知识图谱宣传

1. 知识图谱是什么有哪些应用价值

【1】能用html+css把页面做出来，能用js实现动态效果。

【2】在1的基础上保证浏览器兼容性。

【3】在2的基础上开始出现代码洁癖，代码会逐渐趋向于简洁高效

【4】在3的基础上开始关注语义性、可用性和可重用性

【5】在4的基础上开始关注页面性能

【6】在5的基础上开始费劲脑汁的去寻思怎么能把开发效率也提升上来

2. 什么是知识图谱

知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，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，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，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、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达到多学科融合目的的现代理论。
知识图谱，它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

3. 消防宣传知识图片

消防宣传知识图片你可在网络上搜寻有很多的类型

4. 知识图谱有什么用处

知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头网络和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？

目录
1. 什么是知识图谱？
2. 知识图谱的表示
3. 知识图谱的存储
4. 应用
5. 挑战
6. 结语

1. 什么是知识图谱？

知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识推理

推理能力是人类智能的重要特征，使得我们可以从已有的知识中发现隐含的知识， 一般的推理往往需要一些规则的支持【3】。例如“朋友”的“朋友”，可以推理出“朋友”关系，“父亲”的“父亲”可以推理出“祖父”的关系。再比如张三的朋友很多也是李四的朋友，那我们可以推测张三和李四也很有可能是朋友关系。当然，这里会涉及到概率的问题。当信息量特别多的时候，怎么把这些信息（side information）有效地与推理算法结合在一起才是最关键的。常用的推理算法包括基于逻辑（Logic） 的推理和基于分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。随着深度学习在人工智能领域的地位变得越来越重要，基于分布式表示方法的推理也成为目前研究的热点。如果有兴趣可以参考一下这方面目前的工作进展【4,5,6,7】。

大数据、小样本、构建有效的生态闭环是关键

虽然现在能获取的数据量非常庞大，我们仍然面临着小样本问题，也就是样本数量少。假设我们需要搭建一个基于机器学习的反欺诈评分系统，我们首先需要一些欺诈样本。但实际上，我们能拿到的欺诈样本数量不多，即便有几百万个贷款申请，最后被我们标记为欺诈的样本很可能也就几万个而已。这对机器学习的建模提出了更高的挑战。每一个欺诈样本我们都是以很高昂的“代价”得到的。随着时间的推移，我们必然会收集到更多的样本，但样本的增长空间还是有局限的。这有区别于传统的机器学习系统，比如图像识别，不难拿到好几十万甚至几百万的样本。

在这种小样本条件下，构建有效的生态闭环尤其的重要。所谓的生态闭环，指的是构建有效的自反馈系统使其能够实时地反馈给我们的模型，并使得模型不断地自优化从而提升准确率。为了搭建这种自学习系统，我们不仅要完善已有的数据流系统，而且要深入到各个业务线，并对相应的流程进行优化。这也是整个反欺诈环节必要的过程，我们要知道整个过程都充满着博弈。所以我们需要不断地通过反馈信号来调整我们的策略。

6. 结语

知识图谱在学术界和工业界受到越来越多的关注。除了本文中所提到的应用，知识图谱还可以应用在权限管理，人力资源管理等不同的领域。在后续的文章中会详细地讲到这方面的应用。

参考文献

【1】De Abreu, D., Flores, A., Palma, G., Pestana, V., Pinero, J., Queipo, J., ... & Vidal, M. E. (2013). Choosing Between Graph Databases and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data. In COLD.

【2】User Behavior Tutorial

【3】刘知远 知识图谱——机器大脑中的知识库 第二章 知识图谱——机器大脑中的知识库

【4】Nickel, M., Murphy, K., Tresp, V., & Gabrilovich, E. A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graphs.

【5】Socher, R., Chen, D., Manning, C. D., & Ng, A. (2013). Reasoning with neural tensor networks for knowledge base completion. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 926-934).

【6】Bordes, A., Usunier, N., Garcia-Duran, A., Weston, J., & Yakhnenko, O. (2013). Translating embeddings for modeling multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 2787-2795).

【7】Jenatton, R., Roux, N. L., Bordes, A., & Obozinski, G. R. (2012). A latent factor model for highly multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems(pp. 3167-3175).

5. 知识图谱主要是做什么的

知识图谱本质上是一种语义网络，是基于图的数据结构，以图的方式存储知识并向用户返回经过加工和推理的知识。它由“节点”和“边”组成，节点表示现实世界中的“实体”，边表示实体之间的“关系”。

一般来说，知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。其中，通用知识图谱主要由各大搜索引擎公司研究，以提高搜索准确率，争取直接给出目标答案；而领域知识图谱可根据领域特定的情况，提供各种针对性的应用。