【.com原稿】随着移动互联网的发展，万物互联成为可能，而这个互联网产生的数据也在爆发式增长。这些数据不仅为分析关系提供了有效的原材料，也为人工智能的快速发展带来了巨大的数据红利。因此，知识图谱应运而生，成为近年来的热门技术。今天，就让我们从知识图谱的概念、表示、构成和应用四个方面，对知识图谱进行一次深入而全面的探索。什么是知识图谱知识图谱（KnowledgeGraph/Vault），又称科学知识图谱，是谷歌2012年提出的一个新概念。基于谷歌知识图谱的架构，知识图谱可以大致理解为语义网，这是与知识库密切相关但又有明显区别的技术栈（TechnologyStack）。在谷歌的设计理念中，知识图谱的目标是解决信息过载的问题。Google的知识图谱架构是不是感觉有点抽象？那我们换个角度吧。从实际应用的角度，知识图谱可以简单理解为多关系图（Multi-relationalGraph）。通过知识测量、图形绘制等一系列方法连接得到的关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度分析问题的能力。知识图谱应用的前提是知识图谱已经建成，也可以看做是知识库。这就是为什么它可以用来回答一些搜索相关的问题，比如输入“鹿晗的女朋友？”在百度搜索引擎中，我们可以直接得到答案——“关晓彤”。这是因为我们创建了一个知识库，包含了“鹿晗”和“关晓彤”的实体，以及他们在系统层面的关系。因此，我们在进行搜索时，通过关键词抽取（“鹿晗”、“关晓彤”、“女朋友”），在知识库上进行匹配，就可以直接得到最终的答案。这种搜索方式不同于传统的搜索引擎。传统的搜索引擎返回的是网页，而不是最终的答案，因此多了一个用户自己过滤和过滤信息的过程。在现实世界中，实体和关系也有自己的属性，比如一个人可以有“姓名”和“年龄”。当知识图谱具有属性时，我们可以使用PropertyGraph来表示它。下图表示一个简单的属性图。刘二和刘强是父子关系，刘二有一个159开头的电话号码，这个电话号码是2018年开通的，2018可以作为这段关系的属性。同样，刘二自己也有一些属性值，比如年龄35岁，职位是个体户等。知识图谱的构成构建知识图谱是一个迭代更新的过程。根据知识获取的逻辑，每一轮迭代包括三个阶段：1.信息抽取：从各类数据源中抽取实体、属性以及实体之间的关系。相互关系，在此基础上形成本体知识表达；2、知识融合：获得新知识后，需要进行整合，消除矛盾和歧义。例如，一些实体可能有多个表达式，一个特定的标题可能对应多个不同的实体等；3、知识处理（计算+应用）：对于融合后的新知识，需要对其进行质量评价（部分需要人工参与筛选），合格的部分才能加入知识库。以保证知识库的质量。知识图谱架构分析图知识图谱应用知识图谱技术为不同的业务场景带来了大量的智能化应用和成功案例。BingSearch]就是最典型的例子；国内主流搜索引擎公司（如百度、搜狗等）只是冰山一角。下面就和小编一起看看知识图谱的其他应用吧！财智分析自动提取公司股东、子公司、供应商、客户、合作伙伴、合作伙伴、竞争对手等信息，构建公司知识图谱。当宏观经济事件或企业相关事件发生时，证券公司的分析师、交易员、基金公司的基金经理等投资研究人员可以利用这张地图进行更深入的分析和更好的投资决策。中兴出口消息发布后，如果我们有中兴的客户、供应商、合作伙伴、竞争对手的关系图谱，我们可以快速筛选出中兴停牌情况下受影响的国际、国内上市公司，挖掘投资机会或组合风险控制。辅助判断知识图谱技术可以帮助我们快速构建法律知识图谱。目前，法律知识图谱的理论工作还很缺乏。与其他领域的知识图谱相比，法律知识图谱需要考虑法律的逻辑。下面是一个法律知识图谱的片段：从上面的例子我们可以看出，每一个犯罪行为都有主体、客体、主观因素和客观因素，我们需要从文本中提取这些信息，从而形成犯罪行为的地图，通过海量判断的挖掘，建立犯罪行为之间的关系，比如防卫过度和故意之间存在关系injury一种关联，即一种被错误识别为的关系。通过这张图，在给定判决的情况下，可以辅助法官判断案件是否存在误判，是否需要补充资料。反欺诈情报分析通过融合不同数据源的信息形成知识图谱，同时引入领域专家建立业务专家规则。通过数据不一致检测，我们可以利用绘制的知识图谱识别潜在的欺诈风险。比如借款人张xx和借款人吴x填写的信息都是同事，但是他们填写的公司名称不同，同一个电话号码属于两个借款人。这些不一致很可能是欺诈性的。反欺诈情报分析其他领域如教育科研、医疗保健、生物医药，以及一些需要大数据分析的行业。这些行业迫切需要整合相关资源。知识图谱可以提供更准确、更规范的行业数据和丰富的表达方式，帮助用户更便捷地获取行业知识。知识图谱的行业应用结论知识图谱是一个具有挑战性和有趣的领域。相信在未来几年，知识图谱无疑将是人工智能的前沿研究问题。知识图谱的重要性不仅在于它是一个全球性的知识库，更是智能搜索、深度问答等智能应用的基础，更是一把可以打开人类知识宝库的钥匙并为许多相关学科开辟了新的视野。发展机会。从这个意义上说，知识图谱不仅是一种技术，更是一种战略资产。当然，必须强调的是，知识图谱项目本身还是以业务为中心，以数据为中心，业务和数据的重要性不容小觑。【原创稿件，合作网站转载请注明原作者和出处为.com】
