知识图谱作为人工智能领域的核心技术之一，是一种通过三元组（实体×关系×属性）形式，布局化表达实体间关系的语义网络。这种网络不但嵌入了丰富的语义和逻辑，还遵照一定的规则，使其成为人类进行推理、预测和分类的有力工具。
与传统的图像不同，知识图谱中的“图”指的是类似化学分子式的布局，由多种实体和它们之间的关系构成的复杂网络。知识图谱具备以下四个基本特性：
- 布局化知识表示：将非线性、分散的知识信息以布局化形式呈现，便于明白和操作。
- 语义丰富：每个实体和关系都具有特定的语义和逻辑寄义。
- 网络化知识布局：通过复杂的实体和关系网络，实现对知识的深度挖掘和应用。
- 数据承载方式：重要通过知识库承载，通常以文本数据为主，辅以布局化的数据形式。
知识图谱的构建和应用为决策支持、智能分析等领域奠定了结实的底子。
核心任务概览
- 知识图谱构建与补全
- 构建：从数据收集、整合到构造的过程，创建全面的知识表示框架。
- 补全：通过填补缺失信息，增强图谱的完整性和丰富度。
- 实体同一（消歧）
- 消歧：合并指代同一实体的不同表述，确保图谱中的一致性。
- 实体分类
- 分类：将实体归入相应种别或类型，优化数据构造和明白。
- 知识检索问答（简朴推理）
- 检索问答：从知识图谱中提取信息，进行基本推理，回答查询题目。
- 复杂关系推理
- 复杂推理：逾越简朴查询的多步调推理，涉及多个实体和关系的分析。
这些任务是知识图谱技术应用的核心，涵盖从底子构建到高级推理的各个方面，是实现知识管理和智能应用的关键步调。
技术架构原理
- 数据获取
- 半布局化数据：为实体及其属性构建提供底子。
- 布局化数据：为数值属性整合和分析奠定底子。
- 知识获取
- 命名实体识别：主动从文本中识别实体（如人名、地名、机构名）。
- 关系抽取：从语料库中提取实体间的关系，构建关系网络。
- 属性信息采集：从多样信息源中获取实体的特定属性。
- 知识融合
- 指示代词合并：确保文本连贯性。
- 消歧：消除同一实体的歧义，确保一致性。
- 实体匹配：将识别的实体与知识库中的目标实体对应。
- 知识加工
- 知识概念模块构建：抽取本体信息，形成知识布局。
- 推理与可信度评估：对知识图谱进行推理，并评估其可信度。
- 知识存储：将通过评估的图谱存入知识库，不通过的返回调整。
- 知识存储与盘算
- 存储：实现快速查询与运用，支持底层数据形貌与上层盘算。
知识图谱的产品形态与应用
起源与聚焦
- 网络搜索引擎：最初计划服务于互联网用户的通用搜索引擎。
- 内部搜索引擎：逐渐发展为满足特定领域或企业内部的搜索需求。
知识范围与目标
广域网中的通用知识
- 目标：创建通用知识图谱，提拔搜索精度，实现智能化推荐。
- 特性：高度通用，实用于日常应用场景，依赖高效的网络爬虫技术。
局域网中的专业知识
- 目标：构建特定领域或企业级知识库，以精准搜索为核心。
- 特性：专业性强，针对性高，淘汰通用性。
应用示例
- 百科词条搜索：提供关键词相关内容推荐和问答服务。
- 企业内部业务检索：助力企业进行专业知识的检索和问答。
知识图谱可视化
- 升级：引入大数据知识图谱，直观展示复杂的知识与关系网络。
知识图谱行业办理方案
数据治理与抽取
- 目标：通过数据治理，提取关键知识点和关系，支持构造应用和业务分析。
行业知识图谱
- 知识资源形成：融合特定领域数据与专业知识，构建丰富的知识资源。
- 特性与应用：专注行业知识的应用，依赖精准的领域专家数据标注。
知识图谱的财产链与应用领域
财产链特点
- 上游：数据源与底子层，包罗布局化、半布局化、非布局化数据，及盘算存储本领。
- 中游：知识图谱构建与技术服务，包罗知识抽取、表示、建模与平台配置。
- 下游：应用模型与服务，包罗金融、政务、公安、医疗等领域的前端业务支持。
应用层与支撑技术
- 应用层：包罗互联网通用知识图谱和行业定制办理方案。
- 支撑技术：包罗知识图谱构建、存储、推理等核心技术。
应用领域
- 金融：信贷风控、精准营销、业务流程优化。
- 政务与公安：公安研判、司法辅助审查、政务服务。
- 医疗：医疗辅助、医学科研、用户服务。
- 工业与电力：产品研发、安全质量控制、供应链管理。
实际案例分析
数禾的风控图谱应用
业务配景与挑战
知识图谱在金融风控领域的应用引发了广泛关注。虽然传统方法成本高、效率低，但通过利用图神经网络模型（GNN），可以在反欺诈场景中深度挖掘关系网络，从而提拔风险管理的效果。
当前，已有的关联数据构成了庞大的关系图谱，但数据量的增长带来了分析成本的提拔，限制了人工分析的深入性。
数据与模型
数据准备：筛选80多个风控反欺诈场景中最有用的特性作为节点特性，利用图布局特性，通过在丧失函数中添加权重，办理数据不均衡题目。
模型架构：
- GraphSage结合GAT：通过GraphSage进行多层邻人采样，构建子图；在子图上应用GAT进行邻人节点聚合，最终输出风险评估效果。
效果
在多个测试会集，GNN模型展现出良好的风险区分度，融合传统模型后，AUC显著提拔。
微信支付的图盘算实践
样本增强
违约贷款用户的数目通常较少，导致学习样本不敷，影响模型的准确性。通过构建用户间的复杂网络，图盘算技术可以或许揭示用户之间的潜在关联，并找出与违约用户特性相似的群体，从而扩展学习样本的数目。这种增强策略不但提拔了模型的训练效率，也显著提高了预测效果。
传播染色
在图盘算实践中，传播染色是一种关键技术，重要用于评估风险在网络中的扩散情况。通过分析用户之间的关联关系，可以识别出潜在的恶意举动并确定其传播路径。
- 染色流程：
- 目标用户识别：首先识别大概受到风险影响的用户群体。
- 恶意等级盘算：使用传播染色技术，评估每个节点（用户或实体）的恶意等级。
- 染色效果：被染色的节点代表其已被识别为潜在的风险传播载体。
- 个性化PageRank：采用个性化PageRank算法对节点的重要性进行评估，进一步增强染色过程的准确性。
基于时序的异常挖掘
在金融交易监控中，及时发现异常交易举动对于风险管理至关重要。基于时序的异常挖掘技术可以或许帮助快速识别异常交易运动，从而有用防备金融风险。
- HP滤波器：通过Hodrick-Prescott滤波器分析交易数据，识别出异常交易点。这一方法广泛用于经济时间序列分析中，专注于提取数据的周期性身分。
- TLSTM：结合时序卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的优势，提拔时序数据处置惩罚本领。
- EgoTLSTM算法：将交易时序信息与边信息结合，通过EgoTLSTM算法增强对异常交易举动的识别本领。
团伙快速挖掘
在金融领域，识别资金转移背后的团伙运动对于防范金融风险至关重要。通过分析交易模式和举动特性，可以有用识别参与不法运动的二级账户，并利用关系网络逐层关联账号，追踪资金的扩散路径。
- 可信度判断：基于阈值和专家经验来评估关系的可信度。
- 连通分量算法（Connected Component）：快速挖掘团伙布局，分析其内部关系。
- TPNe算法：通过TPNe算法深入分析团伙内角色及层级布局，提高识别精度。
融慧金科
团伙欺诈识别
在金融欺诈防备中，识别团伙运动的迹象至关重要。通过分析借贷申请日期的断层及地理位置的异常，可以揭示潜在的欺诈举动。
- 判断依据：
- 申请日期断层：分析借贷申请日期，发现时间上的异常断层，提示大概的欺诈举动。
- 地理位置节点：识别出四个与借贷申请相关的不同地理位置节点。
- 业务解读：结合业务知识，对异常模式进行深入解读。例如，通过分析地理位置和WiFi信息，可以揭示某线下中介团伙的异常操作。
建信金科
在企业信贷风险评估中，建信金科采用了一种结合企业底子信息和图谱分析的综合方法，提拔风险分类的准确性。
- 企业信息收集：包罗工商注册信息、财务报表、名誉记录等。
- 企业图谱构建：基于企业间的关联关系，揭示企业网络布局。
- 一度邻人分析：特别关注与目标企业直接相连的企业，分析此中具有欺诈标签的企业，并盘算其占比作为图谱嵌入特性，用于评估目标企业的潜在风险。
蚂蚁团体
底子数据建设
- 海量异构数据存储：实现大规模异构数据的恒久时序存储。
- 业务数据标准化：创建业务数据的标准化流程，确保一致性。
- 跨业务知识复用：在不同业务之间合规复用知识，提高数据利用效率。
实体间关系预测
- 用户与商户识别：在同一实体间识别用户与商户的关系。
- 企业与实控人（UBO）识别：确保企业与实际控制人的关系透明并可解释。
- 上下游关系分析：分析企业间的上下游关系，确保供应链管理的完整性。
团伙挖掘
- 专家经验形式化：将专家经验转化为可操作的形貌性语言（DSL）。
- 基于专家经验的团伙识别：主动化挖掘团伙识别规则，利用社区发现技术识别潜在团伙布局。
信贷风险管理
- 贷前风险评估：预测潜在风险，确保信贷决策的公道性。
- 贷中风险监控：实时评估交易风险，监控资金流向。
- 贷后管理：通过对资金流向的监控与风险跟踪，确保贷后资金安全。
58信息安全
反欺诈技术方案
反欺诈技术方案分为高级建模、特性提取和关系构图三个重要模块。
- 高级建模：采用社区发现、标签传播、Node2Vec + XGBoost等技术，并使用图卷积网络（GCN）提高模型的预测性能。
- 特性提取：从设备、内容、举动、名誉四个维度提取关键特性，如手机号、信息内容特性、登录举动等。
- 关系构图：通过设备聚集性、内容相似性和举动同步性构建用户关系图，识别潜在的欺诈举动。
通过综合分析这些特性，反欺诈体系可以或许有用识别并防范各种复杂的欺诈举动。
模型性能对比
在反欺诈应用中，GraphSaint模型在准确率、召回率和F1分数方面体现最佳，且训练时间较短，显示出其在实际应用中的优势。
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