知識圖譜在信息安全領(lǐng)域的應(yīng)用(知識圖譜在知識工程中,處于什么樣的地位或起什么樣的作用)
1.知識圖譜在知識工程中,處于什么樣的地位或起什么樣的作用
知識圖譜工程，是計算機科學(xué)、信息科學(xué)、情報學(xué)當(dāng)中的一個新興領(lǐng)域，旨在研究用于構(gòu)建知識圖譜的方法和方法學(xué)。知識圖譜工程乃是一個新興的研究和應(yīng)用領(lǐng)域，關(guān)注的是知識圖譜開發(fā)過程、知識圖譜生命周期、用于構(gòu)建知識圖譜的方法和方法學(xué)以及那些用于支持這些方面的工具套裝和語言
在過去的四年時間里，人們對于各種知識圖譜的關(guān)注日益增強。如今，知識圖譜已廣泛應(yīng)用于知識工程、人工智能以及計算機科學(xué)領(lǐng)域；同時，知識圖譜還廣泛應(yīng)用于知識管理、自然語言處理、電子商務(wù)、智能信息集成、生物信息學(xué)和教育等方面以及語義網(wǎng)之類的新興領(lǐng)域。知識圖譜旨在明確特定領(lǐng)域的那些隱含在軟件應(yīng)用程序以及企業(yè)機構(gòu)和業(yè)務(wù)過程當(dāng)中的知識可視化。知識圖譜工程為解決各種語義障礙所造成的互操作性問題提供了一個前進的方向。其中，語義障礙指的也就是那些與業(yè)務(wù)術(shù)語和軟件類的定義相關(guān)的障礙和問題。知識圖譜工程是一套與特定領(lǐng)域之本體開發(fā)工作相關(guān)的任務(wù)。
2.知識圖譜有什么用處
知識圖譜 （Knowledge Graph） 是當(dāng)前的研究熱點。
自從2012年Google推出自己第一版知識圖譜以來，它在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界掀起了一股熱潮。各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在之后的短短一年內(nèi)紛紛推出了自己的知識圖譜產(chǎn)品以作為回應(yīng)。
比如在國內(nèi)，互聯(lián)網(wǎng)巨頭百度和搜狗分別推出”知心“和”知立方”來改進其搜索質(zhì)量。那么與這些傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)公司相比，對處于當(dāng)今風(fēng)口浪尖上的行業(yè) - 互聯(lián)網(wǎng)金融， 知識圖譜可以有哪方面的應(yīng)用呢？ 目錄1. 什么是知識圖譜？2. 知識圖譜的表示3. 知識圖譜的存儲4. 應(yīng)用5. 挑戰(zhàn)6. 結(jié)語 1. 什么是知識圖譜？ 知識圖譜本質(zhì)上是語義網(wǎng)絡(luò)，是一種基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由節(jié)點（Point）和邊（Edge）組成。
在知識圖譜里，每個節(jié)點表示現(xiàn)實世界中存在的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關(guān)系”。知識圖譜是關(guān)系的最有效的表示方式。
通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息（Heterogeneous Information）連接在一起而得到的一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。知識圖譜提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。
知識圖譜這個概念最早由Google提出，主要是用來優(yōu)化現(xiàn)有的搜索引擎。不同于基于關(guān)鍵詞搜索的傳統(tǒng)搜索引擎，知識圖譜可用來更好地查詢復(fù)雜的關(guān)聯(lián)信息，從語義層面理解用戶意圖，改進搜索質(zhì)量。
比如在Google的搜索框里輸入Bill Gates的時候，搜索結(jié)果頁面的右側(cè)還會出現(xiàn)Bill Gates相關(guān)的信息比如出生年月，家庭情況等等。 另外，對于稍微復(fù)雜的搜索語句比如 ”Who is the wife of Bill Gates“,Google能準(zhǔn)確返回他的妻子Melinda Gates。
這就說明搜索引擎通過知識圖譜真正理解了用戶的意圖。 上面提到的知識圖譜都是屬于比較寬泛的范疇，在通用領(lǐng)域里解決搜索引擎優(yōu)化和問答系統(tǒng)（Question-Answering）等方面的問題。
接下來我們看一下特定領(lǐng)域里的 （Domain-Specific） 知識圖譜表示方式和應(yīng)用，這也是工業(yè)界比較關(guān)心的話題。 2. 知識圖譜的表示 假設(shè)我們用知識圖譜來描述一個事實（Fact） - “張三是李四的父親”。
這里的實體是張三和李四，關(guān)系是“父親”（is_father_of）。當(dāng)然，張三和李四也可能會跟其他人存在著某種類型的關(guān)系（暫時不考慮）。
當(dāng)我們把電話號碼也作為節(jié)點加入到知識圖譜以后（電話號碼也是實體），人和電話之間也可以定義一種關(guān)系叫 has_phone，就是說某個電話號碼是屬于某個人。下面的圖就展示了這兩種不同的關(guān)系。
另外，我們可以把時間作為屬性（Property）添加到 has_phone 關(guān)系里來表示開通電話號碼的時間。這種屬性不僅可以加到關(guān)系里，還可以加到實體當(dāng)中，當(dāng)我們把所有這些信息作為關(guān)系或者實體的屬性添加后，所得到的圖譜稱之為屬性圖 （Property Graph）。
屬性圖和傳統(tǒng)的RDF格式都可以作為知識圖譜的表示和存儲方式，但二者還是有區(qū)別的，這將在后面章節(jié)做簡單說明。 3. 知識圖譜的存儲 知識圖譜是基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它的存儲方式主要有兩種形式：RDF存儲格式和圖數(shù)據(jù)庫（Graph Database）。
至于它們有哪些區(qū)別，請參考【1】。下面的曲線表示各種數(shù)據(jù)存儲類型在最近幾年的發(fā)展情況。
從這里我們可以明顯地看到基于圖的存儲方式在整個數(shù)據(jù)庫存儲領(lǐng)域的飛速發(fā)展。這幅曲線圖來源于 Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years 下面的列表表示的是目前比較流行的基于圖存儲的數(shù)據(jù)庫排名。
從這個排名中可以看出neo4j在整個圖存儲領(lǐng)域里占據(jù)著NO.1的地位，而且在RDF領(lǐng)域里Jena還是目前為止最為流行的存儲框架。這部分數(shù)據(jù)來源于 DB-Engines Ranking 當(dāng)然，如果需要設(shè)計的知識圖譜非常簡單，而且查詢也不會涉及到1度以上的關(guān)聯(lián)查詢，我們也可以選擇用關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲格式來保存知識圖譜。
但對那些稍微復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)（現(xiàn)實生活中的實體和關(guān)系普遍都比較復(fù)雜），知識圖譜的優(yōu)點還是非常明顯的。首先，在關(guān)聯(lián)查詢的效率上會比傳統(tǒng)的存儲方式有顯著的提高。
當(dāng)我們涉及到2,3度的關(guān)聯(lián)查詢，基于知識圖譜的查詢效率會高出幾千倍甚至幾百萬倍。其次，基于圖的存儲在設(shè)計上會非常靈活，一般只需要局部的改動即可。
比如我們有一個新的數(shù)據(jù)源，我們只需要在已有的圖譜上插入就可以。于此相反，關(guān)系型存儲方式靈活性方面比較差，它所有的Schema都是提前定義好的，如果后續(xù)要改變，它的代價是非常高的。
最后，把實體和關(guān)系存儲在圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一種符合整個故事邏輯的最好的方式。 4. 應(yīng)用 在本文中，我們主要討論知識圖譜在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)中的應(yīng)用。
當(dāng)然，很多應(yīng)用場景和想法都可以延伸到其他的各行各業(yè)。這里提到的應(yīng)用場景只是冰山一角， 在很多其他的應(yīng)用上，知識圖譜仍然可以發(fā)揮它潛在的價值， 我們在后續(xù)的文章中會繼續(xù)討論。
反欺詐 反欺詐是風(fēng)控中非常重要的一道環(huán)節(jié)?；诖髷?shù)據(jù)的反欺詐的難點在于如何把不同來源的數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)）整合在一起，并構(gòu)建反欺詐引擎，從而有效地識別出欺詐案件（比如身份造假，團體欺詐，代辦包裝等）。
而且不少欺詐案件會涉及到復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，這也給欺詐審核帶來了新的挑戰(zhàn)。 知識圖譜，作為關(guān)系的直接表示方式，可以很好地解決這兩個問題。
首。
3.知識圖譜技術(shù)能對企業(yè)或科研院所能起到什么作用
僅供參考 知識圖種知識（既包括顯性、編碼知識包括隱性知識）導(dǎo)航系統(tǒng)并顯示同知識存儲間重要態(tài)聯(lián)系知識管理系統(tǒng)輸模塊輸內(nèi)容包括知識源整合知識內(nèi)容知識流知識匯聚作用協(xié)助組織機構(gòu)發(fā)掘其智力資產(chǎn)價值所權(quán)位置使用；使組織機構(gòu)內(nèi)各種專家技能轉(zhuǎn)化顯性知識并進內(nèi)化組織知識資源；鑒定并排除知識流限制素；發(fā)揮機構(gòu)現(xiàn)知識資產(chǎn)杠桿作用 知識圖譜稱科知識圖譜通應(yīng)用數(shù)、圖形、信息視化技術(shù)、信息科等科理論與與計量引文析、共現(xiàn)析等結(jié)合并利用視化圖譜形象展示科核結(jié)構(gòu)、發(fā)展歷史、前沿領(lǐng)域及整體知識架構(gòu)達科融合目現(xiàn)中國論科研究提供切實、價值參考 知識圖譜（Mapping Knowledge Domain）稱科知識圖譜圖書情報界稱知識域視化或知識領(lǐng)域映射圖顯示知識發(fā)展進程與結(jié)構(gòu)關(guān)系系列各種同圖形用視化技術(shù)描述知識資源及其載體挖掘、析、構(gòu)建、繪制顯示知識及間相互聯(lián)系 具體說知識圖譜通應(yīng)用數(shù)、圖形、信息視化技術(shù)、信息科等科理論與與計量引文析、共現(xiàn)析等結(jié)合并利用視化圖譜形象展示科核結(jié)構(gòu)、發(fā)展歷史、前沿領(lǐng)域及整體知識架構(gòu)達科融合目現(xiàn)中國論復(fù)雜知識領(lǐng)域通數(shù)據(jù)挖掘、信息處理、知識計量圖形繪制顯示揭示知識領(lǐng)域態(tài)發(fā)展規(guī)律科研究提供切實、價值參考迄今止其實際應(yīng)用發(fā)達家已經(jīng)逐步拓展并取較效我仍屬研究起步階段。
4.知識圖譜的重要特點
1、用戶搜索次數(shù)越多，范圍越廣，Google 就能獲取越多信息和內(nèi)容。
2、賦予字串新的意義，而不只是單純的字串。
3、融合了所有的學(xué)科，以便于用戶搜索時的連貫性。
4、為用戶找出更加準(zhǔn)確的信息，作出更全面的總結(jié)并提供更有深度相關(guān)的信息。
5、把與關(guān)鍵詞相關(guān)的知識體系系統(tǒng)化地展示給用戶。
6、用戶只需登錄Google旗下60多種在線服務(wù)中的一種就能獲取在其他服務(wù)上保留的信息和數(shù)據(jù)。
7、Google從整個互聯(lián)網(wǎng)汲取有用的信息讓用戶能夠獲得更多相關(guān)的公共資源。
5.知識圖譜的介紹
知識圖譜，也稱為科學(xué)知識圖譜，它通過將應(yīng)用數(shù)學(xué)、圖形學(xué)、信息可視化技術(shù)、信息科學(xué)等學(xué)科的理論與方法與計量學(xué)引文分析、共現(xiàn)分析等方法結(jié)合，并利用可視化的圖譜形象地展示學(xué)科的核心結(jié)構(gòu)、發(fā)展歷史、前沿領(lǐng)域以及整體知識架構(gòu)達到多學(xué)科融合目的的現(xiàn)代理論。為學(xué)科研究提供切實的、有價值的參考。
6.知識圖譜的簡介
知識圖譜（Mapping Knowledge Domain）也被稱為科學(xué)知識圖譜，在圖書情報界稱為知識域可視化或知識領(lǐng)域映射地圖，是顯示知識發(fā)展進程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術(shù)描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系。
具體來說，知識圖譜是通過將應(yīng)用數(shù)學(xué)、圖形學(xué)、信息可視化技術(shù)、信息科學(xué)等學(xué)科的理論與方法與計量學(xué)引文分析、共現(xiàn)分析等方法結(jié)合，并利用可視化的圖譜形象地展示學(xué)科的核心結(jié)構(gòu)、發(fā)展歷史、前沿領(lǐng)域以及整體知識架構(gòu)達到多學(xué)科融合目的的現(xiàn)代理論。它把復(fù)雜的知識領(lǐng)域通過數(shù)據(jù)挖掘、信息處理、知識計量和圖形繪制而顯示出來，揭示知識領(lǐng)域的動態(tài)發(fā)展規(guī)律，為學(xué)科研究提供切實的、有價值的參考。迄今為止，其實際應(yīng)用在發(fā)達國家已經(jīng)逐步拓展并取得了較好的效果，但它在我國仍屬研究的起步階段。
