领域知识图谱构建与应用-上篇.pdf

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行业知识图谱概述,包括行业图谱简介,行业知识图谱的应用及挑战,以及行业知识图谱生命周期管理。 行业知识图谱关键技术,包括行业知识图谱生命周期中各过程的相关技术、现有可用的工具,以及各过程中的最佳实践及相关组件。 行业知识图谱应用实战,以金融证券行业应用为例,演示知识图谱从知识建模、知识抽取到行业应用的全过程。
号称“硅谷最神秘科技公司”的 Palantir是行业知识图谱领域的典型代表,其软件允许客户对大量的 敏感数据进行语乂关联分析,以防止欺诈,确保数据安全等。 行业知识图谱相对通用知识图谱拥有如下特性 o面向特定领域的知识图谱。 o用户目标对象需要考虑行业中各种级别的人员,不同人员对应的操作和业务场景不同,因而需 要一定的深度与完备性。 行业知识图谱对准确度要求非常高,通常用于辅助各种复杂的分析应用或决策支持。 有严格与丰富的数据模式,行业知识图谱中的实体通常属性比较多且具有行业意义。 行业数据的特点包括: σ数据来源多:内部数据、互联网数据、第三方数据 σ数据类型多:包含结构化、半结构化、非结构化数据,且后两者越来越多。 σ数据模式无法预先确定∶模式在数据岀现之后才能确定;数据模式随数据增长不断演变。 σ数据量大∶在大数据背景下,行业应用的数据的数量通常都以亿级别计算,存在通常在TB、 PB级别甚至更多。 行业知识图谱已经在以下很多领域有了很好的应用,在后面我们会以金融证券领域为例,详细展开 介绍。 股燕问回 库后表钟 m 生物医 图书情报 电商 amplest Ontology nnowledlgei ter m Nat RAw Dat Inte Burmis 政府 下面这张图是部分知名的行业知识图谱项目 Linked life data Open Government Data Geonames 有色行业产业链图谱 OpenKG. CN 中医医案知识图谱 开放的知识图谱社区 牮人家谱关联数業 通过上面的介绍我们已经大致了解通用知识图谱和行业知识图谱的区别,这里简单总结一下 ˇ面向通用领域 ˇ以常识性知识为主 通用知识图谱 √“结构化的百科知识 √强调知识的广度 Google's Knowledge Graph 使用者是普通用户 √面向某一特定领域 √基于行业数据构建 √“基于语义技术的行业知识库 行业知识图谱 √强调知识的深度 潜在使用者是柠要端实战 当然通用知识图谱与行业知识图谱并不是相互对立,而是相互补充的一个关系,利用通用知识图谱 的广度结合行业知识图谱的深度,可以形成更加完善的知识图谱。 通用知识图谱中的知识,可以作为行业知识图谱构建的基础;而构建的行业知识图谱,再融合到通 用知识图谱中。 因此两者是相辅相成,结合使用的。 通用知识图谱 通用 知识图谱 完 行业知识图谱 企业 企业 创投}(严品 金融 机构 专利}一中请人 人物 )(Pm知识买战 第二节行业知识图谱应用 介绍完行业知识图谱的基本知识后,我们来看下行业知识图谱都有哪些应用。 首先看金融领域,目前金融证券领域应用主要侧重于两个方面,一个是企业知识图谱,另一个是金 融交易知识图谱。 2.1企业知识图谱 知识图谱 企业数据 Pandara知识图谱实战 企业数据包括:企业基础数据、投资关系、任职关系、企业专利数据、企业招投标数据、企业招聘 数据、企业诉讼数据、企业失信数据、企业新闻数据。 利用知识图谱融合以上企业数据,我们做了企业知识图谱,并在企业知识图谱之上利用图谱的特 性,针对金融业务场景研发了一系列的图谱应用。 以下6大功能为我们当前已投入使用的企业知识图谱应用 2.11企业风险评估 基于企业的基础信息、投资关系、诉讼、失信等多维度关联数据,利用图计算等方法构建科学、严 谨的企业风险评估体系,有效规避潜在的经营风险与资金风险。 综评估0 用户群体 Q 银行、担保、投行、政府 AAA 低风险 757 应用环节 0ooooo°°o° 客户资源分类管理 法宁后 信贷前期风险评估 采购企业风险审核 oooo只 招投标企业资质评级 发量草力 Pan动知识圖谐实越 2.1.2企业社交图谱查询 基于投资、任职、专利、招投标、涉诉关系以目标企业为核心向外层层扩散,形成一个网络关系 图,直观立体展现企业关联。 用友网绵科技股份有限公司 ●查询目标 ●企业 ●人员 一F柳ntDa实战 2.1.3企业最终控制人查询 基于股权投资关系寻找持股比例最大的股东,最终追溯至自然人或国有资产管理部门。 xXX b%50 176% x2奇 公 %6(21%②2B47(5%5% XX和技段份有限公司 PlanaTa知识图实战 2.1.4企业之间路径发现 在基于股权、任职、专利、招投标、涉诉等关系形成的网络关系中,查询企业之间的最短关系路 径,衡量企业之间的联系密切度。 2.1.5初创企业融资发展历程 基于企业知识图谱中的投融资事件发生的时间顺序,记录企业的融资发展历程。 相关事件 石本信息 02012071第20120701 天使投资人XXX 2012·投资事件数百万人民币 07-01方:天使反人 牲资方:技有限公司 XXX有限公司 PlantDatat知识图谱实战 62B里20121201 2012·的 1201投资方:子投资合伏金 方:北有公司 XXX有跟公司 11-01· 按班方:图(北)苟限 资方:北京小料技有限公司 XXX有限公司 0-01·贤 投资方:北秒技有公母一 鞋资方1北料有限公司 0901·的资 北京XXX科技有限公司XX减公司 投方:流奶有限公司 资方:北和技有限公司 08-01员 XX又 投资方:航件横有取公可 方1北技有限公司 XXX有限公司 2.01·投资事件 300万美元 投方:坐细 方:北授有阳公司 XXX有限公司 0701·投资事件数百万人民币 投资方:天使按人 PlantAre知识图实战 鞋方:北料有限公司 21.6上市企业智能问答 用户可以通过输入自然语言问题,系统直接给出用户想要的答案。 股票间回 雪着面 查 入物 信证法里代表人 上工的射 上新问因 关系实 事得E 的 用显是 上打 得证上 动王 中值证群的上时 注本象大的公 纯酸华北且行业华石G工 万达想垂转万边万达能图事面 200100 形出产型七电子中国石体 中信证101201 智能搜索答案 t然事 中石化一净料十每BB75% 高画‘国制代了 出气了了14 ,以里十解,石 49家公限损工持解政线价引312419 增 B事出 天结面:市需日星入勿追高 产业倍回里然4 2 3 世为面千个量评 PD识图增实 块上届量定组 4 今年69家公司昌图品工降报四垂深线价新健41副 2.2金融交易知识图谱 金融交易知识图谱在企业知识图谱之上,增加交易客户数据、客户之间的关系数据以及交易行为数 据等,利用图挖掘技术,包括很多业务相关的规则,来分析实体与实体之间的关联关系,最终形成 金融领域的交易知识图谱。 知识图谱 金融交易数据 金融交易知识图谱m识图实战 有了这样一个交易知识图谱之后,可以支持如下的应用(这块普惠金融的李文哲之前有篇文章有过 相似介绍)。 2.2.1辅助信贷审核 基于知识图谱数据的统一查询,全面掌握客户信息;避免由于系统、数据等孤立造成的信息不一致 造成信用重复使用、信息不完整等问题

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