如今知识图谱应用正经历爆发期,已由原先的语义知识图谱不断向行业细分知识图谱发展,拓展出安全知识图谱、金融知识图谱等行业知识图谱,及风控、投研、营销等场景化的知识图谱。
知识图谱行业现状、知识图谱发展趋势怎么样?如今知识图谱应用正经历爆发期,已由原先的语义知识图谱不断向行业细分知识图谱发展,拓展出安全知识图谱、金融知识图谱等行业知识图谱,及风控、投研、营销等场景化的知识图谱。
知识图谱是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形。通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科理论与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱,形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构,实现多学科融合目的的现代理论。
知识图谱可以从不同的角度可以将其分为不同的类型,比如从构建方法、构建技术、使用方式等。目前比较常用的分类方法是从应用目标出发,将其分为通用知识图谱和垂直知识图谱。通用知识图谱不面向特定的领域,强调的是知识的广度,包含了大量的常识性知识;而垂直知识图谱则面向特定领域,强调的是知识的深度,包含的某个领域的特色知识。
中国专利申请趋势而言,2001年至今,知识图谱领域共申请专利36572件,总体呈增长上升态势。2012年起,在算法与数据理论的推动作用下,知识图谱技术快速发展,领域专利申请量大幅增长,知识图谱领域愈发得到各创新主体的重视。
从国家工业信息安全发展研究中心知识产权所(工信部电子知识产权中心)发布的《2021中国人工智能高价值专利及创新驱动力分析报告》(简称报告)来看,知识图谱步入高质量发展关键阶段。
据中研产业研究院公布《2021-2026年中国知识图谱产业市场现状分析及投资风险预测报告》显示
随着知识的不断积累和科学的飞速发展,人类社会进行了多次改变社会结构的重大生产力革命。最近的生产力革命正是由Web技术发展引发的信息革命。伴随着Web技术不断地演进与发展,人类即将迈向基于知识互联的崭新“Web3.0”时代。
我国知识图谱的研究起步较晚,缺乏对知识图谱理论的系统的研究,目前主要以应用为主。知识图谱应用近年来在我的应用迅速增多,其文献分布于不同专业领域的期刊,实际应用中涉及的学科范围较广,涵盖了自然科学领域及社会科学领域的的部分学科,并有不断朝其他学科渗透的趋势。
有分析指出,在过去三年里,数字化转型领军者营业收入的复合增长率是其他企业的5.5倍,数字化转型已成为企业必修课。数字化转型应该通过‘四步走’路径:数据在线、探索分析、知识图谱、智能决策四步完成数字化转型。
其中,行业知识图谱,能将人的认知赋予机器,是企业数字化转型中的关键步骤之一。数字化转型不仅仅需要企业提供平台,做建设、做服务和运营的核心就是行业知识,要有行业专家帮平台运行,让行业知识更高效地通过技术的手段使得服务和运营更可复制化。
据Gartner发布的2020年数据与分析领域的十大技术趋势表示,到2022年,知识图谱技术实现100%的快速增长,到2023年,知识图谱技术将促进全球30%的企业机构决策过程的快速情景化。相信未来,知识图谱将与深度学习等AI前沿技术相结合,除金融、营销等场景外,也对自然灾害和其他危机的识别、预测和规划发挥关键作用。
知识图谱行业研究报告旨在从国家经济和产业发展的战略入手,分析知识图谱未来的政策走向和监管体制的发展趋势,挖掘知识图谱行业的市场潜力,基于重点细分市场领域的深度研究,提供对产业规模、产业结构、区域结构、市场竞争、产业盈利水平等多个角度市场变化的生动描绘,清晰发展方向。
未来行业市场投资前景如何?想要了解更多行业详情分析,可以点击查看中研普华研究报告《2021-2026年中国知识图谱产业市场现状分析及投资风险预测报告》。报告对行业相关各种因素进行具体调查、研究、分析,洞察行业今后的发展方向、行业竞争格局的演变趋势以及技术标准、市场规模、潜在问题与行业发展的症结所在,评估行业投资价值、效果效益程度,提出建设性意见建议,为行业投资决策者和企业经营者提供参考依据。

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