极简概述知识图谱及其应用
1、知识图谱是什么？
在珠峰书《知识图谱：认知智能理论与实战》一书中对知识图谱及相关概念的定义如下：
实体（Entity）：是指一种独立的、拥有清晰特征的、能够区别于其他事物的事物。在信息抽取、自然语言处理和知识图谱等领域，用来描述这些事物的信息即实体。实体可以是抽象的或者具体的。在知识图谱中，知识点表示为实体；在图论、知识存储或图数据库中，实体表示为顶点。
关系（Relationship）：实体之间的有向的、语义化的表示。在知识图谱中，知识间的关联及联系表现为关系；在图论、知识存储或图数据库中，关系表示为边。
知识图谱（Knowledge Graph）：由实体及实体间的关系所组成的网状的图，每个实体及其关联的属性键值对用于描述知识点，而每个关系及其属性用于表示知识点间的关联关系。
目前，知识图谱技术已经进入到了各个领域并持续发展升温，包括大金融银证保、智能制造、政府、教育、营销等各个领域等，得到广泛应用。同时，随着知识图谱技术的发展，相关的行业标准、技术规范等也将逐步完善，为知识图谱技术的发展提供更好的支持。比如我参与编制的国家标准GB/T 42131-2022《信息技术 人工智能 知识图谱技术框架》等。
2. 知识图谱的特点
结构化：知识图谱是一个结构化的知识模型，每个结点表示一个实体或概念，每条边表示两个实体或概念之间的关系。
多层次：支持多层次的结构，用于表示不同概念之间的层次关系。
大：知识图谱可以很大，涵盖多领域知识。
可视化：通过可视化工具来展示知识图谱，便于人们理解和使用。
可查询：通过查询语言（Gremlin、Cypher、SparQL 等）来获取信息，方便快捷。
可扩展：实现知识的新陈代谢。
语义查询：通过基于知识图谱的智能问答（KBQA） 等技术便捷获取所需知识。参考： 一文详解基于知识图谱的问答系统KBQA，看完就能开干了【金融 智能制造 珠峰书 企业知识管理】
3. 知识图谱在金融风控和反欺诈的应用
应用：
关联关系分析
规则挖掘：挖掘风险和欺诈的规律
社区发现：通过已知欺诈或风险，实现团伙识别。。
情境建模：建立风控或欺诈的情境模型，挖掘识别欺诈原由，实现可解释性。
金融知识问答：实现金融知识的快捷获取
价值：
提高效率
提高准确性
可解释性
案例：
某大行使用知识图谱来建立客户信用模型、识别欺诈行为、预测欺诈风险等。
该行使用知识图谱来收集、组织、分析客户信用信息，如客户的信用评级、贷款历史、还款记录等，并建立客户信用模型，用于评估客户的信用水平。
通过对客户的信用信息、交易记录等进行分析，构建反欺诈模型，识别可疑的欺诈行为，上报银保监会和央行。
4. 知识图谱在精准营销方面的应用
应用：
客户画像：基于知识图谱建立客户的画像模型，包括客户的基本信息、消费偏好、生活习惯等，实现精准地定位目标客户。
客户分群（社区发现）：分析客户的属性和行为特征，将客户分成不同的群体，实现更加精准地进行营销。
决策支持：建立营销决策支持模型，帮助企业分析市场情况、预测销售趋势、评估营销方案的可行性等，提供决策依据。
营销活动管理：通过知识图谱建立营销活动管理模型，可以帮助企业规划、实施、评估营销活动，提高营销活动的效率和效果。
价值：
提高营销效率
提高营销准确性
提高营销效果
增强客户体验
5. 知识图谱在制造业上的应用
应用：
产品研发支持：基于知识图谱建立产品知识库，包括产品的技术参数、结构特征、生产工艺等信息，实现更加精准地规划、开发产品，帮助工程师快捷获取所需知识。
品质控制：基于知识图谱实现质量和可靠性工程保障，建立品质知识库，包括品质检测标准、不良品原因分析、缺陷预测等信息，实现质量问题的自动归因分析，实现智能 FMEA 和智能 FTA 的构建和应用。
工程维修：通过知识图谱建立工程维修知识库，包括设备结构、故障原因分析、维修方法等信息，实现引导式排故等。
价值：
提高生产效率
提高生产质量
降低生产成本
增强企业竞争力
案例：
某著名汽车制造商：使用知识图谱来管理其生产流程，实现对生产流程、设备参数、工艺要求等信息的精准管理
某著名医疗器械龙头企业：使用知识图谱来管理其工艺、性能、FMEA、部件等知识库，包括生产流程、设备参数、工艺要求、标准、FMEA、质量等知识。
某著名汽车制造商：使用知识图谱来实现维修知识的管理和使用，包括设备参数、维修手册、维修工单等，并构建引导式排故应用，帮助4s 店的维修师傅实现快速的故障排查和维修。
6. 知识图谱在IT运维方面的应用
应用：
资产管理
问题和工单管理
变更管理
应急响应
案例：
运维方面，在运营商和电网应用较多。
7. 进展和展望
知识图谱最新进展可参考中文信息学会发布的《知识图谱发展报告（2022）》
CCKS2022发布《知识图谱发展报告（2022）》（福利）
虽然最近 ChatGPT 等大模型的效果卓绝，但在产业应用中，人工智能要能够真正低成本落地，知识图谱还是必不可少的，至少在10年内，知识图谱还会继续发挥其关键的作用，来帮助企业更好地管理、利用知识资产，提高工作效率、解决问题、增强竞争力、提升客户服务水平、增强品牌形象、提高客户满意度等。
至于长期，凯恩斯的名言是“长远来看我们都死了(In the long run, we are all dead)”。
事实上，在当前数字化时代，知识资产的价值越来越重要，知识图谱技术也将得到越来越广泛的应用，非常看好发展前景。
8. 总结
最后，上述内容来自于珠峰书《知识图谱：认知智能理论与实战》的总结，案例则是我在这些年在产业应用的经典案例概括。
9. 更多学习