知识图谱简介

本文根据幕布上这篇思维导图总结而得无需AI基础，小白也能看懂的知识图谱技术与应用
对知识图谱了解还不多，后续会跟进。。。

一、什么是知识图谱？

定义

学术上：语义网络（Semantic Network）的知识库
应用中：多关系图（Multi-relational Graph）

什么叫多关系图？

图：由节点和边构成，通常只包含一种类型的节点和边
多关系图：包含多种类型的节点和多种类型的边

图与多关系图的区别

知识图谱中的节点和边

节点：

• 通常用实体（Entity）来表达
• 实体：现实世界中的事物

边

• 通常用关系（Relation）来表达
• 关系：不同实体之间的某种联系
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二、知识图谱的表达

属性图（Property Graph）

运用前提：当知识图拥有属性时
运用场景：工业界
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图片概述：李明李飞是父子关系，李明拥有138开头的电话号，开通时间是2018
电话号属性：2018年开通
李明属性：25岁、职位总经理

RDF（资源描述框架）

运用前提：不支持实体或关系拥有属性
运用场景：学术界

三、知识抽取

数据主要来自2种渠道

1. 业务本身的数据
   • 包含在公司内的数据库表
   • 以结构化的方式存储
   • 只需简单预处理即可输入后续AI系统
2. 网络公开、抓取的数据
   • 以网页形式存在
   • 属于非结构化数据
   • 需要借助自然语言处理等技术提取结构化信息

处理非结构化数据涉及的自然语言处理技术

• 实体命名识别（Name Entity Recognition）
  • 从文本里提取出实体
  • 对每个实体做分类/打标签
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• 关系抽取（Relation Extraction）
  • 把实体间的关系从文本中提取出来
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• 实体统一（Entity Resolution）
  • 有些实体写法不一样，但指向同一个实体
  • 合并实体，减少种类，降低图谱稀疏性
• 指代消解（Coreference Resolution）
  • 分清文中出现的代词到底指向哪个实体
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四、知识图谱的存储

基于RDF的存储

• 以三元组的方式来存储数据
• 不包含属性信息
• 数据易发布、易共享
• 多用于学术界场景
• 推荐使用：Jena

基于图数据库的存储

• 以属性图为基本的表示形式
• 节点和关系可以带有属性
• 高效的图查询和搜索
• 多用于工业界场景
• 推荐使用：Neo4j

五、金融知识图谱的搭建

搭建的核心：

1. 对业务的理解
2. 知识图谱本身的设计

搭建步骤：

1. 定义具体的业务问题
2. 数据的收集和预处理
3. 知识图谱的设计
4. 把数据存入知识图谱
5. 上层应用的开发，以及系统的评估

1. 定义具体的业务问题

哪种业务问题适合用知识图谱？

• 有强烈的可视化需求
• 经常涉及到关系的深度搜索
• 对关系查询效率有实时性要求
• 数据多样化，解决数据孤岛问题
• 有能力、有成本搭建系统

哪种业务问题适合用传统数据库？

• 对可视化需求不高
• 很少涉及关系的深度搜索
• 关系查询效率要求不高
• 数据缺乏多样性
• 暂时没有人力或成本不够

案例需要解决的业务问题

• P2P网贷环境下的反欺诈风控

2. 数据的收集 & 预处理

确定数据源:

1. 用户的基本信息
   • 大多存储在业务表里，可直接提取使用: 如姓名、年龄、学历等
   • 个别字段需要进一步处理: 同一实体如用不同名称填写，则需要对齐
2. 用户行为数据
   • 需要通过简单的处理，提取有效的信息: 如：“用户在某个页面停留时长”
3. 运营商数据
4. 网络上的公开信息
   • 需要信息抽取相关技术

3. 知识图谱的设计

常见问题
需要哪些实体、关系和属性？
哪些属性可以做为实体，哪些实体可以作为属性？
哪些信息不需要放在知识图谱中？
设计知识图谱BAFE原则
Business-业务原则
从业务逻辑出发

• 观察知识图谱可以推导出业务逻辑
• 设计时想好未来业务可能的变化

Analytics-分析原则
与关系分析无关的实体不放进图谱
Efficiency-效率原则

• 常用信息放进知识图谱
• 对分析没有太多作用的不放进图谱
• 访问效率低的不放进图谱

Redundancy-冗余原则
重复性信息、高频信息可放入传统数据库

4. 把数据存入知识图谱

10亿节点以下规模的图谱
使用Neo4j
超过10亿节点的庞大数据量

• 选择支持准分布式的系统（OrientDB, JanusGraph）
• 通过效率、冗余原则把信息存放在传统数据库中，减少知识图谱信息量

5. 上层应用的开发，以及系统的评估

基于规则的方法论

不一致性验证

• 通过规则找出潜在的矛盾点
• 如：李明、李飞注明同样的公司电话，但两人公司数据不一致

不一致性验证

基于规则提取特征

• 特征一般基于深度的搜索
• 如：申请人二度关系里有多少个实体触碰了黑名单？

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基于模式的判断

• 适用于找出团体欺诈
• 核心在于通过一些模式找到有可能存在风险的团体或者子图（sub-graph），然后对这部分子图做进一步的分析
• 如：三个实体共享很多信息，可看做为团体并进一步分析

多点共享信息

基于概率的方法

社区挖掘：从数据图中找出一些社区，进行进一步分析
标签传播：核心在于节点之间信息的传递
基于概率的方法的缺点：需要足够多的数据

基于动态网络的分析

• 聚焦时间变化与风险之间的关联

• 如：从T到T+1时刻的图谱结构变化，暗示着潜在风险

  
  图谱结构变化

六、知识图谱在其他行业的应用

教育行业

依据交互、评测、互动数据，理解学生当前的知识体系
根据逻辑进行个性化教育、因材施教

证券行业

最为常见：“一个事件发生了，对哪些公司产生什么样的影响？”
如：公司1高管的负面事件，对其他公司的影响

高管负面事件