知識圖譜的前世今生

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? ?1 什么是知識圖譜？

通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息（Heterogeneous Information）連接在一起而得到的一個關系網(wǎng)絡。

知識圖譜這個網(wǎng)絡具備以下3種特性：

1.1 由節(jié)點(Point)和邊(Edge)組成

1.2 每個節(jié)點表示現(xiàn)實世界中存在的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關系”

1.3 知識圖譜是關系的最有效的表示方式

所以，知識圖譜本質(zhì)上就是語義網(wǎng)絡，是一種基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；

?? 2 知識圖譜能干什么？

先按知識圖譜應用的深度主要可以分為兩大類：

一是通用知識圖譜，通俗講就是大眾版，沒有特別深的行業(yè)知識及專業(yè)內(nèi)容，一般是解決科普類、常識類等問題。

二是行業(yè)知識圖譜，通俗講就是專業(yè)版，根據(jù)對某個行業(yè)或細分領域的深入研究而定制的版本，主要是解決當前行業(yè)或細分領域的專業(yè)問題。

下面我根據(jù)這兩大類，分別從知識圖譜應用的廣度進行介紹：

2.1 通用知識圖譜

我們?nèi)粘Ｒ姷降亩际峭ㄓ弥R圖譜，主要應用于面向互聯(lián)網(wǎng)的搜索、推薦、問答等業(yè)務場景；

先列舉3個通用知識圖譜的案例：

2.1.1、百度知識圖譜（tupu.baidu.com/）

2.1.2、搜狗搜索（sogou.com/）

2.1.3、360搜索（so.com）

2.2 行業(yè)知識圖譜

行業(yè)知識圖譜指面向特定領域的知識圖譜，用戶目標對象需要考慮行業(yè)中各級別的人員，不同人員對應的操作和業(yè)務場景不同，因而需要一定的深度與完備性，行業(yè)知識圖譜對準確度要求非常高，通常用于輔助各種復雜的分析應用或決策支持，有嚴格與豐富的數(shù)據(jù)模式，行業(yè)知識圖譜中的實體通常屬性比較多且具有行業(yè)意義

2.2.1、人脈路徑查詢

基于兩個用戶之間的關聯(lián)實體（比如：所在單位、同事、同學、朋友、家人等）找到兩者之間的關聯(lián)路徑。

2.2.2、企業(yè)社交圖譜查詢

基于投資、任職、專利、招投標、涉訴關系以目標企業(yè)為核心心向外層層擴散，形成一個網(wǎng)絡關系圖，直觀立體展現(xiàn)企業(yè)關聯(lián)。

2.2.3、企業(yè)最終控股人查詢

基于股權投資關系尋找持股比例最大的股東，最終追溯至自然人或國有資源管理部門。

2.2.4、輔助信貸審核

基于知識圖譜數(shù)據(jù)的統(tǒng)一查詢，全面掌握客戶信息；避免由于系統(tǒng)、數(shù)據(jù)孤立、信息不一致造成信用重復使用、信息不完整等問題。

2.2.5、反欺詐之組團騙貸

同一個人利用多個身份去申請貸款，詳細見下圖：雖然貸款人A、貸款人B、貸款人C之間沒有直接的關系，但通過知識圖譜可以看出三者之間都共享某一部分信息，存在一定的組團騙貸風險。

還有更多行業(yè)案例：

1、企業(yè)發(fā)展歷程時序圖（融資）

基于企業(yè)知識圖譜中的投融資事件發(fā)生的時間順序，記錄企業(yè)的融資發(fā)展歷程。

2、競品分析

電商平臺常會用到，兩家企業(yè)知識路徑越相似，競爭關系越緊張。

3、征信系統(tǒng)

根據(jù)用戶已有信息（例如：教育信息、身份信息、聯(lián)系方式、擔保或被擔保人信息）關聯(lián)多家平臺信用記錄。

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建設一個知識圖譜系統(tǒng)，需要包括：知識建模、知識獲取、知識融合、知識存儲和知識應用5大部分：

1、知識建模：構(gòu)建多層級知識體系，將抽象的知識、屬性、關聯(lián)聯(lián)關系等信息，進行定義、組織、管理，轉(zhuǎn)化成現(xiàn)實的數(shù)據(jù)庫。

2、知識獲?。?/span>將不同來源、不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成圖譜數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（解析）、知識標引、知識推理等，保障數(shù)據(jù)的有效性和完整性。

3、知識融合：將多個來源、重復的知識信息進行融合，包括融合計算、融合計算引擎、手動操作融合等。

4、知識存儲：根據(jù)業(yè)務場景提供合理的知識存儲方案，存儲方案具備靈活、多樣化、可拓展特性。

5、知識應用：為已構(gòu)建知識圖譜提供圖譜檢索、知識計算、圖譜可視化等分析與應用能力。并提供各類知識計算的SDK，包含圖譜基礎應用類、圖結(jié)構(gòu)分析類、圖譜語義應用類、自然語言處理類、圖數(shù)據(jù)獲取類、圖譜統(tǒng)計類、數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)獲取類、數(shù)據(jù)集統(tǒng)計類。