6个方面分析知识图谱的价值和应用
知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于
人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。
三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种
关系，并且非常直观、自然、直接和高效，不需要中间过程的转换和处理——这种中间过程的转换和处理，往往把问题复杂化，或者遗漏掉很多有价值的信息。在风控领域中，知识图谱产品为精准揭露“欺诈环”、“窝案”、“中介造假”、“洗钱”和其他复杂的欺诈手法，提供了新的方法和工具。尽管没有完美的反欺诈措施，但通过超越单个数据点并让多个节点进行联系，仍能发现一些隐藏信息，找到欺诈者的漏洞，通常这些看似正常不过的联系（关系），常常被我们忽视，但又是最有价值的反欺诈线索和风险突破口。尽管各个风险场景的业务风险不同，其欺诈方式也不同，但都有一个非常重要的共同点——欺诈依赖于信息不对称和间接层，且它们可以通过知识图谱的关联分析被揭示出来，高级欺诈也难以“隐身”。凡是有关系的地方都可以用到知识图谱，事实上，知识图谱已经成功俘获了大量客户，且客户数量和应用领域还在不断增长中，包括沃尔玛、领英、阿迪达斯、惠普、FT 金融时报等知名企业和机构。目前知识图谱产品的客户行业，分类主要集中在：社交网络、人力资源与招聘、金融、保险、零售、广告、物流、通信、IT、制造业、传媒、医疗、电子商务和物流等领域。在风控领域中，知识图谱类产品主要应用于反欺诈、反洗钱、互联网授信、保险欺诈、银行欺诈、电商欺诈、项目审计作假、企业关系分析、罪犯追踪等场景中。那相比传统数据存储和计算方式，知识图谱的优势
显现在哪里呢？（1）关系的表达能力强传统数据库通常通过表格、字段等方式进行读取，而关系的层级及表达方式多种多样，且基于图论和概率图模型，可以处理复杂多样的关联分析，满足企业各种角色关系的分析和管理需要。（2）像人类思考一样去做分析基于知识图谱的交互探索式分析，可以模拟人的思考过程去发现、求证、推理，业务人员自己就可以完成全部过程，不需要专业人员的协助。（3）知识学习利用交互式机器学习技术，支持根据推理、纠错、标注等交互动作的学习功能，不断沉淀知识逻辑和模型，提高系统智能性，将知识沉淀在企业内部，降低对经验的依赖。（4）高速反馈图式的数据存储方式，相比传统存储方式，数据调取速度更快，图库可计算超过百万潜在的实体的属性分布，可实现秒级返回结果，真正实现人机互动的实时响应，让用户可以做到即时决策。五、知识图谱的主要技术5.1 知识建模知识建模，即为知识和数据进行抽象建模，主要包括以下5个步骤：以节点为主体目标，实现对不同来源的数据进行映射与合并。（确定节点）利用属性来表示不同数据源中针对节点的描述，形成对节点的全方位描述。（确定节点属性、标签）利用关系来描述各类抽象建模成节点的数据之间的关联关系，从而支持关联分析。（图设计）通过节点链接技术，实现围绕节点的多种类型数据的关联存储。（节点链接）使用事件机制描述客观世界中动态发展，体现事件与节点间的
关联，并利用时序描述事件的发展状况。（动态事件描述）5.2 知识获取从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成知识存入到知识图谱，这一过程我们称为知识获取。针对不同种类的数据，我们会利用不同的技术进行提取。从结构化数据库中获取知识：D2R。难点：复杂表数据的处理。从链接数据中获取知识：图映射。难点：数据对齐。从半结构化（网站）数据中获取知识：使用包装器。难点：方便的包装器定义方法，包装器自动生成、更新与维护。从文本中获取知识：信息抽取。难点：结果的准确率与覆盖率。5.3 知识融合如果知识图谱的数据源来自不同数据结构的数据源，在系统已经从不同的数据源把不同结构的数据提取知识之后，接下来要做的是把它们融合成一个统一的知识图谱，这时候需要用到知识融合的技术（如果知识图谱的数据结构均为结构化数据，或某种单一模式的数据结构，则无需用到知识融合技术）。知识融合主要分为数据模式层融合和数据层融合，分别用的技术如下：数据模式层融合：概念合并、概念上下位关系合并、概念的属性定义合并。数据层融合：节点合并、节点属性融合、冲突检测与解决（如某一节点的数据来源有：豆瓣短文、数据库、网页爬虫等，需要将不同数据来源的同一节点进行数据层的融合）。由于行业知识图谱的数据模式通常采用自顶向下（由专家创建）和自底向上（从现有的行业标准转化，从现有高质量数据源（如百科）
转化）结合的方式，在模式层基本都经过人工的校验，保证了可靠性，因此，知识融合的关键任务在数据层的融合。5.4 知识存储图谱的数据存储既需要完成基本的数据存储，同时也要能支持上层的知识推理、知识快速查询、图实时计算等应用，因此需要存储以下信息：三元组（由开始节点、关系、结束节点三个元素组成）知识的存储、事件信息的存储、时态信息的存储、使用知识图谱组织的数据的存储。其关键技术和难点就在于：大规模三元组数据的存储；知识图谱组织的大数据的存储；事件与时态信息的存储；快速推理与图计算的支持。5.5 知识计算知识计算主要是在知识图谱中知识和数据的基础上，通过各种算法，发现其中显式的或隐含的知识、模式或规则等，知识计算的范畴非常大，这里主要讲三个方面：图挖掘计算：基于图论的相关算法，实现对图谱的探索和挖掘。本体推理：使用本体推理进行新知识发现或冲突检测。基于规则的推理：使用规则引擎，编写相应的业务规则，通过推理辅助业务决策。5.6 图挖掘和图计算知识图谱之上的图挖掘和计算主要分以下6类：第一是图遍历，知识图谱构建完之后可以理解为是一张很大的图，怎么去查询遍历这个图，要根据图的特点和应用的场景进行遍历；第二是图里面经典的算法，如最短路径；第三是路径的探寻，即给定两个实体或多个实体去发现他们之间的关系；第四是权威节点的分析，这在社交网络分析中用的比较多；
第五是族群分析；第六是相似节点的发现。5.7 可视化技术目前两个比较常见的可视化工具是：D3.js和ECharts。D3.js：全称Data-Driven Documents，是一个用动态图形显示数据的JavaScript库，一个数据可视化工具，它提供了各种简单易用的函数，大大方便了数据可视化的工作。ECharts：是一款由百度前端技术部开发的，同样基于Javascript的数据可视化图标库。它提供大量常用的数据可视化图表，底层基于ZRender（一个全新的轻量级canvas类库），创建了坐标系、图例、提示、工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、饼图（环形图）、K线图、地图、力导向布局图以及和弦图，同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现。六、知识图谱的应用知识图谱的应用场景很多，除了问答、搜索和个性化推荐外，在不同行业不同领域也有广泛应用，以下列举几个目前比较常见的应用场景。6.1 信用卡申请反欺诈图谱6.1.1 欺诈手法银行信用卡的申请欺诈包括个人欺诈、团伙欺诈、中介包装、伪冒资料等，是指申请者使用本人身份或他人身份或编造、伪造虚假身份进行申请信用卡、申请贷款、透支欺诈等欺诈行为。欺诈者一般会共用合法联系人的一部分信息，如电话号码、联系地址、联系人手机号等，并通过它们的不同组合创建多个合成身份。比如：3个人仅通过共用电话和地址两个信息，可以合成9个假名身份，每个合成身份假设有
5个账户，总共约45个账户。假设每个账户的信用等级为20000元，那么银行的损失可能高达900000元。由于拥有共用的信息，欺诈者通过这些信息构成欺诈环。一开始，欺诈环中的账户使用正常，欺诈者会进行正常的购买、支付和还款行为，这种行为称为“养卡”。“养卡”了一段时间后，信用额度会有所增加，随着时间推移会增长到一个让欺诈者相对“满意”的额度。突然有一天欺诈环“消失”了，环内成员都最大化地使用完信用额度后跑路了。6.1.2 知识图谱解决信用卡申请反欺诈问题使用传统的关系数据库，来揭露欺诈环需要技术人员执行一系列的复杂连接和自连接，而且查询构建起来非常复杂，查询效率低、速度慢且成本高。知识图谱产品利用图数据库的天然优势，直接将银行欺诈环节可能涉及的所有有用的数据字段：如申请号、账户、身份证、手机、地址、家庭电话、联系人、设备指纹等设计成图谱的节点，定义好图谱所需的所有节点和节点属性后，定义两两节点间的关系。如：申请号节点与设备指纹节点相连构成“申请设备”关系，人节点与地址节点相连构成“申请人地址”关系。根据业务上设计好的图谱进行建图，建图后，用户可以直接在关联图谱平台上，输入某个节点值查询节点的关联信息，如：输入某个黑手机号，看其关联5层范围内的涉及到的申请人信息，看该节点是否与其他节点关联成欺诈环，看节点与历史的黑节点间是否有过关联等等。用户可借助知
识图谱产品，在贷前防御风险，贷中进行关联分析找出可疑点，控制风险，贷后进行风险把关，让损失降到最低。6.2 企业知识图谱目前金融证券领域，应用主要侧重于企业知识图谱。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、企业新闻数据等。利用知识图谱融合以上企业数据，可以构建企业知识图谱，并在企业知识图谱之上利用图谱的特性，针对金融业务场景有一系列的图谱应用，举例如下：（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）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。（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，最终追溯至某自然人或国有资产管理部门。（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。（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。（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。6.3 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。在银行交易反欺诈方面，可以从从身份证，手机号、设备指纹、IP等多重维度对持卡人的历史交易信息进行自动化关联分析，关联分析出可疑人员和可疑交易。6.4 反洗钱知识图谱对于反洗钱或电信诈骗场景，知识图谱可精准追踪卡卡间的交易路径，从源头的账户/卡号/商户等关联至最后收款方，识别洗钱/套现路径和可疑人员，并通过可疑人员的交易轨迹，层层关联，分析得到更多可疑人员、账户、商户或卡号等实体。6.5 信贷/消费贷知识图谱对于互联网信贷、消费贷、小额现金贷等场景，知识图谱可从身份证、手机号、紧急联系人手机号、设备指纹、家庭地址、办公地址、IP等多重维度对申请人的申请信息，进行自动化关联分析，通过关系关系并结合规则，识别图中异常信息，有效判别申请人信息真实性和可靠性。
6.6 内控知识图谱在内控场景的经典案例里，中介人员通过制造或利用对方信息的不对称，将企业存款从银行偷偷转移，在企业负责人不知情的情况下，中介已把企业存在银行的全部存款转移并消失不见。通过建立企业知识图谱，可将信息实时互通，发现一些隐藏信息，寻找欺诈漏洞，找出资金流向。
基于知识图谱的教育政策研究的可视化分析 熊华军赵典凯 （1.西北师范大学高等教育研究所，兰州，730000；2.西北师范大学教育学院，兰州，730000） 摘要：本文以教育政策研究的学术论文为研究对象，运用科学知识图谱分析法，对中文社会科学引文索引数据库1999-2014间收录的教育政策研究论文进行了统计分析，并绘制了关键词图谱，以期揭示15年来我国教育政策研究现状、热点、前沿与发展趋势，为今后教育政策研究提供参考。 关键词：教育政策；知识图谱；可视化分析 教育政策是公共政策的一种，其本质上是政党、政府和有关组织解决教育问题的一种政治行为，是有关教育的权利和利益的分配规定。《公共政策词典》对教育政策的定义是“教育政策是与人们获取知识和职业技能的过程有关的政府法规和程序。它是一个国家和民族智力发展和科学进步的基础[1]。”教育政策研究是探究教育体系内在逻辑的重要方面。上世纪90年代中后期以来，随着教育改革发展的不断深入，我国教育政策研究明显地呈现出蓬勃发展之势。本研究借助科学知识图谱可视化分析技术，对1999-2014年国内教育政策研究领域的文献从研究机构、作者、研究主题、研究热点等方面进行梳理与分析，以期清晰展示我国教育政策研究的现状、热点、前沿与发展趋势。 一、数据来源与研究方法 1.知识图谱 知识图谱（Mapping Knowledge Domains）是指通过数据挖掘、信息分析、科学计量和图形绘制等一系列处理，可视化地展示某一
学科领域知识的方法，具有知识导航的作用，[2]属于科学计量学（Scientometrics）的范畴。[3]本文的知识图谱分析采用由美国德雷塞尔大学陈超美(Chaomei Chen)博士开发的一款主要用于计量和分析科学文献数据的信息可视化软件，即CitespaceⅢ软件系统。[4]该软件的特点是能够绘制共被引图谱、关键词图谱和时区视图，动态识别共引聚类、关键节点和研究热点。 2.数据来源 学术期刊是知识的重要载体，与专著、研究报告、论文集等相比，时效性更强，研究主题更广，研究方法更多样。而核心期刊是期刊中学术水平较高的刊物，载文质量较高，具有一定的权威性、前瞻性，是研究知识结构的重点来源。本文以1999-2014年作为研究时间段，以浙江大学CSSCI数据库作为数据来源，选择一级学科“教育政策”为检索条件，共获得712篇文献（2014.7.21）。 二、教育政策研究的机构分布 表1 我国教育政策研究的主要机构分布
6个方面分析知识图谱的价值和应用 知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于
人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。 三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种
领域应用知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用I知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者I李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集&预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1.概论 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一
项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就有可能”派的上用场。
2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google 公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以 对知识图谱给一个这样的定义： 知识图谱本质上是语义网络（Sema ntic Network ）的 知识库”但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实 可以简单地把知识 图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph 那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph ）。图是由节点 （Vertex ）和边（Edge ）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反， 多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边 。比如左下图表示一个经典的图结构, 右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜 色来标记。 在知识图谱 里， 我们通常用 实体（Entity ） ”来表达图里的节点、用 关系（Relation ）”来表达图里的 边”实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等 ，关系则用来 表达不同实体之间的某种联系， 比如人-居住在”北京、张三和李四是 朋友”逻辑回归 是深度学习的先导知识”等等。 现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。 比如一个社交网络图谱里，我们既 可以有 人”的实体，也可以包含 公司”实体。人和人之间的关系可以是 朋友”，也可以是 同 事”关系。人和公司之间的关系可以是 现任职”或者曾任职”的关系。类似的，一个风控 知识图谱可以包含 电话”公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是 通话”关系，而 且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示 知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱 ，也可以把它认为是一个知识库。这也是 为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系 ）。 包含一种类型的节点和边 包含多种类型的节点和边 （不同＜^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边） 节点 节点 边 边 节点 节点 边
导读：知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？ 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里
输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。 另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。 上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的 (Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。 2.知识图谱的表示 假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact） - “三是四的父亲”。这里的实体是三和四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，三和四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把也作为节点加入到
知识图谱构建方法研究 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】
基于多数据源的知识图谱构建方法研究摘要：针对多数据源的融合应用，构建了基于多数据源的知识图谱。首先，对不同领域内的数据源构建相应本体库，并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库，然后，利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合，最后，搭建知识图谱应用平台，提供查询和统计等操作。在实体对齐方面，利用传统的基于相似性传播实体对齐方法，获得良好的实体对齐效果；在实体链接方面，提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法，实验结果表明，在预测准确率上取得较好的结果。 0 引言 在大数据时代背景下，随着海量数据的出现以及多数据源融合交叉应用，传统的数据管理模式以及查询方式受到一定的制约。近年来，知识图谱（Knowledge Graph）作为一种新的知识表示方法和数据管理模式，在自然语言处理、问题回答、信息检索等领域有着重要的应用。知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系；其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。 随着谷歌知识图谱的发布，知识图谱的构建与应用研究引起了学术界和工业界的广泛关注。在国内，知识图谱的构建与研究已经起步，相应取得许多重要的研究成果。如：搜狗的知立方、百度知心；复旦大学GDM实验室设计了一种面向图书阅读领域的中文知识图谱；金贵阳等利用知识图谱和语义网技术，提出构建企业知识图谱的方法，并应用于钢铁企业信息集成，提高了企业信息查询的效率；胡芳槐在博士论文中研究了基于多数据源的中文知识图谱构建方法，涉及到本体层构建、实体层的学习等，同时构建行业领域知识图谱的应用平台；王巍巍等构建了双语影视知识图谱，包括影视本体库的构建、实体的链接、实体匹配等，并搭建了应用平台与开放数据访问接口；鄂世嘉等
导读：知识图谱(Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年 Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。 各大互联网企业在之后的短短一年纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回 应。比如在国，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？ 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。 不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关 联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。 另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“ ，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱 真正理解了用户的意图。
股权和股权激励基础知识图谱-刘国镔官网整理 股权架构的5大模块： 1：发起人股东必须控股51%； 2：创始人股东不超过7个（以单数为主），每个不超过5%；3：战略股东：最多不超过5%； 4：资源股东：不超过5%； 5：团队股东—你的高管最多 股权融资六大步骤： 1.我有什么？ 2.我缺什么？ 3.谁哪里有我想要的？ 4.他凭什么给你？（你给别人想要的） 5.我们在一起能做什么？ 6.1+1=111 投资人常问的四个问题： 1、你靠什么赚钱？ 2、你的上、下游是谁？ 3、你的股权架构怎么样？ 4、如果我投你，亏了怎么办？ 股东的四种类型： 1、资金型； 2、资源型； 3、管理型； 4、顾问型。 股权激励的作用 1、规范员工行为、提高企业凝聚力 2、解放老板、业绩倍增 3、平衡股东关系、功臣退出机制 4、人才战略梯队、吸引同行人才 企业有5条生命线条线： 1、67%老板有完全控制权 2、51%老板有相对控制权 3、34%老板有一票否决权 4、20%界定同业竞争权利 5、10%可以申请解散公司 企业家不懂股权筹划，将面临8大痛苦问题！ 1、哥们变仇人 2、同床异梦，同室操戈 3、养大儿子叫别人爹小肥羊管肯德基叫爹 4、竞争对手挖墙脚
5、团队工作效率低下 6、错过合作机会.失去融资功能 7、影响上市大计 8、再好的项目都做不大 企业如何进行股权融资 1、有人投资你企业、，股权怎么划分，选择股东有哪些标准？ 2、如何通过股权去打市场，通过股权去做连锁？ 3、股权八条线：5%、10%、33%、34%、50%、51%、66%、67%，这八条线分别意味着什么？ 4、股权融资最重要三要素是什么？融资、融人、融市场？ 5、如何进行天使轮、A轮、B轮和C轮的融资？ 刘国镔老师简介 【基本情况】 刘国镔，号易股，实战型股权问题专家。 股学家网首席专家 中国政法大学民商法硕士研究生；曾担任清华大学职业经理训练中心专职培训师，其间师从“A 管理模式”创始人、企业管理大师刘光起先生深度学习和研究企业管理；有二十多年企业管理、执业律师工作经历。“清盘式”股权优化系统、“增幅同步”企业股权激励系统、“五位一体”企业法律风险管理系统创始人。 现为中华全国律师协会会员，美国科尔曼研究集团专家顾问团成员，中国EDP教育联盟、北大、清华、吉大等高校MBA、EMBA、总裁班特聘讲师，多个大、中型民营企业组织发展战略顾问。 个人使命：传播股权文化，分享股权智慧，帮助企业快速发展，为中华民族之伟大复兴贡献力量！ 【主讲课程】 《股权智慧——企业快速发展的根本策略》 《公司治理与股权激励》 《股权激励：老板成王之道，企业成功之秘》 【主要服务】 股权与公司治理优化；股权激励方案设计。 【核心优势】 精通股权文化及相关法律制度，同时谙熟企业经营管理，兼顾合理与合法，效率与安全。
领域应用 | 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用 | 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱 1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集 & 预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1. 概论
随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。
6个方面分析知识图谱的价值和应用知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可
以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。 三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系，并且非常直观、自然、直接和高效，不需要中间过程
领域应用| 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用| 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者| 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1. 概论 2. 什么是知识图谱 3. 知识图谱的表示 4. 知识抽取 5. 知识图谱的存储 6. 金融知识图谱的搭建 1. 定义具体的业务问题 2. 数据收集& 预处理 3. 知识图谱的设计 4. 把数据存入知识图谱 5. 上层应用的开发 7. 知识图谱在其他行业中的应用 8. 实践上的几点建议 9. 结语 1. 概论
随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。
银行业知识图谱的应用 随着商业银行知识结构的日益丰富，知识体量的指数级增长，传统人工式的知识处理体系已不能满足现代商业银行将知识转化为智慧的智能化知识处理的需求。本研究针对商业银行当前面临的知识管理及应用问题，提出了基于知识谱图技术的集“RDIKW知识认知框架”“ESER知识图谱技术框架”“知识图谱管控框架”为一体的智能化知识管理体系，核心目的是通过知识工程实现知识传承与管理，将数据、文档、图像、音频和视频等多元异构的知识群转化成为业务服务的智慧，使知识成为商业银行的关键资产，为全行级智能知识库及智慧大脑的构建奠定坚实的人工智能基础，助力商业银行实现学习型银行、知识型员工、智慧型应用的目标。 一、商业银行知识管理领域面临的挑战 知识是智慧的基础原料，若要实现知识向智慧的转化，必须面对知识认知、知识管理和技术手段的挑战。 1.知识认知不足，知识范围不明在银行内外部，知识体量增长迅速，知识形式多种多样，知识联系愈加紧密，实现显性知识的定义和收集，以及隐形知识的有效挖掘，需要首先从知识认知入手。 2.管理方式繁杂，管理目的模糊一方面，商业银行组织内部之间或与集团公司之间业务协作需求频繁，知识流转困难。另一方面，大量专业性极强的宝贵业务经验往往人走“茶”凉，知识整合难度较大。因此，商业银行必须搞“活”银行内部知识资产，建立健全的管理制度，促使知识管理从分散、单一向集约化、多元化转型。
3.技术手段落后，智能水平较低传统商业银行对智能化知识管理研究普遍较晚，知识管理体系智能化水平较低，在知识管理的基础技术上实践不足。而随着知识图谱、云计算、大数据、人工智能等新技术的发展，构建统一智能的知识管理体系将不再是一个技术难题。 二、知识图谱是知识管理体系的基础技术 1.知识图谱是目前关系网络最有效的表示方式（1）发展趋势业界普遍认为，知识图谱是最接近真实世界的数据组织结构，它符合人的思维模式，能够将企业所有数据连接起来，新的数据种类也能快速融合并发挥作用，具备灵活应对组织的数据种类变化的能力，是人工智能的基础环境。（2）知识图谱定义知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构。它由节点和边组成，节点指的是现实世界中存在的“实体”，边指的是实体与实体之间的“关系”。它把所有不同种类的信息连接在一起而得到实体关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题、发现问题的能力。知识图谱是目前关系网络最有效的表示方式，知识图谱如图1所示。 2.知识图谱的逻辑和技术框架（1）RDIKW知识认知框架知识认知框架基于RDIKW模型，涵盖了知识从数据原料向智慧数据发展的全过程，自底向上包括原料层（R）、数据层（D）、信息层（I）、知识层（K）及智慧层（W）。其中，数据原料是知识最原始的状态，数据是信息的载体，信息是数据的含义，知识是信息的集合，智慧是正确判断和预测的能力的集合。知识认知框架如图2所示。原料层根据知识需求从各种渠道获取原始数据，它包括行内数据、第三方合作数据、
第13章知识图谱与知识推理 王泉 中国科学院大学网络空间安全学院 2016年11月
?13.1概述 ?13.2知识图谱构建 ?13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术 –13.3.2 张量分解技术 –13.3.3 路经排序算法?13.4 本章小结
?13.1概述 ?13.2知识图谱构建 ?13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术 –13.3.2 张量分解技术 –13.3.3 路经排序算法?13.4 本章小结
实体和关系 ?实体 (entity)：现实世界中可区分、可识别的事物或概念–客观对象：人物、地点、机构 –抽象事件：电影、奖项、赛事 ?关系 (relation)：实体和实体之间的语义关联 –BornInCity, IsParentOf, AthletePlaysForTeam
?知识图谱 (knowledge graph)：实体和关系所构成的异质、有向图，是表征实体间语义关联的语义网络 ?节点代表实体 ?边代表不同类型的关系 (异质) ?两个节点之间有边相连表明它们之间存在相应关系 ?边是有向的表明关系是非对称的
?三元组 (triple/triplet)：也称事实 (fact)，是最基本的知识存储方式，表现为(主语, 谓词, 宾语)形式 (Tom, BornInCity, Paris) (Tom, LivedInCity, Lyon) (Tom, Nationality, France) (Tom, ClassMates, Bob) (Paris, CityLocatedInCountry, France) (Lyon, CityLocatedInCountry, France) (Bob, BornInCity, Paris)
体育政策研究现状、前沿热点与演化分析 ——基于科学知识图谱的可视化分析心得 一、主要内容 作者基于科学知识图谱可视化分析，通过Web of Science TM 文献资料数据库检索体育政策研究论文，以“体育政策”的标题、摘要、关键词和收录全文为研究对象，运用引文分析、共被引分析、聚类分析、词频分析、社会网络分析等基本方法，对体育政策研究的现状、前沿热点和演化路径进行分析，采用Cite SpaceⅢ可视化软件绘制科学知识图谱，将数据以图像形式呈现出来。 通过运用Cite SpaceⅢ可视化软件，一是通过选择“country”（国家）和“institution”（机构），时区分割设置为2（Time Slice Length=2）,绘制了体育政策发文高产国家分布图；二是通过选择参数“Author”（作者），绘制了体育政策发文高产作者知识图谱；三是通过选择参数“Category”（学科），绘制了体育政策研究领域的学科贡献网络图谱；四是通过导入文献，在主题词资源（Term Source）中选择标题（Title）、摘要（Abstract）,节点类型（Node Types）选择关键词（Keyword）,绘制出了体育政策研究领域的学科贡献网络图谱。 分别对以上四个图谱进行分析得到以下结论：1.美国是体育政策研究的中心，无论从发文量还是文章的中心性都高居第一，高校是体育政策研究发文量的高产机构；2.体育政策领域研究者形成一
小部分核心作者群，但数量较少，研究作者总体成离散性分布；3.体育政策研究需要多学科的支持，社会科学学科和公共科学学科是体育政策发文量的高产学科，形成以这两个学科为主流的研究领域； 4.体育政策的关注点在不断的发展和变化，正在由对儿童的关注过渡到整体的公共健康，由体育活动过渡到发挥体育的教育功能，由对体育行为的控制过渡到形成终身体育的锻炼意识。 二、当前体育领域知识图谱研究方法应用现状 在中国知网通过以体育、知识图谱为主题和关键词进行搜索，根据关联度选取了104篇期刊、论文，进行分类发现当前体育领域应用知识图谱研究方法主要呈现在以下内容：一、单项运动。主要包括英文期刊中马拉松研究、、我国龙舟科研成果、国内外体育舞蹈研究、国外滑雪运动风险研究、太极拳运动研究、舞龙舞狮研究、攀岩运动研究、我国速度滑冰研究、国外篮球运动研究、国内外排球领域研究、羽毛球运动研究、我国乒乓球研究、我国体育舞蹈、国内外健美操、国内外啦啦操、网球研究、电子竞技现状、竞技游泳、国际有氧运动科学研究等项目的研究分析；二、学校体育教育。主要包括我国冰雪教学研究、我国体育教师教育研究、我国基础教育体育课程研究、国际学校体育研究、国外体育教师研究、高校公共体育课、高校体育教学、体育舞蹈教学、国际体育教育动态演变研究、国内外体育教育研究、国内外高校体育教学研究现状、我国学校体育政策、体操教学研究领域、我国体育教学环境研究、我国高校体育俱乐部等内容的研究；三、体育科学。主要包括：国际体
中国知识图谱行业研究报告 2019-2020年
场中以金融领域和公安领域应用份额占比最大。 摘要 人工智能本质是解决生产力升级的问题，人类生产力可以归类为知识生产力和劳动生产力，人工智能走入产业后，可以分为感知智能、认知智能和行为智能，后两者更与生产力相对应，NLP 和知识图谱是发展认知智能的基础。 原始数据通过知识抽取或数据整合的方式转换为三元组形式，然后三元组数据再经过实体对齐，加入数据模型，形成标准的知识表示，过程中如产生新的关系组合， 通过知识推理形成新的知识形态，与原有知识共同经过质量评估，完成知识融合， 最终形成完整形态上的知识图谱。 在面对数据多样、复杂，孤岛化，且单一数据价值不高的应用场景时，存在关系深度搜索、规范业务流程、规则和经验性预测等需求，使用知识图谱解决方案将带来最佳的应用价值。 2019年涵盖大数据分析预测、领域知识图谱及NLP 应用的大数据智能市场规模约为 106.6亿元，预计2023年将突破300亿元，年复合增长率为30.8%，其中2019年市 随着整体市场数据基础的完善和需求唤醒，大数据智能领域规模持续走高，但在行业可落地性和理性建设的限制下，预计市场增速将呈现下降趋势，期间咨询性需求将会大量出现，从整体发展来看增速处于良性区间，对真正有价值的公司和产品有正向意义。 4 5 1 3 2
1知识图谱技术概述 中国知识图谱市场概述2中国知识图谱细分市场分析3中国数据智能代表企业案例展示4
人工智能技术分类和趋势 三种流派的融合应用，使人工智能向想象更进一步 人工智能是对一类能够实现机器模拟智慧生命某些特征的技术统称，从学术上可以分为，对人类已有知识进行组织编辑的 符号主义、通过数学理论公式推导聚类和预测问题的连接主义，以及利用机器模仿生物活体行为的行为主义三个流派，分 别以知识工程、机器学习和仿生机器人为时代代表，而知识图谱就是新一代知识工程的具体体现。2012年，深度学习在计算机视觉和智能语音上产生重大突破，打开了人工智能商业化的大门，使得连接主义一度成为人工智能的代名词，但随着 应用落地成为主旋律，缺位行业逻辑和理论概念的连接主义，往往找不到最佳的应用场景而止步于浅层尝试，在此背景下， 人工智能技术应当走向融合，符号主义需要连接主义提供强大的计算支撑，连接主义需要符号主义的逻辑指导，二者又共 同作用于行为主义，充当机器人的大脑和“记忆宫殿”，在多种技术综合利用下的垂直领域智能解决方案才是当今最符合 市场期待的方向。 人工智能三大流派分类与融合趋势 机器学习 控制论 知识图谱 智能机器人系统 信息理论 控制理论 知识工程 深度学习 神经系统 智 能 语 音计算机视觉 自然语言理解 …… 专家系统 控制逻辑 计算机 智能控制系统 生物控制论 启发式算法 自组织系统 工程 控制论 行为主义 符号主义 连接主义
２０１９年人工智能基础教育行业研究报告
目 录 C ontents 一、人工智能基础教育行业综述 ?人工智能产业及人工智能教育行业发展现状 ?定义 ?行业痛点分析 ?行业发展驱动力 ?市场规模及预测 ?投融资情况及投资风向 二、人工智能基础教育模式分析 ?总述 ?模式分析 ? AI学科教育 ? AI辅助工具 ? AI智慧校园 三、人工智能基础教育未来发展趋势 ?行业总结 ?发展趋势预测 ? 建设多层培养体系 ? 构建体系化教学平台
CHAPTER 1 人工智能基础教育行业综述 ?人工智能产业及人工智能教育行业发展现状 ?定义 ?行业痛点分析 ?行业发展驱动力 ?市场规模及预测 ?投融资情况及投资风向
依靠核心算法的突破、计算能力的迅速提高以及海量互联网数据的支撑，人工智能在21世纪的头一个二十年终于迎来了质的飞跃，成为世界各国争相关注和研发的焦点。就目前中国的现状而言，对抗人口老龄化的压力、应对可持续发展挑战以及促进经济形势转型升级都需要人工智能科技的支持。从2015年开始，中国政府陆续颁布了相关的政策法规来支持人工智能的发展。 人工智能技术是人工智能基础教育行业的发展基石 人工智能产业及人工智能基础教育行业发展现状 时间 文件 内容 2015年5月《中国制造2025》 首次提及智能制造，提出加速推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为量化深度合作的主攻方向，着力发展智能装备和智能产品，推动生产 过程智能化。2016年1月《“十三五”国家科技创新规划》将智能制造和机器人列为“科技创新2030项目”重大 工程之一。2016年9月 《国家发展改革委办公厅关于请组织申报“互联网+”领域创新能力建设 专项的通知》 提到了人工智能的发展应用问题，为构建“互联网+”领域创新网络，促进人工智能技术发展，应将人工智 能技术纳入专项建设内容。2017年7月 《新一代人工智能发展规划》 明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用整体达到世界先进水平，成为世界主要人工智能创新中心。2017年12月 《促进新一代人工智能产业发展三年 行动计划（2018-2020）》 作为对《新一代人工智能发展规划》 的补充，详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标，每个方向的目标都做了非常细致地量化。 国家推行人工智能技术系列重要文件 到2030年我国人工智能核心产业规模将超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。36氪研究院认为，随着《新一代人工智能发展规划》的出台，市场将对人工智能在我国经济中的定位和重要性进行重新审视，人工智能将成为我国未来经济发展的中流砥柱之一。 数据来源：36氪研究院根据公开数据整理
南京中医药大学经贸管理学院本科生毕业论文 论文题目我国内科学知识图谱分析 作者姓名张琼 学号012109240 专业、年级09信管2班 申请学位管理学学士 指导教师谢靖 2013年5 月17 日
学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，遵守严肃求实的科学精神，独立进行研究所取得的成果。论文中除已注明引用和致谢的内容外，不包含其他个人或者集体已经发表或撰写过的研究成果。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 论文作者签名：张琼 日期：2013.5.17
目录 1引言 (1) 1.1问题的提出及意义 (1) 1.2国内外研究现状 (1) 2知识图谱的方法、工具及数据来源 (2) 2.1知识图谱的绘制方法及常用工具 (2) 2.2数据来源及研究思路 (3) 3内科学2004-2008发文及引用基本情况 (4) 4内科学分年度研究热点与知识源流 (5) 4.1内科学分年度研究热点 (6) 4.2内科学分年度知识源流 (13) 5内科学知识图谱综合分析 (20) 5.12004-2008年内科学关键词共现图谱分析 (20) 5.22004-2008年XX学（XX学校）文献共被引图谱分析 (22) 5.32004-2008年XX学（XX学校）作者共被引图谱分析 (25) 6小结 (27) 参考文献 (28) 致谢 (30)
表1 CitespaceII支持格式 (4) 表2 内科学核心期刊2004-2008发文及引文数据 (4) 表3 2004年中间中心度排名前15的关键词 表4 2004年15个热点关键词 表5 2005年中间中心度排名前15的关键词 表6 2005年15个热点关键词 表7 2006年中间中心度排名前15的关键词 表8 2006年15个热点关键词 表9 2007年中间中心度排名前15的关键词 表10 2007年15个热点关键词 表11 2008年中间中心度排名前15的关键词 表12 2008年15个热点关键词 表13 2004年中介中心度排名前10篇引文 表14 2004年被引频次前10篇引文 表15 2005年被引频次前10篇引文 表16 2006年被引频次前10篇引文 表17 2007年中介中心度排名前4篇引文 表18 2008年被引频次前10篇引文 表19 2004-2008年总出现频次大于200的36个关键词 表20 2004-2008年总出现频次排名前30篇引文 表21 2004-2008年被引频次排名前30位高影响学者
16/2019年中国互联网学习白皮书 育大数据建设与管理,推进教育数据汇聚与共享应用,加速教育大数据机制体制创新三推动集约化建设二大资源深度融合,做好已有信息系统的创新改造和数据融合,建立大数据管理秩序和模式,以大数据平台为主体构建多层级二多主体域的数据汇聚二应用和推广的新格局,提供基于教育e平台的一站 式服务,从而真正推动教育大数据平台与体系的发展三通过分析学生原始数据,量化学习过程,表征学习状态,抓取教育动态数据,建构情境关联的分析模型或算法,提供教育数据分析服务,实现对数据的智能化分析与即时反馈,提升对教育教学的诊断预测功能三教师可利用数据分析结果进行精准教学与有效辅导,学生可利用数据开展个性化互联网学习,管理者二研究者可利用数据全面把握教育发展三教育数据的价值将被不断地发掘和创造三 (4) 网络学习空间人人通 推进学习空间深度应用,互联网企业学生端教学应用发展迅速,互联网学习开始从普及性向内涵性发展三 网络学习空间人人通 的推进与深入应用正成为国家发挥教育信息化环境与资源综合效能的重要抓手,依托国家教育资源公共服务平台,集成各类交互应用,支持各类角色交流互动,提升智力共享质量,让 人人通 走向 人人用 , 网络学习空间人人通 推进了互联网学习的发展三此外,伴随互联网教育生态的发展,企业努力通过产品人性化设计提升用户的应用体验二提高应用普及面,一些家长在手机端安装了孩子的学习A P P,经常在朋友圈晒照打卡,企业产品不断地推广着学生端的教学应用,加速互联网学习融入教学过程三在这一进程中,机器阅卷二虚拟现实二增强现实二知识图谱二学生画像二情绪识别二自适应学习等技术均已运用到实践中,人工智能技术发展迅速,教与学互动的创新空间正被不断构建,翻转课堂二慕课二微课二混合学习二S T E M二创客等各种模式从试点走向常态,教育教学的创新步伐不断加快,传统学习方式面临前所未有的挑战,在保障规模化教学的前提下,差异化教学二精准化教学已成为可能,在线学习二移动学习二智能导学等方式助力个性化发展,正式学习和非正式学习的界限日益模糊,学习呈现出个性化二泛在化二合作化的特点,结合学段特征二学科需求,深入探究网络学习空间特性,带动空间应用由简单技能掌握向素养提升方向转化,构建深刻二智慧二内涵发展的互联网学习形态三 (二)人工智能教育 1.人工智能教育在基础教育阶段的发展成果 2019年,中国基础教育阶段的人工智能教育有了进一步的推进,相关政策二会议对人工智能教育的教学内容二开展方式提出了更加明确的要求,人工智能企业提供的平台和产品丰富了整体人工智能教育的生态环境三 (1)主要相关政策三2019年,教育部印发了‘加快推进教育现代化实施方案(2018 2022年)“‘教育部教师工作司2019年工作要点“‘2019年教育信息化和网络安全工作要点“‘教育部关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0的意见“‘教育部等十一部门关于促进在线教育健康发展的指导意见“‘教育部关于加强和改进中小学实验教学的意见“三联合国教科文组织正式发布国际人工智能与教育大会成果文件‘北京共识 人工智能与教育“三这些政策明确地指向了加快人工智能教育二利用人工智能助力教师专业发展二推进智能教学助手应用二创新智能化教育教学新模式,进而推