導讀：悟已往之不諫，知來者之可追。

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?人工智能常用的十大算法?? ? ?人工智能數(shù)學基礎(chǔ)（一）?? ??人工智能數(shù)學基礎(chǔ)(二)

人工智能數(shù)學基礎(chǔ)（三）???人工智能數(shù)學基礎(chǔ)（四）? ?人工智能學習路線

一、知識圖譜概述

知識圖譜(Knowledge Graph)，在圖書情報界稱為知識域可視化或知識領(lǐng)域映射地圖，是顯示知識發(fā)展進程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術(shù)描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系。?

具體來說，知識圖譜是通過將應(yīng)用數(shù)學、圖形圖、信息可視化技術(shù)、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現(xiàn)分析等方法結(jié)合，并利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結(jié)構(gòu)、發(fā)展歷史、前沿領(lǐng)域以及整體知識架構(gòu)達到多學科融合目的的現(xiàn)代理論。它把復雜的知識領(lǐng)域通過數(shù)據(jù)挖掘、信息技術(shù)、知識計量和圖形繪制而顯示出來，揭示知識領(lǐng)域的動態(tài)發(fā)展規(guī)律，為學科研究提供切實的、有價值的參考。迄今為止，其實際應(yīng)用在發(fā)達國家已經(jīng)逐步拓展并取得了較好的效果，但它在我國仍屬研究的起步階段。

二、重要特點

1、用戶搜索次數(shù)越多，范圍越廣，搜索引擎就能獲取越多信息和內(nèi)容。

2、賦予字串新的意義，而不只是單純的字串。

3、融合了所有的學科，以便于用戶搜索時的連貫性。

4、為用戶找出更加準確的信息，作出更全面的總結(jié)并提供更有深度相關(guān)的信息。

5、把與關(guān)鍵詞相關(guān)的知識體系系統(tǒng)化地展示給用戶。

6、用戶只需登錄Google旗下60多種在線服務(wù)中的一種就能獲取在其他服務(wù)上保留的信息和數(shù)據(jù)。

7、Google從整個互聯(lián)網(wǎng)汲取有用的信息讓用戶能夠獲得更多相關(guān)的公共資源。

三、提升搜素效果

Knowledge Graph從以下三方面提升Google搜索效果:

1、找到最想要的信息。

語言可能是模棱兩可的 -- 一個搜索請求可能代表多重含義，Knowledge Graph會將信息全面展現(xiàn)出來，讓用戶找到自己最想要的那種含義。現(xiàn)在，Google能夠理解這其中的差別，并可以將搜索結(jié)果范圍縮小到用戶最想要的那種含義。

2、提供最全面的摘要。

有了Knowledge Graph，Google可以更好的理解用戶搜索的信息，并總結(jié)出與搜索話題相關(guān)的內(nèi)容。例如，當用戶搜索"瑪麗·居里"時，不僅可看到居里夫人的生平信息，還能獲得關(guān)于其教育背景和科學發(fā)現(xiàn)方面的詳細介紹。此外，???????Knowledge Graph也會幫助用戶了解事物之間的關(guān)系。

3、讓搜索更有深度和廣度。

由于Knowledge Graph構(gòu)建了一個與搜索結(jié)果相關(guān)的完整的知識體系，所以用戶往往會獲得意想不到的發(fā)現(xiàn)。在搜索中，用戶可能會了解到某個新的事實或新的聯(lián)系，促使其進行一系列的全新搜索查詢。

?四、知識圖譜應(yīng)用

利用知識圖譜技術(shù)可以直接給出用戶想要的搜索結(jié)果，而不再是各類鏈接。如下圖，搜索“上海有多少人？”360搜索直接展示出國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，用戶直接將鼠標移動到相應(yīng)年份，可以快速查看各年數(shù)據(jù)。

電商搜索領(lǐng)域：2015年，阿里巴巴開始構(gòu)建電商領(lǐng)域知識圖譜——認知圖譜；2016年Amazon也緊隨其后開始構(gòu)建知識圖譜。2018年5月，美團點評NLP中心開始構(gòu)建大規(guī)模的餐飲娛樂知識圖譜——美團大腦。

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?在搜索領(lǐng)域，知識圖譜能夠?qū)⒂脩羲峤坏牟樵冊~理解成實體或者概念，通過實體或者概念匹配為用戶返回其可能關(guān)心的全部網(wǎng)頁內(nèi)容。搜索引擎中知識圖譜的搜索過程如下：

知識圖譜用文本和知識融合的閱讀理解模型，使搜索結(jié)果更理解客戶需求。

對于電商平臺來說，交易量和客戶活躍度也是其核心競爭力，而客戶一般都是通過搜索獲得想要的商品，越精準的搜索結(jié)果，客戶使用越多。

因此，百度、搜狗、阿里巴巴、美團、騰訊等不斷摸索，紛紛嘗試構(gòu)建自己的知識圖譜平臺。

??知識圖譜可以幫助電商平臺跳出這種簡單的推薦邏輯，使得推薦結(jié)果更加智能化，促進用戶購買。

?金融風控

艾瑞咨詢年初發(fā)布的《2020年中國面向人工智能“新基建”的知識圖譜行業(yè)研究報告》指出，隨著近些年金融數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，傳統(tǒng)風控系統(tǒng)逐漸力有不逮，而應(yīng)用機器學習算法和知識圖譜的智能風控系統(tǒng)在風險識別能力和大規(guī)模運算方面具有突出優(yōu)勢，逐漸成為金融領(lǐng)域風控反欺詐的主要手段。

在金融領(lǐng)域，知識圖譜可以應(yīng)用于小微企業(yè)信貸、消費信貸、信用卡申請等反欺詐業(yè)務(wù)，還可以用來識別會計造假。

基本原理簡單理解是：“物以類聚，人以群分。

信貸欺詐的識別問題可以轉(zhuǎn)化為客戶知識圖譜挖掘或社交網(wǎng)絡(luò)分析問題。即把企業(yè)工商信息、新聞動態(tài)、股東關(guān)系、股權(quán)變更、司法訴訟等等整合到反欺詐知識圖譜里，經(jīng)過分析和預(yù)測，挖掘識別欺詐案件，如利用殼公司貸款等。

智慧城市

公安機關(guān)在偵查案件時，經(jīng)?？吹睫k案民警用圖譜梳理案件及人物關(guān)系。在電視劇《人民的名義》中，警方利用知識圖譜分析，可以很快看清“山水集團”背后的利益鏈條。

?知識圖譜從大數(shù)據(jù)中深度挖掘關(guān)聯(lián)關(guān)系，可準實時分析多至千億級海量關(guān)系數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為關(guān)系圖譜數(shù)據(jù)，支撐公安機關(guān)展開情報研判分析、犯罪團伙跟蹤以及重大事情預(yù)警等。

?除了以上應(yīng)用領(lǐng)域外，智慧醫(yī)療、智能客服（智能問答）等領(lǐng)域也在積極利用知識圖譜技術(shù)，使結(jié)果更加準確，使機器人客服更加智能。

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