用海量的知识资源，促进知识的共享和交流。
知识图谱的应用非常广泛，以下是一些常见的应用领域：
1.问答系统：知识图谱可以用于构建智能问答系统，通过将问题和答案映射到知识图谱中的实体和关系，实现对问题的准确理解和精确回答。
2.引擎优化：知识图谱可以用于引擎的优化，通过将结果与知识图谱中的实体和关系进行匹配，提供更准确和有关联的结果。
3.推荐系统：知识图谱可以用于推荐系统中的个性化推荐，通过分析用户的兴趣和行为数据，结合知识图谱中的实体和关系，为用户提供个性化的推荐信息。
4.信息抽取：知识图谱可以用于自动化信息抽取，从非结构化的文本数据中提取实体和关系，并将其映射到知识图谱中的结构化数据中，方便后续的分析和利用。
5.智能机器人：知识图谱可以用于构建智能机器人，通过将机器人需要的知识和信息组织成知识图谱，使机器人能够更好地理解和回答用户的问题。
6.语义：知识图谱可以用于语义，通过将语句与知识图谱中的实体和关系进行匹配，实现更准确和有意义的结果。
7.语义表达：知识图谱可以用于语义表达，通过将自然语言表达的文本映射到知识图谱中的实体和关系，实现对文本的语义理解和分析。
总之，知识图谱是一种强大的知识表示和组织技术，它在各个领域都有广泛的应用。
通过构建和利用知识图谱，我们可以更好地组织和管理知识，实现对知识的智能化利用。
未来随着知识图谱技术的发展和应用场景的扩大，相信它将在人们的日常生活和各个行业中发挥更加重要的作用。
知识图谱应用于人才培养的研究实践
知识图谱应用于人才培养的研究实践一、知识图谱概述知识图谱是一种人工智能技术，是将数据、语义和知识融合起来的一种图形化的表示方法。
它将各种事物之间的关系以图谱的形式进行展示，帮助人们更好地理解和应用这些知识。
知识图谱的构建涉及多个领域，包括自然语言处理、机器学习、数据挖掘等。
它可以帮助人们在海量数据中快速找到需要的信息，提高数据利用率和价值。
二、人才培养的痛点人才培养是当今中国的一个重要问题。
由于人才流动性大、培养成本高等原因，企业和机构在进行人才培养时存在着一些痛点：1.信息不对称：企业和机构对外公布的招聘信息和培养信息并不全面，导致学生或应聘者无法全面了解招生方案和培养方案，甚至存在考生和企业培养方案不匹配的情况。
2.学生素质不合格：学校和企业很难确定一个全面科学的评价标准，并将其落实到人才培养的每个阶段。
在培养过程中，学生表现不理想甚至退学的情况时有发生，导致资源浪费。
3.招聘困难：企业招聘过程中需要花费大量时间和精力，甚至需要对海量简历进行筛选，才能找到合适的人才。
这不仅为企业带来巨大的经济成本，还会影响企业的业务发展。
三、知识图谱在人才培养中的应用知识图谱能够有效解决上述人才培养中的痛点，为企业和机构提供一种快速的、科学的、精准的人才培养方案。
1.信息匹配知识图谱将各种信息进行了精准化的匹配和标准化管理，有效避免了招生方案和培养方案之间不匹配的情况。
同时，知识图谱可以根据学生的特点和背景，为其推荐最合适的培养方案。
例如，中国某高校在使用知识图谱进行人才培养时，将学生信息进行了标准化处理，并与外部招生信息进行匹配。
学生在提交申请时，就可以获得最合适的培养方案，并了解学校进行人才培养的全过程。
这不仅提高了学生的满意度，也减轻了学校和企业的工作负担。
2.学生评价知识图谱可以对学生在学业和实践中的表现进行系统的分析和评估，满足对人才素质的评估需求。
例如，知识图谱可以根据学生的学习情况、实践经验和其他综合素质，进行科学的评估。
知识图谱在教育数据分析中的应用研究
知识图谱在教育数据分析中的应用研究概述随着教育技术的不断发展，教育数据的规模和复杂性不断增加，教育数据的分析成为教育决策的重要依据之一。
而知识图谱作为一种结构化的、语义丰富的知识表示方法，被广泛应用于教育数据分析中。
本文将探讨知识图谱在教育数据分析中的应用，并讨论其潜在的优势和挑战。
一、知识图谱的基本概念知识图谱是一种用于表示和组织知识的图形结构，其目标是构建一个具有语义关联的知识网络，以增强知识的表达和推理能力。
知识图谱由实体（Entities）、属性（Properties）和关系（Relationships）三个基本元素构成。
实体表示真实世界中的对象，属性表示实体的特征或性质，关系表示实体之间的关联。
通过这种方式，知识图谱能够提供结构化和语义级的知识表示，便于计算机进行知识推理和分析。
二、知识图谱在教育数据分析中的应用1. 学习路径规划通过使用知识图谱，教育数据分析可以帮助学生规划和优化个性化的学习路径。
在传统教育中，学生的学习路径往往是固定的。
而知识图谱可以分析学生的学习成果、兴趣爱好和学习能力等信息，结合丰富的教育资源和知识结构，为每个学生设计专属的学习路径。
这样的个性化教育将最大程度地提高学生的学习效果和兴趣。
2. 知识关联分析知识图谱能够帮助教育数据分析人员发现知识之间的关联和模式。
教育领域的知识是复杂而庞大的，不同的知识之间存在着复杂的关系。
通过知识图谱的分析，教育数据分析人员可以更好地理解这些关系，从而揭示隐藏在教育数据中的潜在模式。
例如，通过分析知识图谱中的关系，可以发现不同知识之间的依赖关系，帮助教师优化课程设计和教学策略。
3. 学习资源管理知识图谱的应用还可以对学习资源进行智能管理。
通过将学习资源和知识图谱进行关联，教育数据分析人员可以根据学生的学习需求和兴趣推荐合适的学习资源。
同时，知识图谱还可以帮助教育机构对已有资源进行整合和优化，从而更好地满足学生的学习需求。
三、知识图谱在教育数据分析中的优势和挑战1. 优势知识图谱可以帮助教育数据分析更全面、准确地理解学生和教育系统中的知识结构和关联。
知识图谱构建与应用分析
知识图谱构建与应用分析随着人工智能技术的不断发展与深入，人们对于知识的获取、存储、处理和应用的要求也在不断提高。
知识图谱作为人工智能时代的一种新型的知识表示、存储、处理和应用方式，已经成为了人工智能技术研究的重要方向之一。
一、知识图谱概述知识图谱是一种描述实体之间关系的复杂图形模型，由三元组（subject，predicate，object）组成的数据结构组成。
其中，subject表示实体，predicate表示实体之间的关系，object表示实体的属性或者其他实体。
知识图谱的构建过程一般包括三个阶段：知识抽取、知识表示和知识维护。
知识抽取是指从海量的数据中抽取出有用的信息，包括实体的识别、属性的提取和关系的抽取。
知识表示是指将抽取出来的知识以符号逻辑的形式表示。
知识维护则是指对知识图谱进行更新、维护和扩充，以保证其与现实世界的同步。
二、知识图谱的构建技术知识图谱的构建技术主要包括：实体识别、实体类别分类、属性提取、关系抽取和知识表示等。
实体识别是指从文本中自动识别出具有独特标识的实体，包括人物、组织、地点、事件等。
实体类别分类是指为实体进行分类，例如把人物分为政治家、明星、企业家等。
属性提取是指从实体描述中提取出有用的属性信息，并进行分类和逐级抽象。
关系抽取是指在文本中自动抽取实体之间的语义关系，例如“X是Y的作者”、“X是Y的主要组成部分”等。
知识表示是指将抽取的知识以符号逻辑的形式表示，例如采用RDF、OWL等知识表示方法。
三、知识图谱的应用分析知识图谱的应用范围非常广泛，主要包括自然语言处理、智能问答、推荐系统、金融风险管理、医疗诊断等方面。
在自然语言处理方面，知识图谱可以用来识别实体、进行实体链接、抽取实体间关系等，从而为机器翻译、信息检索、文本摘要等任务提供基础支持。
在智能问答方面，知识图谱可以提高问答系统的准确性和交互效率。
例如，当用户提问“谁是《红楼梦》的作者？”时，通过知识图谱可以快速找到答案“曹雪芹”。
知识图谱技术在知识管理系统中的应用
知识图谱技术在知识管理系统中的应用知识管理系统是一种通过存储、组织和分享知识以提升组织绩效的工具。
而知识图谱技术作为一种能够将信息与知识之间的关系进行有效表达和建模的方法，已经在知识管理系统中发挥着重要的作用。
本文将详细探讨知识图谱技术在知识管理系统中的应用，并分析其优势和挑战。
一、知识图谱技术概述知识图谱是一种以图模型为基础，利用语义关联将信息与知识相连的数据表示方法。
知识图谱由实体、属性和关系构成，可以通过节点和边的连接关系来表示知识的组织结构和语义关联。
知识图谱技术可以帮助将大量分散的数据和知识进行整合，提供更加直观且易于理解的知识表达方式。
二、知识图谱在知识管理系统中的优势1. 知识组织和检索能力：知识图谱技术可以将大规模的知识和信息进行语义关联，形成结构化的图谱，使得系统能够更加高效地组织和检索知识。
用户可以通过图谱的关系路径找到相关的知识，从而更快地解决问题和获取所需信息。
2. 知识可视化和推理能力：知识图谱可以通过可视化展示的方式将知识呈现给用户，使得用户更容易理解和利用知识。
此外，知识图谱还能够通过推理引擎实现知识的自动推理和推荐，帮助用户发现隐藏在知识之中的潜在关联和价值。
3. 知识共享和协同能力：知识图谱可以提供多用户协同编辑和分享的功能，使得团队成员能够共同构建知识图谱、分享经验和洞察。
这有助于团队的知识共享和协同创新，提高组织的整体绩效和竞争力。
三、知识图谱在知识管理系统中的具体应用1. 知识图谱驱动的知识图谱系统：基于知识图谱技术，可以构建一个完整的知识管理系统。
该系统通过知识图谱对知识进行结构化组织和语义关联，实现知识的存储、搜索、发布和共享等功能。
2. 专业领域知识图谱：通过构建专业领域的知识图谱，可以将领域内的知识进行整合和表达。
这对于专业人士和决策者来说，能够提供更加全面和深入的领域知识支持，帮助他们做出更好的决策。
3. 企业内部知识图谱：知识图谱可以帮助企业构建内部的知识图谱系统，将企业内部的知识进行整合和共享。
知识图谱及其在自然语言处理中的应用
知识图谱及其在自然语言处理中的应用一、前言随着互联网和人工智能技术的不断发展，数据量的剧增和日益高效应用的需求，人类处理和利用数据的能力面临着巨大挑战。
知识图谱（knowledge graph）因其清晰的结构、丰富的关联性和高效的查询能力，成为数据管理和智能应用领域的一种重要工具。
本文将介绍知识图谱的基本概念和构建方法，并着重探讨其在自然语言处理中的应用。
二、知识图谱概述知识图谱被认为是将自然语言文字转化为可计算的知识表示形式的一种重要途径。
它是由一系列实体、属性和关系构成的图形化知识库，在知识表达、知识检索和数据挖掘等方面具有广泛的应用。
知识图谱的核心是实体、属性和关系，分别表示了实际世界中的事物、这些事物的属性和它们之间的关联。
其中，实体通常指人、地点、组织、事件等具有实际意义的概念，属性用于描述实体的特征或状态，关系则表示实体之间的联系或连接。
知识图谱的构建可以通过多种方法实现。
最常用的是基于本体学（ontologies）的方法，即对实体、属性和关系进行分类和描述，然后将它们组织为一个层次结构，在不同层次之间建立关联。
另一种方法是基于信息抽取（information extraction）的自动构建方法，通过自然语言处理技术自动从大规模文本中抽取实体、属性和关系信息，创建一张庞大的知识图谱。
三、知识图谱在自然语言处理中的应用3.1 实体识别（entity recognition）实体识别是指从自然语言文本中识别出具有特定语义的实体。
知识图谱中的实体通常是由一个唯一的标识符和一些属性描述组成的，因此实体识别可以被看作是自然语言文本和知识图谱之间的桥梁。
实体识别的结果可以直接用于索引、检索和推荐等任务，也可以与其他自然语言处理技术相结合，如关系抽取和事件识别等。
已有的一些知识图谱中包含了大量的实体、关系信息，例如维基百科、Freebase和YAGO等。
3.2 关系抽取（relation extraction）关系抽取是指从自然语言文本中自动识别出实体之间的语义关系。
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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。
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en/blog_post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 t he 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。