ccks-2017-行业知识图谱构建与应用-上篇

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1、领域应用丨CCKS-2017行业知识图谱构建与应用-上篇本文转载自公众号PlantData知识图谱实战，摘录自CCKS-2017（成都），王昊奋、胡芳槐演讲PPT《行业知识图谱构建与应用》的文章。本次Tutorial主要包括以下三方面内容：1.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。2.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。3•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。冃标听众与

2、我们公众号的粉丝群体一致：o知识图谱学习者，对知识图谱在行业应用感兴趣的技术人员。o各行业应用中想引入知识图谱相关技术的知识及数据管理人员，尤其是有行业知识库构建及上层问答搜索等需求的。O希望了解知识图谱如何在行业中应用的管理决策者。这篇文章通读完大致需耍60分钟时间，不过这些时间都是值得的，因为你将可以：1.了解行业知识图谱相关概念及其在行业中的现有应用，理解其给行业应用带来的价值。2•理解知识图谱在行业中应用的相关挑战与生命周期，理解生命周期各过程的基本目标及相关组件。3.对行业知识图谱应用相关的技术进行熟悉，了解有哪些现有的工具可以使用和相关注意事项、以及

3、一些行业应用的最佳实践。我们假定阅读本Tutorial的听众具备如下基础知识：RDF：资源描述框架OWL：RDFSchema的扩展SPARQL；RDF查询语言第一节行业知识图谱简介“Thingsnotstrings55众所周知，知识图谱是Google于2012年提出，用来优化搜索结果。经过多年的发展，知识图谱在人工智能的许多行业都拥有了成熟落地的应用。按照知识图谱的覆盖面来看，主要分为通用知识图谱与行业知识图谱。1.1通用知识图谱Google所提出的知识图谱即为通用知识图谱，他是面向全领域的。通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景。由于它强

4、调的是广度，因而更多的是强调实体，很难生成完整的全局性本体层的统一管理。通用知识图谱一些常见的项口如下:1.2行业知识图谱号称“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义关联分析，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用户口标对彖需要考虑行业屮各种级别的人员，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。O行业知识图谱对准确度耍求非常高，通常用于辅助各种复杂的分析应用或决策支持。O有严格与丰富的数据模式，行业知识图谱中的实体

5、通常属性比较多且具有行业意义。行业数据的特点包扌4O数据来源多：内部数据、互联网数据、第三方数据。O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。O数据模式无法预先确定：模式在数据出现之后才能确定；数据模式随数据增长不断演变。O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。下面这张图是部分知名的行业知识图谱项冃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：当然通用

6、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。通用知识图谱屮的知识，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。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企业知识图谱企业数据包扌4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

7、、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大功能为我们当前己投入使用的企业知识图谱应用。2.1.1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。2.1.2企业社交图谱查询基于投资、任职、专利、招投标、涉诉关系以冃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。2.1.3企业最终控制人查询基于股权投资关系

8、寻找持股比例最大的股东，