本文作者:风月小轩

互联网金融,知识图谱可以有哪方面的应用?

笙念 1 个月前 ( 2021-07-26 16:22:08 ) 0 抢沙发
互联网金融,知识图谱可以有哪方面的应用?
摘要: 在本文中,我们主要讨论知识图谱在互联网金融行业中的应用。基于大数据的反欺诈的难点在于如何把不同来源的数据(结构化,非结构)整合在一起,并构建反欺诈引擎,从而有效地识别出欺诈案件(比如身份造假,团体欺诈,代办包装等)。反欺诈的核心是人,首先需要把与借款人相关的所有的数据源打通,并构建包含多数据源的知识图谱,从而整合成为一台机器可以理解的结构化的知识。...

指南

Knowledge Graph 是当前的研究热点。自 2012 年谷歌推出第一版知识图谱以来,在学术界和工业界掀起了一股热潮。在接下来的短短一年里,各大互联网公司纷纷推出了自己的知识图谱产品。例如,在中国,互联网巨头百度和搜狗分别推出了“知心”和“知立方”,以提高搜索质量。与这些传统的互联网公司相比,知识图谱如何应用于当今处于互联网金融风口浪尖的行业?

内容

1.什么是知识图谱?

2.知识图谱的表示

3.知识图谱存储

4.申请

5. 挑战

6.结论

1.什么是知识图谱?

知识图谱本质上是一个语义网络,一种由节点(Point)和边(Edge)组成的基于图的数据结构。在知识图中,每个节点代表一个存在于现实世界中的“实体”,每条边都是一个实体与一个实体之间的“关系”。知识图谱是表示关系的最有效方式。通俗的说,知识图谱就是将所有不同类型的信息(Heterogeneous Information)连接在一起得到的关系网络。知识图谱提供了从“关系”角度分析问题的能力。

知识图谱的概念最早由谷歌提出,主要是为了优化现有的搜索引擎。与传统的基于关键字搜索的搜索引擎不同,知识图谱可以更好地查询复杂的相关信息,从语义层面理解用户意图,提高搜索质量。例如,当你在谷歌搜索框中输入比尔·盖茨时,比尔·盖茨的出生日期、家庭状况等相关信息也会出现在搜索结果页面的右侧。

另外,对于“谁是比尔盖茨的妻子”等稍微复杂的搜索语句,谷歌可以准确返回他的妻子梅琳达盖茨。这说明搜索引擎确实通过知识图谱了解了用户的意图。

上述知识图谱属于一个比较宽泛的范畴,解决了一般领域的搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)的问题。接下来我们来看看(Domain-Specific)知识图谱在特定领域的表现和应用,这也是业界比较关心的话题。

2.知识图谱的表示

假设我们用一个知识图谱来描述一个事实(Fact)——“张三是李斯的父亲”。这里的实体是张三和李斯,关系是“父亲”(is_father_of)。当然,张三和李斯也可能和其他人有某种关系(暂时不考虑)。当我们将电话号码作为节点加入知识图谱时(电话号码也是一个实体),人与电话之间的关系也可以定义为has_phone,即某个电话号码属于某个人。下图显示了这两种不同的关系。

另外,我们可以在 has_phone 关系中添加 time 作为属性来表示电话号码被激活的时间。这种属性不仅可以添加到关系中,还可以添加到实体中。当我们将所有这些信息添加为关系或实体的属性时,生成的图称为属性图。属性图和传统的RDF格式都可以作为知识图的表示和存储方式,但是两者之间还是有区别的,后面的章节会简单说明。

3.知识图谱存储

知识图谱是一种基于图的数据结构,其存储方式主要有两种形式:RDF存储格式和图数据库。至于它们之间的区别,请参考[1]。下面的曲线展示了近年来各种数据存储类型的发展情况。从这里我们可以清楚地看到基于图的存储在整个数据库存储领域的快速发展。此图源自 Graph DBMS,其受欢迎程度在过去 2 年内增加了 500%

以下列表显示了当前基于图存储的流行数据库排名。从这个排名可以看出,neo4j在整个图存储领域占据了No.1的位置,Jena是迄今为止RDF领域最流行的存储框架。这部分数据来自DB-Engines Ranking

当然,如果需要设计的知识图谱非常简单,并且查询不会涉及超过1度的相关查询,我们也可以选择将知识图谱保存为关系数据存储格式。但是对于那些稍微复杂的关系网络(现实生活中的实体和关系一般都比较复杂),知识图谱的优势还是非常明显的。首先,相关查询的效率会比传统的存储方式有明显的提升。当我们涉及到 2、3 度的关系查询时,基于知识图谱的查询效率会高出数千甚至数百万倍。其次,基于图的存储在设计上非常灵活,一般只需要进行部分更改。例如,如果我们有一个新的数据源,我们只需要将它插入到现有的地图上。相反,关系存储方式在灵活性上比较不灵活。它的所有模式都是预先定义的。如果以后需要更换,其成本是非常高的。最后,将实体和关系存储在图形数据结构中是适应整个故事逻辑的最佳方式。

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