文思海輝·金融基於知識圖譜技術的探究

隨著移動互聯網的發展，萬物互聯帶來數據爆髮式地增長，這些數據恰好可以作為分析實體間關係的有效原料。以往的智能分析專註在每一個個體上，在移動互聯網時代，這種個體之間的關係也必然成為我們需要深入分析的重要部分。 在實際應用場景中，只要有關係分析的需求，知識圖譜就「有可能」派的上用場。

知識圖譜將通過發掘實體之間的關聯，將半結構化、非結構化的數據整合，幫助我們理解數據、解釋現象、知識推理，從而發掘深層關係、實現智慧搜索與智能交互。

文思海輝·金融基於知識圖譜技術，分別在語義搜索、智能問答、視覺理解、數據分析等方面做過深度的探索。基於知識圖譜，機器獲取到的不再是無關聯的信息，而是可以把這些信息映射到各種各樣的實體、概念，從而建立機器自己的認知世界。在知識圖譜的探索過程中，我們將逐步解決數據結構、數據質量以及核心演算法的問題。

知識圖譜的實現

其中，我們主要探索的核心圖譜包括：

引文分析：基於論文之間的引用與被引用關係開展分析，並可以進一步延伸，分析與論文相關的作者、機構、期刊等多種對象。

詞頻分析：利用能代表文獻核心內容的主題詞在某領域中出現的頻次高低來確定該領域研究熱點和發展動向。

共詞分析：統計文件中共同出現的關鍵詞對，進而分析這些詞對所代表的學科和主題的結構變化。

多元統計分析：對若干可能相關的隨機變數的觀測值的分析。

社會網路分析：社會學研究方法，通過分析網路中的關係探討網路的結構及屬性特徵

多重共現分析：對於多個不同類型的信息(欄位)，藉助它們之間的共同出現考察關聯關係。

新數據和新演算法為規模化知識圖譜構建提供了新的技術基礎和發展條件，使得知識圖譜構建的來源、方法和技術手段都發生極大的變化。知識圖譜作為知識的一種形式，尤其在金融領域中，數據可視化、風險評估、反欺詐、風險預測、用戶洞察等各類業務場景上，知識圖譜作為底層基礎性技術的支撐作用越來越顯著。基於知識圖譜技術，文思海輝·金融分別在客戶的關係網路、擔保網路等得到非常好的應用，也為商業銀行提供了較強的決策支持。

隨著應用場景和技術生態的變化，整個知識圖譜的應用也面臨著全新的挑戰。

從技術角度來講，通過一系列的實踐證明，簡單的優於強大的，太過複雜的比如 OWL 最終用不起來，反而比較簡單的像 RDF以及最近比較火的 JSON-LD 用得越來越多，後續文思海輝·金融會在更多的項目中不斷完善。

從應用的角度來講，知識圖譜的應用趨勢越來越從通用領域走向行業領域。

未來，文思海輝·金融將在智能風控、反欺詐、智能營銷、智能催收、智能投顧等方面做更深入的知識探究。

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