導讀：悟已往之不諫，知來者之可追，
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人工智能常用的十大演算法 人工智能數學基礎（一） 人工智能數學基礎(二)
人工智能數學基礎（三） 人工智能數學基礎（四） 人工智能學習路線
一、知識圖譜概述
知識圖譜(Knowledge Graph)，在圖書情報界稱為知識域可視化或知識領域映射地圖，是顯示知識發展行程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯系，
具體來說，知識圖譜是通過將應用數學、圖形圖、資訊可視化技術、資訊科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現分析等方法結合，并利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結構、發展歷史、前沿領域以及整體知識架構達到多學科融合目的的現代理論，它把復雜的知識領域通過資料挖掘、資訊技術、知識計量和圖形繪制而顯示出來，揭示知識領域的動態發展規律，為學科研究提供切實的、有價值的參考，迄今為止，其實際應用在發達國家已經逐步拓展并取得了較好的效果，但它在我國仍屬研究的起步階段，
二、重要特點
1、用戶搜索次數越多，范圍越廣，搜索引擎就能獲取越多資訊和內容，
2、賦予字串新的意義，而不只是單純的字串，
3、融合了所有的學科，以便于用戶搜索時的連貫性，
4、為用戶找出更加準確的資訊，作出更全面的總結并提供更有深度相關的資訊，
5、把與關鍵詞相關的知識體系系統化地展示給用戶，
6、用戶只需登錄Google旗下60多種在線服務中的一種就能獲取在其他服務上保留的資訊和資料，
7、Google從整個互聯網汲取有用的資訊讓用戶能夠獲得更多相關的公共資源，
三、提升搜素效果
Knowledge Graph從以下三方面提升Google搜索效果:
1、找到最想要的資訊，
語言可能是模棱兩可的 -- 一個搜索請求可能代表多重含義，Knowledge Graph會將資訊全面展現出來，讓用戶找到自己最想要的那種含義，現在，Google能夠理解這其中的差別，并可以將搜索結果范圍縮小到用戶最想要的那種含義，
2、提供最全面的摘要，
有了Knowledge Graph，Google可以更好的理解用戶搜索的資訊，并總結出與搜索話題相關的內容，例如，當用戶搜索"瑪麗·居里"時，不僅可看到居里夫人的生平資訊，還能獲得關于其教育背景和科學發現方面的詳細介紹，此外，???????Knowledge Graph也會幫助用戶了解事物之間的關系，
3、讓搜索更有深度和廣度，
由于Knowledge Graph構建了一個與搜索結果相關的完整的知識體系，所以用戶往往會獲得意想不到的發現，在搜索中，用戶可能會了解到某個新的事實或新的聯系，促使其進行一系列的全新搜索查詢，
四、知識圖譜應用
利用知識圖譜技術可以直接給出用戶想要的搜索結果，而不再是各類鏈接，如下圖，搜索“上海有多少人？”360搜索直接展示出國家統計局的資料，用戶直接將滑鼠移動到相應年份，可以快速查看各年資料，
電商搜索領域：2015年，阿里巴巴開始構建電商領域知識圖譜——認知圖譜；2016年Amazon也緊隨其后開始構建知識圖譜，2018年5月，美團點評NLP中心開始構建大規模的餐飲娛樂知識圖譜——美團大腦，
在搜索領域，知識圖譜能夠將用戶所提交的查詢詞理解成物體或者概念，通過物體或者概念匹配為用戶回傳其可能關心的全部網頁內容，搜索引擎中知識圖譜的搜索程序如下：
知識圖譜用文本和知識融合的閱讀理解模型，使搜索結果更理解客戶需求，
對于電商平臺來說，交易量和客戶活躍度也是其核心競爭力，而客戶一般都是通過搜索獲得想要的商品，越精準的搜索結果，客戶使用越多，
因此，百度、搜狗、阿里巴巴、美團、騰訊等不斷摸索，紛紛嘗試構建自己的知識圖譜平臺，
知識圖譜可以幫助電商平臺跳出這種簡單的推薦邏輯，使得推薦結果更加智能化，促進用戶購買，
金融風控
艾瑞咨詢年初發布的《2020年中國面向人工智能“新基建”的知識圖譜行業研究報告》指出，隨著近些年金融資料的爆發式增長，傳統風控系統逐漸力有不逮，而應用機器學習演算法和知識圖譜的智能風控系統在風險識別能力和大規模運算方面具有突出優勢，逐漸成為金融領域風控反欺詐的主要手段，
在金融領域，知識圖譜可以應用于小微企業信貸、消費信貸、信用卡申請等反欺詐業務，還可以用來識別會計造假，
基本原理簡單理解是：“物以類聚，人以群分，
信貸欺詐的識別問題可以轉化為客戶知識圖譜挖掘或社交網路分析問題，即把企業工商資訊、新聞動態、股東關系、股權變更、司法訴訟等等整合到反欺詐知識圖譜里，經過分析和預測，挖掘識別欺詐案件，如利用殼公司貸款等，
智慧城市
公安機關在偵查案件時，經常看到辦案民警用圖譜梳理案件及人物關系，在電視劇《人民的名義》中，警方利用知識圖譜分析，可以很快看清“山水集團”背后的利益鏈條，
知識圖譜從大資料中深度挖掘關聯關系，可準實時分析多至千億級海量關系資料，轉化為關系圖譜資料，支撐公安機關展開情報研判分析、犯罪團伙跟蹤以及重大事情預警等，
除了以上應用領域外，智慧醫療、智能客服（智能問答）等領域也在積極利用知識圖譜技術，使結果更加準確，使機器人客服更加智能，
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