知识图谱（Knowledge Graph）

这篇文章的目的就是给不了解知识图谱的人做一个简单的科普。

一、什么是知识图谱

知识图谱也可称为科学知识图谱，在图书情报学领域则被称作知识域可视化或知识领域映射地图。它旨在展示知识的发展进程及其结构关系的一系列不同图形构成，并通过可视化技术来描述相关的知识资源及其载体。该过程主要涉及对这些资源进行挖掘、分析、构建过程以及绘制和显示其间的相互联系。

在2012年, 谷歌首次提出了知识图谱的概念, 最初应用于其搜索引擎系统中. 例如, 在Google搜索'达芬奇'时, 除了返回那些包含'达芬奇'一词的网页外, 还能够提供与'达芬奇'相关的新闻报道以及相关的信息资料. 此外, 系统还会拓展展示与'达芬奇'相关的信息内容（我们以文中所标红框区域为例）等信息资源.

红框区域采用图谱技术实现的是一个简单的卡片形式。该卡片旨在呈现达芬奇的相关信息，并包含画作图片推荐、相关信息介绍以及达芬奇的居住地、亲属关系和艺术作品等内容。

这些信息展现在知识图谱里是一种怎样的形式呢？我们来看一下：

这些信息若采用传统方法进行展示，则会显得效率低下且操作较为复杂。借助图谱技术，则能够更加便捷地实现图表中的信息展示需求，并且通过构建知识图谱系统，我们能够不断挖掘出丰富的潜在数据。

美国社会心理学家斯坦利-米尔格兰姆用更通俗的语言说明：用六度分隔理论来解释人与人之间的联系距离不会超过六度这一现象。简单来说就是说只要通过不超过六个人你就能认识世界上任何一个人。因此在社交领域中使用知识图谱技术斯坦利-米尔格兰姆的小世界现象研究就非常容易展开并能方便验证这一假设使人们能够直观地认识到自己的社交网络究竟有多强大。

二、知识图谱构建：

详细阐述了知识图谱是如何构建的。为了更好地说明知识图谱的构建过程，我们通过模拟一个简单的场景来具体说明。

小乐打开了手机应用，在浏览页面时看到了某宝提供的防晒产品——安热沙（一种防晒霜），这也是她常用的一种。但是很好奇为什么某猫会知道她喜欢这种产品。其实很简单，因为某宝已经建立了如图所示的知识图谱。

构建图谱的主要内容包括三个关键环节：知识抽取、知识融合和知识存储。在此基础上（通过）实现对各维度数据的知识提取、整合以及长期存储。随后才能进一步完成对系统整体智慧信息的挖掘工作。

（1）知识抽取

基于大数据的技术能够提取出大量实体与关系。 大数据能够反映出数据来源极为丰富且规模巨大。

数据来源可能包括人们日常阅读的书籍、文献资料以及类似于电子表格格式的结构化数据。此外还可以来自网页上的信息（例如简书上的一篇文章）、图像以及语音等不同形式的数据资源。

利用这些数据源获取文本信息，并借助自然语言处理技术识别出其中的实体及其属性，并勾勒出其关联关系及相关属性信息。

如果某天小乐在简书中撰写了一篇文字内容为"小露昨天晚上在某猫上购买了安热沙"的文章，则知识图谱系统就可以从这篇文字中提取出两个关键实体：即"小乐"以及"安热沙"；同时记录下它们之间的互动关系——即"购买"；并具体勾画出这一互动关系所涉及的关键属性信息：一是交易发生在昨天晚上；二是交易发生的位置是在某猫平台。

（2）知识融合：

小乐不仅在简书中如此写道，并且还在微博上分享了一条信息，“矿泉水昨天晚上在某宝购买了安热沙”。

事实上小露与矿泉水指代同一实体，并仅因昵称不同而导致语义上的重复性。因此必须对这两条信息进行整合处理。而实现这一整合所依赖的技术手段即为"本体"。

该体系作为事物本质的表现形式具有明确性，在其本质特征保持稳定的基础上实现对知识的系统整合从而构建起高质量的知识体系

（3）知识存储：

获取了珍贵的知识。
人类通常会在大脑中储存知识。
而机器则会在与其结构相似的图数据库中进行知识存储。
换言之, 图数据库本质上就是专门用于存储具有组织化特征的数据结构类型。

三、知识图谱应用：

推荐：

回想之前的情景，在线购物平台某宝成功地创建了一个基于图示的知识库系统

反欺诈案调：

反欺诈案调作为金融领域的核心环节，在防范金融风险方面发挥着不可替代的作用。采用传统做法执行案调工作往往面临诸多挑战，在实践中难以实现精准识别。特别是在处理团伙性欺诈行为时，由于涉及链条复杂、证据分散等特点，通常需要耗费大量时间和精力才能完成初步甄别。而借助知识图谱技术能够较为便捷地获取目标客户及其周边关系人的情况，并深入分析其历史交易记录。通过分析目标客户的子图信息，业务人员能够更加便捷和直观地评估其可能存在的欺诈行为。

企业信息展示：

借助知识图谱能够非常直观地呈现企业的法人资料、股权动态以及经营运营情况等关键数据，并非实时更新中。以便人们能够迅速且清晰地掌握公司的整体情况。这有助于提升企业形象管理效能。

通用知识图谱搜索：

以影视领域为例，在搜索一位导演如冯小刚时，在展示区域中会出现"冯小刚"这一实体标识，并配备一个提示按钮用于搜索相关导演的信息。若想了解冯小刚导演了哪些影片，则需点击该提示按钮后系统将展示所有由冯小刚执导的电影资料。进一步地，在关注某个具体电影时，则想了解该影片的主要演员是谁的话，则需在相应电影实体上点击演员信息查询按钮以便获取详细演员信息。依此类推，在整个系统中类似的设置帮助用户深入探索他们的兴趣领域和相关信息资源。通过这种全方位的展示方式和互动设计使用户能够轻松全面地获取所需的信息资源和详细信息内容。

智能客服：

随着人工智能技术日益普及的趋势持续发展下去，
目前智能客服已经在很大程度上满足了人们咨询产品信息的需求，
大幅降低了人力物力。
随着知识图谱技术在智能客服领域的应用不断深入下去，
其精准度可能会进一步提升。
例如，在下文中，
当问题涉及"温柔陷阱的作者是谁？"时，
通过分析图中的实体及其相互关系就能迅速得出所需答案。
当数据既丰富又精确的时候，
基于知识图谱构建的知识服务系统其精准度可能高于传统方法。
同样地，在这一领域的发展前景也展现出巨大潜力。

对于知识图谱在生活领域展现出广泛的应用潜力。具体而言，在医疗领域主要涉及的知识储备包括：临床知识数据库、病例检索系统以及智能诊断方案生成模块；而在电子商务中，则主要集中在提升商品展示效率与用户体验方面；至于互联网金融领域，则依赖于反欺诈预警系统、动态信用评估模型以及客户失联干预策略等技术手段；此外，在社交网络平台中，则常见于信息传播路径优化与用户行为预测分析；人工智能技术如机器学习算法与深度神经网络模型则在数据处理能力与模式识别精度上展现出显著优势。无需逐一列举即可看出这些应用场景均具有高度实用价值；综上所述，在医疗健康服务领域中应用的知识图谱技术不仅能够辅助临床决策过程的科学性判断，还能有效提升患者诊疗体验