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918博天娱乐官网愿與業(yè)內(nèi)同行分享助力各企業(yè)在大數(shù)據(jù)浪潮來(lái)臨之際一起破浪前行

918博天娱乐官网知識(shí)圖譜, 輔助企業(yè)智能運(yùn)營(yíng)和決策

分類(lèi)：產(chǎn)品介紹
發(fā)表：2021-11-10

一、知識(shí)圖譜的含義

每個(gè)領(lǐng)域都有自己的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則、分類(lèi)、約定俗成的做法等，這些都可以視為行業(yè)的“知識(shí)”，這些知識(shí)匯總在一起，相互聯(lián)通，構(gòu)成的一個(gè)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，就是“知識(shí)圖譜”。知識(shí)圖譜是結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)，是一個(gè)巨大的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體、節(jié)點(diǎn)之間的邊表示實(shí)體和實(shí)體之間的關(guān)系。節(jié)點(diǎn)可以是實(shí)體，如人物、企業(yè)、地點(diǎn)等，實(shí)體關(guān)系如投資關(guān)系、歸屬關(guān)系、關(guān)聯(lián)關(guān)系等。

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知識(shí)圖譜為海量、異構(gòu)、動(dòng)態(tài)的大數(shù)據(jù)表達(dá)、組織、管理以及利用給予了更為有效的方式，使得網(wǎng)絡(luò)的智能化水平更高，更接近于人類(lèi)的認(rèn)識(shí)思維。構(gòu)建領(lǐng)域內(nèi)或者全網(wǎng)的知識(shí)圖譜對(duì)于很多企業(yè)或科研單位來(lái)說(shuō)是一項(xiàng)很重要的工作，現(xiàn)在基于知識(shí)圖譜的研究如火如荼，很多知名的領(lǐng)域內(nèi)信息抽取系統(tǒng)都已經(jīng)被使用，包括Never-Ending語(yǔ)言學(xué)習(xí)系統(tǒng)以及Google在知識(shí)圖譜的工作。

二、知識(shí)圖譜的意義

隨著我國(guó)人紅利消失與人力成本增加，我國(guó)傳統(tǒng)企業(yè)面臨著智能化升級(jí)與轉(zhuǎn)型，從而對(duì)知識(shí)圖譜技術(shù)的應(yīng)用產(chǎn)生了強(qiáng)烈的需求。傳統(tǒng)企業(yè)需要引入高新技術(shù)解放勞動(dòng)力，降低成本。實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單知識(shí)工作（只需簡(jiǎn)單知識(shí)即可完成的工作）的自動(dòng)化、智能化處理，無(wú)疑是個(gè)有效的方案。

大量的行業(yè)領(lǐng)域有豐富的應(yīng)用場(chǎng)景和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為知識(shí)圖譜在各行業(yè)領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。我國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)、電信、電商、社交、出行等各行業(yè)都有著龐大的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量；面向消費(fèi)者、企業(yè)、政府的應(yīng)用模式豐富多樣，這些都是知識(shí)圖譜技術(shù)應(yīng)用成長(zhǎng)的富饒土壤。

1.沉淀行業(yè)知識(shí)，促進(jìn)行業(yè)智能升級(jí)

很多行業(yè)經(jīng)過(guò)數(shù)十年的信息化建設(shè)，已經(jīng)完成了數(shù)據(jù)的采集與管理階段，這為智能化升級(jí)與轉(zhuǎn)型奠定了良好基礎(chǔ)。對(duì)于企業(yè)而言，增加收入、降低成本、提質(zhì)提效、保障安全都是核心業(yè)務(wù)訴求。知識(shí)圖譜技術(shù)的應(yīng)用是進(jìn)一步滿(mǎn)足這些核心訴求的手段之一。在實(shí)現(xiàn)智能化的過(guò)程中，需要將行業(yè)知識(shí)賦予機(jī)器，讓機(jī)器具備一定的行業(yè)認(rèn)知能力，從而機(jī)器人可代替行業(yè)人員從事簡(jiǎn)單知識(shí)工作。采用知識(shí)圖譜技術(shù)，助力企業(yè)沉淀行業(yè)知識(shí)，可實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單知識(shí)工作自動(dòng)化。

2.與機(jī)器智腦的建設(shè)深度融合

隨著我國(guó)人工智能戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn)，作為人工智能重要分支的機(jī)器人產(chǎn)業(yè)迎來(lái)了開(kāi)展的黃金期。其中，各種服務(wù)機(jī)器人如客服機(jī)器人、陪伴機(jī)器人、問(wèn)診機(jī)器人、導(dǎo)購(gòu)機(jī)器人、理財(cái)機(jī)器人等，已經(jīng)走進(jìn)人們的日常生活。與工業(yè)機(jī)器人相比，服務(wù)機(jī)器人對(duì)機(jī)器認(rèn)知水平的要求較高，而對(duì)動(dòng)作能力的要求較低。因此，具有一定認(rèn)知能力的機(jī)器智腦是服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)開(kāi)展中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，而機(jī)器智腦的重要組成部分是知識(shí)庫(kù)。機(jī)器是否具有知識(shí)并且能夠利用知識(shí)形成認(rèn)知能力，進(jìn)而解決問(wèn)題，是服務(wù)型機(jī)器人具備更強(qiáng)服務(wù)能力的關(guān)鍵。以知識(shí)圖譜為代表的大數(shù)據(jù)知識(shí)工程為練就機(jī)器智腦帶來(lái)了全新機(jī)遇。未來(lái)機(jī)器智腦的演進(jìn)過(guò)程也將是知識(shí)圖譜等知識(shí)庫(kù)技術(shù)不斷賦能機(jī)器人以及各類(lèi)硬件終端的過(guò)程。

3.數(shù)據(jù)治理以及大數(shù)據(jù)變現(xiàn)緊密結(jié)合

多行業(yè)和企業(yè)都有大數(shù)據(jù)，但是這些大數(shù)據(jù)非但沒(méi)有創(chuàng)造價(jià)值，反而帶來(lái)了數(shù)據(jù)管理與治理方面的負(fù)擔(dān)。大數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)遭遇阻礙的原因在于缺少智能化的手段，具體而言就是缺少一個(gè)能像人一樣理解行業(yè)數(shù)據(jù)的知識(shí)引擎。918博天娱乐官网數(shù)據(jù)智能知識(shí)引擎，采用知識(shí)圖譜等前沿技術(shù)，可以自動(dòng)化、智能化提煉、萃取、關(guān)聯(lián)、整合數(shù)據(jù)，代替人工挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，強(qiáng)有力的支撐大數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。知識(shí)圖譜作為呈現(xiàn)領(lǐng)域知識(shí)之間的數(shù)據(jù)融合與關(guān)聯(lián)，已經(jīng)成為知識(shí)圖譜領(lǐng)域研究的主要方向之一。

三、918博天娱乐官网知識(shí)圖譜

918博天娱乐官网知識(shí)圖譜，是918博天娱乐官网數(shù)據(jù)公司面向各行業(yè)知識(shí)圖譜應(yīng)用而推出的新一代產(chǎn)品，其整合了知識(shí)圖譜的設(shè)計(jì)、構(gòu)建、編輯、管理、應(yīng)用等全生命周期實(shí)現(xiàn)，可以實(shí)現(xiàn)從業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)到生成圖譜、再到實(shí)現(xiàn)基于圖譜的應(yīng)用，顯著提高了各行業(yè)中知識(shí)圖譜的落地效率和效果。

1.知識(shí)建模

知識(shí)建模，是業(yè)務(wù)專(zhuān)家參與圖譜schema進(jìn)行設(shè)計(jì)的過(guò)程，相當(dāng)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的表結(jié)構(gòu)定義。圖譜模式設(shè)計(jì)包括實(shí)體類(lèi)型和實(shí)體關(guān)系以及對(duì)應(yīng)屬性的定義。實(shí)體類(lèi)型實(shí)現(xiàn)對(duì)圖譜模式中實(shí)體類(lèi)型及其屬性的設(shè)計(jì)，順利獲得實(shí)體關(guān)系實(shí)現(xiàn)對(duì)圖譜模式中關(guān)系類(lèi)型及其屬性的設(shè)計(jì)。

2.知識(shí)抽取

知識(shí)抽取是從不同來(lái)源、不同數(shù)據(jù)中進(jìn)行知識(shí)提取，形成知識(shí)并存入圖譜的過(guò)程。順利獲得機(jī)器自動(dòng)實(shí)現(xiàn)大批量非結(jié)構(gòu)化文檔的抽取工作，可以由算法模型根據(jù)知識(shí)標(biāo)注的訓(xùn)練樣本得出適合特定文檔類(lèi)型的抽取模型來(lái)抽取，也可以根據(jù)定義一些規(guī)則模型來(lái)實(shí)現(xiàn)抽取。

3.知識(shí)融合

知識(shí)融合將來(lái)自不同的數(shù)據(jù)源的知識(shí)在同一規(guī)范下進(jìn)行異構(gòu)數(shù)據(jù)整合，形成統(tǒng)一的知識(shí)標(biāo)識(shí)。具有實(shí)體鏈指、屬性歸一、知識(shí)補(bǔ)全等能力。

4.知識(shí)存儲(chǔ)

知識(shí)存儲(chǔ)就是研究采用何種方式將已有知識(shí)圖譜進(jìn)行存儲(chǔ)。918博天娱乐官网數(shù)據(jù)企業(yè)研究開(kāi)發(fā)的知識(shí)圖譜采用ArangoDB圖數(shù)據(jù)庫(kù)作為知識(shí)圖譜三元組信息的統(tǒng)一存儲(chǔ)與管理，在ES搜索引擎的基礎(chǔ)上，對(duì)圖數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了一定層面的封裝，能夠利用知識(shí)圖譜快速探索10級(jí)以上的關(guān)系鏈路，知識(shí)探索和發(fā)現(xiàn)響應(yīng)時(shí)間達(dá)秒級(jí)。

四、知識(shí)圖譜的應(yīng)用

隨著人工智能技術(shù)的開(kāi)展，越來(lái)越多的知識(shí)工作將逐步被機(jī)器所代替，人類(lèi)的腦力將被逐步解放?；谥R(shí)圖譜的認(rèn)知智能的應(yīng)用廣泛而多樣。各類(lèi)應(yīng)用（包括數(shù)據(jù)分析、智慧搜索、智能推薦和決策支持）都對(duì)知識(shí)圖譜提出了需求。

1.數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)與精細(xì)分析需要知識(shí)圖譜。如今，越來(lái)越多的行業(yè)或者企業(yè)積累了規(guī)模可觀(guān)的大數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)并未發(fā)揮應(yīng)有的價(jià)值，很多大數(shù)據(jù)還需要消耗大量的運(yùn)維成本。大數(shù)據(jù)非但沒(méi)有創(chuàng)造價(jià)值，在很多情況下還成為一筆負(fù)資產(chǎn)。這一現(xiàn)象的根本原因在于，當(dāng)前的機(jī)器缺乏諸如知識(shí)圖譜這樣的背景知識(shí)，無(wú)法準(zhǔn)確理解數(shù)據(jù)，限制了大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)與精細(xì)分析，制約了大數(shù)據(jù)的價(jià)值變現(xiàn)。事實(shí)上，輿情分析、互聯(lián)網(wǎng)同察，還有軍事情報(bào)分析和商業(yè)情報(bào)分析，都需要對(duì)大數(shù)據(jù)做精準(zhǔn)分析，而這種精準(zhǔn)分析必須有強(qiáng)大的背景知識(shí)來(lái)支撐。
除了大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)分析，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域另一個(gè)重要趨勢(shì)——精細(xì)分析，對(duì)知識(shí)圖譜和認(rèn)知智能提出了訴求。比如，很多汽車(chē)制造商都希望實(shí)現(xiàn)個(gè)性化制造，即希望從互聯(lián)網(wǎng)上搜集用戶(hù)對(duì)汽車(chē)的評(píng)價(jià)與反饋，并以此為依據(jù)實(shí)現(xiàn)汽車(chē)的按需與個(gè)性化定制。為了實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制，廠(chǎng)商不僅需要知道消費(fèi)者對(duì)汽車(chē)的褒貶態(tài)度，還需要進(jìn)一步分析消費(fèi)者對(duì)汽車(chē)產(chǎn)品不滿(mǎn)意的細(xì)節(jié)，以及希望如何改進(jìn)，甚至需要知道消費(fèi)者提及了哪些競(jìng)爭(zhēng)品牌。顯然，面向互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的精細(xì)化數(shù)據(jù)分析要求機(jī)器具備關(guān)于汽車(chē)評(píng)價(jià)的背景知識(shí)（比如，汽車(chē)的車(chē)型、車(chē)飾、動(dòng)力、能耗等）。

2.智慧搜索

智慧搜索體現(xiàn)在很多方面，比如，在淘寶上搜索“iPad充電器”，用戶(hù)的意圖顯然是要搜索一個(gè)充電器，而不是一個(gè)iPad，這個(gè)時(shí)候淘寶應(yīng)i反饋給用戶(hù)若干個(gè)充電器產(chǎn)品以供選擇，而不是iPad。再比如，在Google上搜索“toys kids”或者“kids toys”，不管搜索這兩個(gè)詞中的哪一個(gè)，用戶(hù)意圖都是在搜索給孩子玩的玩具，而不是玩玩具的小孩，因?yàn)橐话悴粫?huì)有人用搜索引擎搜孩子。

傳統(tǒng)搜索的對(duì)象以文本為主，未來(lái)越多的應(yīng)用希望能搜索圖片和聲音，甚至還能搜代碼、視頻、設(shè)計(jì)樸素等。現(xiàn)在的搜索不僅要做篇章級(jí)的搜索，還希望能做到段落級(jí)、語(yǔ)句級(jí)、詞匯級(jí)的搜索。

隨著市場(chǎng)的變化，跨媒體的協(xié)同搜索需求日益增多。比如明星在微博上曬出一張自家小區(qū)的照片，就有好事者根據(jù)她的微博社交網(wǎng)絡(luò)、百度地圖、微博文本與圖片信息等多個(gè)渠道、多種媒體的信息，順利獲得聯(lián)合檢索準(zhǔn)確推斷出其所在小區(qū)的位置。

為了把握當(dāng)前機(jī)遇，企業(yè)應(yīng)該建立基于知識(shí)圖譜的專(zhuān)業(yè)知識(shí)庫(kù)。比如，建立iPad與充電器之間配件關(guān)系就可以幫助平臺(tái)識(shí)別搜索核心詞，從而準(zhǔn)確識(shí)別搜索意圖。復(fù)雜對(duì)象的搜索需要建立標(biāo)簽圖譜（由標(biāo)簽以及標(biāo)簽之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系構(gòu)成的知識(shí)圖譜）來(lái)增強(qiáng)對(duì)象的表示。

3.智能推薦

智能推薦需要知識(shí)圖譜。各智能推薦任務(wù)均對(duì)知識(shí)圖譜提出了需求。

第一，場(chǎng)景化推薦。比如，用戶(hù)在淘寶上搜“沙灘褲”“沙灘鞋”，可以推測(cè)出這個(gè)用戶(hù)很可能要去海邊度假。那么，平臺(tái)就可以推薦“泳衣”“防曬霜”之類(lèi)的海邊度假常用物品。

第二，冷啟動(dòng)階段下的推薦。冷啟動(dòng)階段的推薦不斷是傳統(tǒng)基于統(tǒng)計(jì)行為的推薦方法難以有效解決的問(wèn)題。利用來(lái)自知識(shí)圖譜的外部知識(shí)，增強(qiáng)用戶(hù)與物品的描述，提升匹配精度。

第三，跨領(lǐng)域推薦?；ヂ?lián)網(wǎng)上存在大量的異質(zhì)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)之間的跨領(lǐng)域推薦有著越來(lái)越多的應(yīng)用需求。比如一個(gè)微博用戶(hù)經(jīng)常曬九寨溝、黃山、泰山的照片，那么為這位用戶(hù)推薦一些淘寶上的登山裝備十分合。這是典型的跨領(lǐng)域推薦，其中微博是一個(gè)媒體平臺(tái)，淘寶是一個(gè)電商平臺(tái)。它們的語(yǔ)言體系、用戶(hù)行為完全不同，實(shí)現(xiàn)這種跨領(lǐng)域推薦有著巨大的商業(yè)價(jià)值，但是需要跨越巨大的表達(dá)鴻溝（異質(zhì)平臺(tái)的表達(dá)方式完全不同）。如果能有效利用知識(shí)圖譜這類(lèi)背景知識(shí)，不同平臺(tái)之間的這種表達(dá)鴻溝是有可能被跨越的。

第四，知識(shí)型的內(nèi)容推薦。如果用戶(hù)在電商平臺(tái)上搜索“三段奶粉”，那么我們應(yīng)該能為用戶(hù)推薦一些喝三段奶粉的嬰兒每天的需水量、常見(jiàn)疾病的預(yù)防等育兒知識(shí)。對(duì)這些知識(shí)的推薦將顯著增強(qiáng)用戶(hù)對(duì)于所推薦內(nèi)容的信任與接受程度。消費(fèi)行為背后的內(nèi)容與知識(shí)需求將成為推薦的重要考慮因素。將各類(lèi)知識(shí)片段與商品對(duì)象建立關(guān)聯(lián)，是實(shí)現(xiàn)這類(lèi)知識(shí)型的內(nèi)容推薦的關(guān)鍵。

4.決策支持

知識(shí)圖譜為決策支持給予深層關(guān)系發(fā)現(xiàn)與推理能力。人們?cè)絹?lái)越不滿(mǎn)足于“葉莉是姚明的妻子”這樣的簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)的發(fā)現(xiàn)，而是希望發(fā)現(xiàn)和挖掘一些深層、潛藏的關(guān)系。比如，在王寶強(qiáng)離婚的時(shí)候，就有人順利獲得人物關(guān)聯(lián)圖譜深挖過(guò)為什么王寶強(qiáng)找張起淮當(dāng)律師。人物關(guān)聯(lián)圖譜顯示王寶強(qiáng)與馮小剛關(guān)系很好，而馮小剛與徐靜蕾和趙薇兩位演員經(jīng)常合作，張起淮正好是這兩位演員的法律顧問(wèn)。這樣的關(guān)系鏈路在一定程度上揭示了王寶強(qiáng)與他的之間的深層次關(guān)聯(lián)，也解釋了王寶強(qiáng)為何選擇這位律師。更多類(lèi)似例子發(fā)生在金融領(lǐng)域。在金融領(lǐng)域，我們可能十分關(guān)注投資關(guān)系，比如，為何某個(gè)投資人投資某家公司；我們十分關(guān)注金融安全，比如，信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需要分析一個(gè)貸款人的關(guān)聯(lián)人物和關(guān)聯(lián)公司的信用評(píng)級(jí)。因此，建立包含各種語(yǔ)義關(guān)聯(lián)知識(shí)圖譜，挖掘?qū)嶓w之間的深層關(guān)系，已經(jīng)成為決策分析的重要輔助手段。