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本篇文章给大家谈谈知识图谱,以及知识图谱五大应用场景相关的内容,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

知识图谱,知识图谱五大应用场景?

1、数字治理。从企业业务场景出发,实施“数据”与“知识”双驱动,即从生产、经营、管理等实际业务场景出发,将业务、流程、指标中的知识构建成知识图谱。

2、搜索问答与推荐。

①基于知识图谱的智能搜索。

能对文本、图片、视频等复杂多元对象进行跨媒体搜索,也能实现篇章级、段落级、语句级的多粒度搜索。

②基于知识图谱的智能问答。可以分为直接回答、统计回答和推理回答。基于知识图谱的智能问答能从实体和短句两个维度进行挖掘,能理解多样问法和有噪音问法,具有较高的准确率、召回率。

③基于知识图谱的智能推荐。则通过获得用户和物品的精确画像,从而实现准确的匹配和有针对性的推荐,实现场景化、任务型的推荐。

知识图谱的本体库与传统意义的知识库有什么区别?

这个问题有点抽象,本体库是用来管理知识图谱的模式层的,所谓的模式层就是一些经过提炼的知识,本体库相当于知识库的模具,拥有本体库的知识库知识冗余较小。企业中还是主要关注生产和效率,他并不是一个社会性的研究就够而是生产机构,所以企业中的知识库内容跑不了生产和管理也自然在情理之中。希望我的回答对你有帮助。

知识图谱必须是多语言的?

是的,必须是多语言的,因为不只是中国汉族试用

知识图谱如何赋能金融的?

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。

“金融知识图谱”是金融行业语义理解和知识搜索的基础技术,可以为风险评估、预测、反欺诈、精准营销、智能搜索等提供技术支撑。越来越多的金融机构及企业在探索构建金融领域的知识图谱研究,将海量非结构化信息自动化利用起来,为金融领域应用决策提供更精准、更可靠的依据。

金融知识图谱可以做什么?

知识图谱的意义在于构筑金融场景数据模型,帮助学习和发现数据之间的关联规律,理解事物全貌,是让计算机认识金融业务的先决条件。融合全量数据,重构银行数据架构,让知识图谱落地金融机构,可以帮助金融机构借助AI,面对未来更加复杂的风控、监管、营销等场景,真正赋能金融。在金融领域,从数据可视化、风险评估与反欺诈、风险预测到用户洞察,知识图谱的底层性支撑作用越来越显著。

1、助力金融监管

对金融监管机构而言,基于其特殊性质,对于外部服务商的介入会更加谨慎。而通过私有化部署全自动构建知识图谱技术服务,利用内部闭环程序操作,就可以在尽可能提高数据的保密等级,减少人工直接参与的情况下,及时获得最全面、最精准的标准化大数据。如今数字金融欺诈形式不断更新、纷繁复杂,欺诈手段逐渐表现出专业化、产业化、隐蔽化、场景化的特征。传统反欺诈技术的维度单一、效率低下、范围受限的劣势越来越明显。在反欺诈场景中,知识图谱可以聚合与借款人相关的各类数据源,包括借款人的基本信息、日常生活中的消费记录、行为记录、关系信息、网上浏览记录等,然后抽取该借款人的特征标签,从而将相关的信息整合成进结构化的知识图谱中,在此基础上,对该借款人的风险进行全方位的分析和评估。除了申请阶段的反欺诈,通过构建已知欺诈要素如手机、设备、账号、地域等的关系图谱,全方位了解客户海量风险数据的离线统计分析,按主题要素收集风险运营的结果反馈,建立客户风险特征信息库,优化风险模型和规则,还能做到交易阶段的反欺诈。

2、风险预测

多达N个维度的关联关系分析助力授信风控。在潜在风险行业预测上,基于多维度数据对行业进行细分,根据行业信息建立关系挖掘模型,展示每个行业之间的关联度,如果某一行业发生了行业风险或高风险事件,可以及时预测未来有潜在风险的关联行业,金融机构从而可对相关行业的风险做出预判,尽早地发现并规避风险。在潜在风险客户预测上,通过知识图谱整合和关联企业内部结构化数据、非结构化数据以及互联网采集数据、第三方合作数据,发现和建立企业与企业之间的集团关系、投资关系、上下游关系、担保关系,企业与个人之间的任职、实际控制、一致行动关系,及时预测未来有潜在风险的关联企业。

3、精准营销

知识图谱可以助力新客营销和客户挖掘。根据客户链和客户流失情况,结合银行内部CRM,做全维度画像和信贷分析,搜索、筛选、预警、推荐、生成企业报告等全流程。

例如,金融公司的市场经理用知识图谱去分析待销售用户群体之间的关系,去发现他们的共同爱好,从而更有针对性地对这类用户人群制定营销策略。如果对知识图谱扩展(如个人爱好、电商交易数据、社交数据等),还可以更加精准地分析客户行为,进行精准推送。

4、智能搜索和数据可视化

智能搜索的功能指的是,知识图谱能够在语义上扩展用户的搜索关键词,从而返回更丰富、更全面的信息。

比如,搜索某个人的身份证号,可以返 回与这个人相关的所有历史借款记录、联系人关系和其他相关的标签(如黑名单等)。这些结果可以用图形网络的方式展示,从而把复杂的信息以直观明了的图像呈现出来,让使用者对隐藏信息的来龙去脉一目了然。

中文知识图谱的构建思路是什么?

首先,你需要收集数据,一般来说,知识图谱都用在相对应的领域内,比如说医疗知识图。数据是阻碍构建图谱的最大绊脚石,只要有了数据,利用neo4j或其他一些工具就能比较简单的构建出图谱。数据一般有两种获取方式,如果你是研究人员,在你的研究领域内对应的结构化大数据就是主要的数据来源;如果只是兴趣,找到你想要构建的图谱的领域的相关网站,利用爬虫工具对数据进行爬取,清洗,整理成比较干净的数据形式,可以存放在关系数据库、.csv、.txt等文件中,再利用图数据库工具建立知识图谱。

关于知识图谱和知识图谱五大应用场景的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。