知識圖譜ppt(知識圖譜怎樣入門)
1.知識圖譜怎樣入門
知識圖譜作為一門學問，絕不是用個圖數(shù)據(jù)庫寫幾條查詢，或者用規(guī)則寫一個表格的提取，就可以稱為成功的運用的。和所有的學科一樣，都需要長期的艱苦的努力，在充分了解前人成果的基礎上，才有可能做出一點點成績。
知識圖譜作為人工智能（AI）的一個分支，和AI的其他分支一樣，它的成功運用，都是需要知道它的所長，更需要知道它的所短的。特別是AI各個學派林立，經(jīng)驗主義（機器學習）、連接主義（神經(jīng)網(wǎng)絡）、理性主義（知識工程）、行為主義（機器人）各個方法的優(yōu)劣，倘若不能有縱覽的理解，也難以做正確的技術選型，往往盲目相信或者排斥一種技術。AI是一個極端需要廣闊視野的學科。
知識圖譜涉及知識提取、表達、存儲、檢索一系列技術，即使想有小成，也需要幾年的功夫探索。如下所列，應該是每個知識圖譜從業(yè)者都應該了解的一些基本功：
知道Web的發(fā)展史，了解為什么互聯(lián)和開放是知識結構形成最關鍵的一件事。（我把這個列第一條，是我的偏見——但我認為這是最重要的一個insights）
知道RDF,OWL,SPARQL這些W3C技術堆棧，知道它們的長處和局限。會使用RDF數(shù)據(jù)庫和推理機。
了解一點描述邏輯基礎，知道描述邏輯和一階邏輯的關系。知道模型論，不然完全沒法理解RDF和OWL。
了解圖靈機和基本的算法復雜性。知道什么是決策問題、可判定性、完備性和一致性、P、NP、NExpTime。
最好再知道一點邏輯程序（Logic Programming），涉獵一點答集程序（Answer Set Programming），知道LP和ASP的一些小工具。這些東西是規(guī)則引擎的核心。如果不滿足于正則表達式和if-then-else，最好學一點這些。
2.知識圖譜怎樣入門
知識圖譜作為一門學問，絕不是用個圖數(shù)據(jù)庫寫幾條查詢，或者用規(guī)則寫一個表格的提取，就可以稱為成功的運用的。
和所有的學科一樣，都需要長期的艱苦的努力，在充分了解前人成果的基礎上，才有可能做出一點點成績。知識圖譜作為人工智能（AI）的一個分支，和AI的其他分支一樣，它的成功運用，都是需要知道它的所長，更需要知道它的所短的。
特別是AI各個學派林立，經(jīng)驗主義（機器學習）、連接主義（神經(jīng)網(wǎng)絡）、理性主義（知識工程）、行為主義（機器人）各個方法的優(yōu)劣，倘若不能有縱覽的理解，也難以做正確的技術選型，往往盲目相信或者排斥一種技術。AI是一個極端需要廣闊視野的學科。
知識圖譜涉及知識提取、表達、存儲、檢索一系列技術，即使想有小成，也需要幾年的功夫探索。如下所列，應該是每個知識圖譜從業(yè)者都應該了解的一些基本功：知道Web的發(fā)展史，了解為什么互聯(lián)和開放是知識結構形成最關鍵的一件事。
（我把這個列第一條，是我的偏見——但我認為這是最重要的一個insights）知道RDF,OWL,SPARQL這些W3C技術堆棧，知道它們的長處和局限。會使用RDF數(shù)據(jù)庫和推理機。
了解一點描述邏輯基礎，知道描述邏輯和一階邏輯的關系。知道模型論，不然完全沒法理解RDF和OWL。
了解圖靈機和基本的算法復雜性。知道什么是決策問題、可判定性、完備性和一致性、P、NP、NExpTime。
最好再知道一點邏輯程序（Logic Programming），涉獵一點答集程序（Answer Set Programming），知道LP和ASP的一些小工具。這些東西是規(guī)則引擎的核心。
如果不滿足于正則表達式和if-then-else，最好學一點這些。
3.知識圖譜的簡介
知識圖譜（Mapping Knowledge Domain）也被稱為科學知識圖譜，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(fā)展進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(lián)系。
具體來說，知識圖譜是通過將應用數(shù)學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現(xiàn)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(fā)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(xiàn)代理論。它把復雜的知識領域通過數(shù)據(jù)挖掘、信息處理、知識計量和圖形繪制而顯示出來，揭示知識領域的動態(tài)發(fā)展規(guī)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(fā)達國家已經(jīng)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。
4.知識圖譜的簡介
知識圖譜（Mapping Knowledge Domain）也被稱為科學知識圖譜，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(fā)展進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(lián)系。
具體來說，知識圖譜是通過將應用數(shù)學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現(xiàn)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(fā)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(xiàn)代理論。它把復雜的知識領域通過數(shù)據(jù)挖掘、信息處理、知識計量和圖形繪制而顯示出來，揭示知識領域的動態(tài)發(fā)展規(guī)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(fā)達國家已經(jīng)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。
5.如何構建知識圖譜
自己建嗎可以下載圖譜軟件構建可以參考一下這個SPSS： 大型統(tǒng)計分析軟件，商用軟件。
具有完整的數(shù)據(jù)輸入、編輯、統(tǒng)計分析、報表、圖形繪制等功能。常用于多元統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化。
Bibexcel： 瑞典科學計量學家Persoon開發(fā)的科學計量學軟件，用于科學研究免費軟件。具有文獻計量分析、引文分析、共引分析、耦合分析、聚類分析和數(shù)據(jù)可視化等功能。
可用于分析ISI的SCI、SSCI和A&HCI文獻數(shù)據(jù)庫。HistCite: Eugene Garfield等人于2001年開發(fā)的科學文獻引文鏈接分析和可視化系統(tǒng)，免費軟件。
可對ISI的SCI、SSCI和SA&HCI等文獻數(shù)據(jù)庫的引文數(shù)據(jù)進行計量分析，生成文獻、作者和期刊的引文矩陣和實時動態(tài)引文編年圖。直觀的反映文獻之間的引用關系、主題的宗譜關系、作者歷史傳承關系、科學知識發(fā)展演進等。
CiteSpace： 陳超美博士開發(fā)的專門用于科學知識圖譜繪制的免費軟件。國內(nèi)使用最多知識圖譜繪制軟件。
可用于追蹤研究領域熱點和發(fā)展趨勢，了解研究領域的研究前沿及演進關鍵路徑，重要的文獻、作者及機構?？捎糜趯SI、CSSCI和CNKI等多種文獻數(shù)據(jù)庫進行分析。
TDA: Thomson Data Analyzer(TDA)是Thomson集團基于VantagePoint開發(fā)文獻分析工具。商用軟件。
具有去重、分段等數(shù)據(jù)預處理功能；可形成共現(xiàn)矩陣、因子矩陣等多種分析矩陣；可使用Pearson、Cosine等多種算法進行數(shù)據(jù)標準化；可進行知識圖譜可視化展示。Sci2 Tools： 印第安納大學開發(fā)的用于研究科學結構的模塊化工具可從時間、空間、主題、網(wǎng)絡分析和可視化等多角度，分析個體、局部和整體水平的知識單元。
ColPalRed: Gradnada大學開發(fā)的共詞單元文獻分析軟件。商用軟件。
結構分析，在主題網(wǎng)絡中展現(xiàn)知識（詞語及其關系）；戰(zhàn)略分析，通過中心度和密度，在主題網(wǎng)絡中為主題定位；動態(tài)分析，分析主題網(wǎng)絡演變，鑒定主題路徑和分支。Leydesdorff： 系類軟件。
阿姆斯特丹大學Leydesdorff開發(fā)的這對文獻計量的小程序集合。處理共詞分析、耦合分析、共引分析等知識單元體系。
使用“層疊圖”實現(xiàn)可視化知識的靜態(tài)布局和動態(tài)變化。Word Smith： 詞頻分析軟件。
可將文本中單詞出現(xiàn)頻率排序和找出單詞的搭配詞組。NWB Tools： 印第安納大學開發(fā)的對大規(guī)模知識網(wǎng)絡進行建模、分析和可視化工具. 數(shù)據(jù)預處理；構建共引、共詞、耦合等多種網(wǎng)絡；可用多種方法進行網(wǎng)絡分析；可進行可視化展示.Ucinet NetDraw: Ucinet是社會網(wǎng)絡分析工具。
包括網(wǎng)絡可視化工具Net Draw。用于處理多種關系數(shù)據(jù)，可通過節(jié)點屬性對節(jié)點的顏色、形狀和大小等進行設置。
用于社交網(wǎng)絡分析和網(wǎng)絡可視化。Pajek： 來自斯洛文尼亞的分析大型網(wǎng)絡的社會網(wǎng)絡分析免費軟件。
Pajek基于圖論、網(wǎng)絡分析和可視化技術，主要用于大型網(wǎng)絡分解，網(wǎng)絡關系展示，科研作者合作網(wǎng)絡圖譜的繪制。VOSviewer： 荷蘭萊頓大學開發(fā)的文獻可視化分析工具。
使用基于VOS聚類技術技術實現(xiàn)知識單元可視化工具。突出特點可視化能力強，適合于大規(guī)模樣本數(shù)據(jù)。
四種視圖瀏覽：標簽視圖、密度視圖、聚類視圖和分散視圖。[4]陳悅， 劉則淵， 陳勁等. 科學知識圖譜的發(fā)展歷程[J]. 科學學研究， 2008, (03): 449-460.[5]Shiffrin, R.M., and Katy B?rner. Mapping Knowledge Domains[C]. Proc. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America pp. 5183-5185.[6]B?rner, K., Chen, C.和Boyack, K.W. Visualizing knowledge domains[J]. Annual review of information science and technology, 2003, 37, (1): 179-255.[7]CM, C. CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2006, 57, (3): 359-377.[8]陳悅和劉則淵. 悄然興起的科學知識圖譜[J]. 科學學研究， 2005, (02): 149-154.[9]邱均平. 信息計量學[M]. （武漢大學出版社， 2007. 2007）.[10]沙勇忠和牛春華. 信息分析[M]. （科學出版社， 2009. 2009）.[11]塞沃爾， 建軍和煦. 鏈接分析： 信息科學的研究方法[M]. （東南大學出版社， 2009. 2009）.[12]Egghe, L.和Rousseau, R. Introduction to informetrics: Quantitative methods in library, documentation and information science[J]. 1990[13]韓家煒， 坎伯， 裴健等. 數(shù)據(jù)挖掘： 概念與技術[M]. （機械工業(yè)出版社， 2007. 2007）.[14]Wasserman, S. Social network analysis: Methods and applications[M]. (Cambridge university press, 1994. 1994).[15]Persson, O., R. Danell, J. Wiborg Schneider. How to use Bibexcel for various types of bibliometric analysis[C]. Proc. International Society for Scientometrics and Informetrics., Leuven, Belgium2009 pp. 9–24.[16]Yang, Y., Akers, L., Klose, T.等. Text mining and visualization tools–impressions of emerging capabilities[J]. World Patent Information, 2008, 30, (4): 280-293.[17]B?rner, K., Huang, W., Linnemeier, M.等. Rete-netzwerk-red: analyzing and visualizing scholarly networks using the Netwo。
6.知識圖譜有什么用處
知識圖譜 （Knowledge Graph） 是當前的研究熱點。
自從2012年Google推出自己第一版知識圖譜以來，它在學術界和工業(yè)界掀起了一股熱潮。各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在之后的短短一年內(nèi)紛紛推出了自己的知識圖譜產(chǎn)品以作為回應。
比如在國內(nèi)，互聯(lián)網(wǎng)巨頭百度和搜狗分別推出”知心“和”知立方”來改進其搜索質(zhì)量。那么與這些傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)公司相比，對處于當今風口浪尖上的行業(yè) - 互聯(lián)網(wǎng)金融， 知識圖譜可以有哪方面的應用呢？ 目錄1. 什么是知識圖譜？2. 知識圖譜的表示3. 知識圖譜的存儲4. 應用5. 挑戰(zhàn)6. 結語 1. 什么是知識圖譜？ 知識圖譜本質(zhì)上是語義網(wǎng)絡，是一種基于圖的數(shù)據(jù)結構，由節(jié)點（Point）和邊（Edge）組成。
在知識圖譜里，每個節(jié)點表示現(xiàn)實世界中存在的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關系”。知識圖譜是關系的最有效的表示方式。
通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息（Heterogeneous Information）連接在一起而得到的一個關系網(wǎng)絡。知識圖譜提供了從“關系”的角度去分析問題的能力。
知識圖譜這個概念最早由Google提出，主要是用來優(yōu)化現(xiàn)有的搜索引擎。不同于基于關鍵詞搜索的傳統(tǒng)搜索引擎，知識圖譜可用來更好地查詢復雜的關聯(lián)信息，從語義層面理解用戶意圖，改進搜索質(zhì)量。
比如在Google的搜索框里輸入Bill Gates的時候，搜索結果頁面的右側還會出現(xiàn)Bill Gates相關的信息比如出生年月，家庭情況等等。 另外，對于稍微復雜的搜索語句比如 ”Who is the wife of Bill Gates“,Google能準確返回他的妻子Melinda Gates。
這就說明搜索引擎通過知識圖譜真正理解了用戶的意圖。 上面提到的知識圖譜都是屬于比較寬泛的范疇，在通用領域里解決搜索引擎優(yōu)化和問答系統(tǒng)（Question-Answering）等方面的問題。
接下來我們看一下特定領域里的 （Domain-Specific） 知識圖譜表示方式和應用，這也是工業(yè)界比較關心的話題。 2. 知識圖譜的表示 假設我們用知識圖譜來描述一個事實（Fact） - “張三是李四的父親”。
這里的實體是張三和李四，關系是“父親”（is_father_of）。當然，張三和李四也可能會跟其他人存在著某種類型的關系（暫時不考慮）。
當我們把電話號碼也作為節(jié)點加入到知識圖譜以后（電話號碼也是實體），人和電話之間也可以定義一種關系叫 has_phone，就是說某個電話號碼是屬于某個人。下面的圖就展示了這兩種不同的關系。
另外，我們可以把時間作為屬性（Property）添加到 has_phone 關系里來表示開通電話號碼的時間。這種屬性不僅可以加到關系里，還可以加到實體當中，當我們把所有這些信息作為關系或者實體的屬性添加后，所得到的圖譜稱之為屬性圖 （Property Graph）。
屬性圖和傳統(tǒng)的RDF格式都可以作為知識圖譜的表示和存儲方式，但二者還是有區(qū)別的，這將在后面章節(jié)做簡單說明。 3. 知識圖譜的存儲 知識圖譜是基于圖的數(shù)據(jù)結構，它的存儲方式主要有兩種形式：RDF存儲格式和圖數(shù)據(jù)庫（Graph Database）。
至于它們有哪些區(qū)別，請參考【1】。下面的曲線表示各種數(shù)據(jù)存儲類型在最近幾年的發(fā)展情況。
從這里我們可以明顯地看到基于圖的存儲方式在整個數(shù)據(jù)庫存儲領域的飛速發(fā)展。這幅曲線圖來源于 Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years 下面的列表表示的是目前比較流行的基于圖存儲的數(shù)據(jù)庫排名。
從這個排名中可以看出neo4j在整個圖存儲領域里占據(jù)著NO.1的地位，而且在RDF領域里Jena還是目前為止最為流行的存儲框架。這部分數(shù)據(jù)來源于 DB-Engines Ranking 當然，如果需要設計的知識圖譜非常簡單，而且查詢也不會涉及到1度以上的關聯(lián)查詢，我們也可以選擇用關系型數(shù)據(jù)存儲格式來保存知識圖譜。
但對那些稍微復雜的關系網(wǎng)絡（現(xiàn)實生活中的實體和關系普遍都比較復雜），知識圖譜的優(yōu)點還是非常明顯的。首先，在關聯(lián)查詢的效率上會比傳統(tǒng)的存儲方式有顯著的提高。
當我們涉及到2,3度的關聯(lián)查詢，基于知識圖譜的查詢效率會高出幾千倍甚至幾百萬倍。其次，基于圖的存儲在設計上會非常靈活，一般只需要局部的改動即可。
比如我們有一個新的數(shù)據(jù)源，我們只需要在已有的圖譜上插入就可以。于此相反，關系型存儲方式靈活性方面比較差，它所有的Schema都是提前定義好的，如果后續(xù)要改變，它的代價是非常高的。
最后，把實體和關系存儲在圖數(shù)據(jù)結構是一種符合整個故事邏輯的最好的方式。 4. 應用 在本文中，我們主要討論知識圖譜在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)中的應用。
當然，很多應用場景和想法都可以延伸到其他的各行各業(yè)。這里提到的應用場景只是冰山一角， 在很多其他的應用上，知識圖譜仍然可以發(fā)揮它潛在的價值， 我們在后續(xù)的文章中會繼續(xù)討論。
反欺詐 反欺詐是風控中非常重要的一道環(huán)節(jié)。基于大數(shù)據(jù)的反欺詐的難點在于如何把不同來源的數(shù)據(jù)（結構化，非結構）整合在一起，并構建反欺詐引擎，從而有效地識別出欺詐案件（比如身份造假，團體欺詐，代辦包裝等）。
而且不少欺詐案件會涉及到復雜的關系網(wǎng)絡，這也給欺詐審核帶來了新的挑戰(zhàn)。 知識圖譜，作為關系的直接表示方式，可以很好地解決這兩個問題。
首。
