知识图谱指显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
知识图谱指显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
知识图谱将信息结构化、可视化,辅助人类进行推理、预判、归类。“知识图谱”的“图”并非图像概念,而是类似化学分子式的结构。知识结构网络化、网络结构复杂、网络由三元组构成、数据主要由知识库承载是它的四大基本特征。
过去,众多分散的常用数据表无法直观表示数据之间的关联,对数据的处理亦需要耗费大量人力物力,数据的价值未被充分利用。而知识图谱是由节点和关系所组成的图谱,通过不同知识节点的关联性形成一个网状的知识结构,用“图”作为表达方式,更加直观、高效地表达世界的各种关系,不需要中间过程的转换和处理。
当前知识图谱技术已经被广泛用于处理结构化数据和文本数据,但对于视觉、听觉数据等的关注度相对较低,且目前仍缺乏有效的技术手段来从这些数据中抽取知识。如果在更大范围内进行链接预测和实体对齐,进而进行实体关系抽取,能使现有的模型在综合考虑文本和视觉特征时获得更好的性能。即多模态知识图谱在传统知识图谱的基础上,把多模态化的认知体验与相应的符号关联,构建多种模态下的实体,以及多模态实体间多种模态的语义关系,即使得图谱本身一开始就具备多模态的特性。
知识图谱的产品类型以“通用知识图谱”与“行业知识图谱”为典型代表,前者逐渐演变为通用互联网知识图谱,形成搜索引擎、智能推荐、智能问答三大类型,发展较为成熟;后者处于起步期,是未来一段时期内的发展热点。当前,知识图谱主要表现为五大产品形态。
随着信息化与数字化建设的展开与NLP技术的进步,行业知识图谱已经成为市场开拓重点。2021年,知识图谱核心市场规模约为107亿元,2026年将达296亿元。金融、公安两行业占知识图谱市场份额较大且增速较快。未来,政务知识图谱将成为市场重要拉力之一。
目前在风控领域,知识图谱产品为精准揭露“欺诈环”、“窝案”、“中介造假”、“洗钱”和其他复杂的欺诈手法,提供了新的方法和工具。
在反欺诈技术涉及的推理机制方面,中邮消费金融知识图谱风险检测平台亦在之前自主研发的网络反欺诈系统“中邮星网”的基础上实现了新突破。通过易操作的图形化页面,使用者可灵活组合知识和推理规则,挖掘潜在的信息与风险;可以支持基于规则的直接推理,通过推理挖掘潜在事实,实现对已有数据的充分利用;推理规则的可拓展性更好,未来将支持基于图与模型的概率性推理。这对于提升反欺诈效率、防范化解金融风险具有重要作用。
中国知识图谱市场产业链上游主要以各类数据源企业或机构为主,因所处理数据多具有敏感性和专属性,所以往往数据源也是服务的需求方;中上游主要包括数据采集服务商、数据库服务商、云服务商等,为产业链做支撑服务,但涉及保密数据采集加工的业务更多交由解决方案提供方直接处理;中游主要以提供知识图谱解决方案的大数据智能公司、互联网公司和AI公司为主,该部分是产业链的核心环节;下游为基于知识图谱而开发应用的各类具体场景应用,知识图谱应用在中国刚刚起步,主要聚焦于图中展示领域,随着市场推进将辐射更多行业。
自动化构建知识图谱的特点是面向互联网的大规模、开放、异构环节,利用机器学习技术和信息抽取技术自动获取互联网信息,构建更大规模的常识知识图谱有利于支撑深度学习的计算。但当前知识图谱在构建和落地过程中对人工的依赖程度还较高,导致构建成本高、效率低,在相对通用的知识图谱中自动化、大规模、高质量的构建技术扔有待探索。
对于知识图谱的未来发展,建设难点主要在于:数据治理、行业专家储备、图数据库的研发、持续攻克生产流程与算法难点以及培养客户内生需求和优化产品、市场策略。
未来,知识图谱厂商、大数据厂商、NLP厂商、互联网大厂与信息化厂商等参与者将不断强化技术、深化行业认知,结合自身优势,持续推进知识图谱产品和业务场景的迭代、丰富,垂直行业应用场景必将大有可为。
更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的《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》。本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、中国行业研究网、全国及海外多种相关报纸杂志的基础信息等公布和提供的大量资料和数据,客观、多角度地对中国知识图谱市场进行了分析研究。报告在总结中国知识图谱行业发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国 行业的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。
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