知識圖譜 (Knowledge Graph) 是當前的研究熱點。自從2012年Google推出自己第一版知識圖譜以來，它在學術界和工業界掀起了一股熱潮。各大互聯網企業在之後的短短一年內紛紛推出了自己的知識圖譜產品以作為回應。比如在國內，互聯網巨頭網路和搜狗分別推出」知心「和」知立方」來改進其搜索質量。那麼與這些傳統的互聯網公司相比，對處於當今風口浪尖上的行業 - 互聯網金融， 知識圖譜可以有哪方面的應用呢？
目錄
1. 什麼是知識圖譜？
2. 知識圖譜的表示
3. 知識圖譜的存儲
4. 應用
5. 挑戰
6. 結語
1. 什麼是知識圖譜？
知識圖譜本質上是語義網路，是一種基於圖的數據結構，由節點(Point)和邊(Edge)組成。在知識圖譜里，每個節點表示現實世界中存在的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。知識圖譜是關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系網路。知識圖譜提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。
知識推理
推理能力是人類智能的重要特徵，使得我們可以從已有的知識中發現隱含的知識， 一般的推理往往需要一些規則的支持【3】。例如「朋友」的「朋友」，可以推理出「朋友」關系，「父親」的「父親」可以推理出「祖父」的關系。再比如張三的朋友很多也是李四的朋友，那我們可以推測張三和李四也很有可能是朋友關系。當然，這里會涉及到概率的問題。當信息量特別多的時候，怎麼把這些信息（side information）有效地與推理演算法結合在一起才是最關鍵的。常用的推理演算法包括基於邏輯（Logic） 的推理和基於分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。隨著深度學習在人工智慧領域的地位變得越來越重要，基於分布式表示方法的推理也成為目前研究的熱點。如果有興趣可以參考一下這方面目前的工作進展【4,5,6,7】。
大數據、小樣本、構建有效的生態閉環是關鍵
雖然現在能獲取的數據量非常龐大，我們仍然面臨著小樣本問題，也就是樣本數量少。假設我們需要搭建一個基於機器學習的反欺詐評分系統，我們首先需要一些欺詐樣本。但實際上，我們能拿到的欺詐樣本數量不多，即便有幾百萬個貸款申請，最後被我們標記為欺詐的樣本很可能也就幾萬個而已。這對機器學習的建模提出了更高的挑戰。每一個欺詐樣本我們都是以很高昂的「代價」得到的。隨著時間的推移，我們必然會收集到更多的樣本，但樣本的增長空間還是有局限的。這有區別於傳統的機器學習系統，比如圖像識別，不難拿到好幾十萬甚至幾百萬的樣本。
在這種小樣本條件下，構建有效的生態閉環尤其的重要。所謂的生態閉環，指的是構建有效的自反饋系統使其能夠實時地反饋給我們的模型，並使得模型不斷地自優化從而提升准確率。為了搭建這種自學習系統，我們不僅要完善已有的數據流系統，而且要深入到各個業務線，並對相應的流程進行優化。這也是整個反欺詐環節必要的過程，我們要知道整個過程都充滿著博弈。所以我們需要不斷地通過反饋信號來調整我們的策略。
6. 結語
知識圖譜在學術界和工業界受到越來越多的關注。除了本文中所提到的應用，知識圖譜還可以應用在許可權管理，人力資源管理等不同的領域。在後續的文章中會詳細地講到這方面的應用。
參考文獻
【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】劉知遠 知識圖譜——機器大腦中的知識庫 第二章 知識圖譜——機器大腦中的知識庫
【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).
Ⅱ 有沒有知識圖譜自動化的構建工具
知識圖譜構建工具_自動構建知識圖譜 由於谷歌提出了「知識圖譜」的概念,因此,很多人開始關注「知識圖譜」。但如何構建「知識圖譜」,尤其是如何自動構建知識圖譜,卻鮮有詳細介紹。
Ⅲ 製作知識圖譜需要什麼軟體
知識圖譜（Knowledge Graph）又稱為科學知識圖譜，在圖書情報界稱為知識域可視化或知識領域映射地圖，是顯示知識發展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯系。
Ⅳ 什麼軟體可以自動識圖建立起主體結構
網路識圖可以自動識圖建立起主體結構。
網路識圖是通過圖像識別和圖片檢索的技術，給用戶提供海量的圖片信息。在用戶上傳自己需要查找的圖片時，網路識圖會通過識別圖片，在自己的海量圖庫中給用戶展示更多尺寸和更多高清的圖片和圖片的url地址供用戶使用。
網路識圖共有4個主要功能：
1、相同圖像搜索用戶通過上傳的圖片進行搜索，網路識圖工具會進行識別相似圖片，從而提供給用戶更多有水印/無水印的的圖片，從而滿足用戶的搜索需求；
2、全網人臉搜索這個功能是網路識圖引入的一種自動人臉識別技術，用戶上傳圖片後，識圖工具會將人臉信息在圖庫中進行搜索對比，能成功的識別出准確的信息反饋給用戶；
3、相似圖像搜索這個功能是根據網路的演算法對圖片進行識別，從海量的圖庫中提供給用戶更多相似的圖片；
4、圖片知識圖譜知識圖譜是根據用戶上傳的照片進行信息識別，准確的給出用戶所需的信息，目前網路主攻的是美女圖片及植物網路的只是方面，用戶在上傳圖片後，網路會給出准確的網路等信息。
Ⅳ 以下圖標是什麼app
掌門好家長，一個全科知識圖譜APP
Ⅵ 使用知識圖譜相關軟體進行文獻分析時,應注意哪些問題
摘要 你好，對於大部分書籍，重要的內容只佔全書的20%左右，所以學會高效閱讀很重要。閱讀中，最好能練成一邊閱讀一邊在腦海中簡單構架思維導圖的習慣和能力，這樣可以大大的提升閱讀效率。現在，我已經養成了有目的、有重點地進行閱讀的習慣，這樣可以使我在閱讀中善於發現重點、新問題、新觀點和新材料，這樣既有助於提升閱讀速度，同時也能提升閱讀理解和記憶效率。當然了，這需要自己在平時的閱讀中有意識的培養。注意文獻分析的准確性。希望對你有所幫助。祝你生活愉快哦。
Ⅶ 如何構建知識圖譜
自己建嗎可以下載圖譜軟體構建
http://www.cnblogs.com/R0b1n/p/5224065.html可以參考一下這個
SPSS: 大型統計分析軟體，商用軟體。具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形繪制等功能。常用於多元統計分析、數據挖掘和數據可視化。
Bibexcel: 瑞典科學計量學家Persoon開發的科學計量學軟體，用於科學研究免費軟體。具有文獻計量分析、引文分析、共引分析、耦合分析、聚類分析和數據可視化等功能。可用於分析ISI的SCI、SSCI和A&HCI文獻資料庫。
HistCite: Eugene Garfield等人於2001年開發的科學文獻引文鏈接分析和可視化系統，免費軟體。可對ISI的SCI、SSCI和SA&HCI等文獻資料庫的引文數據進行計量分析，生成文獻、作者和期刊的引文矩陣和實時動態引文編年圖。直觀的反映文獻之間的引用關系、主題的宗譜關系、作者歷史傳承關系、科學知識發展演進等。
CiteSpace: 陳超美博士開發的專門用於科學知識圖譜繪制的免費軟體。國內使用最多知識圖譜繪制軟體。可用於追蹤研究領域熱點和發展趨勢，了解研究領域的研究前沿及演進關鍵路徑，重要的文獻、作者及機構。可用於對ISI、CSSCI和CNKI等多種文獻資料庫進行分析。
TDA: Thomson Data Analyzer（TDA）是Thomson集團基於VantagePoint開發文獻分析工具。商用軟體。具有去重、分段等數據預處理功能；可形成共現矩陣、因子矩陣等多種分析矩陣；可使用Pearson、Cosine等多種演算法進行數據標准化；可進行知識圖譜可視化展示。
Sci2 Tools: 印第安納大學開發的用於研究科學結構的模塊化工具可從時間、空間、主題、網路分析和可視化等多角度，分析個體、局部和整體水平的知識單元。
ColPalRed: Gradnada大學開發的共詞單元文獻分析軟體。商用軟體。結構分析，在主題網路中展現知識（詞語及其關系）；戰略分析，通過中心度和密度，在主題網路中為主題定位；動態分析，分析主題網路演變，鑒定主題路徑和分支。
Leydesdorff: 系類軟體。阿姆斯特丹大學Leydesdorff開發的這對文獻計量的小程序集合。處理共詞分析、耦合分析、共引分析等知識單元體系。使用「層疊圖」實現可視化知識的靜態布局和動態變化。
Word Smith: 詞頻分析軟體。可將文本中單詞出現頻率排序和找出單詞的搭配片語。
NWB Tools: 印第安納大學開發的對大規模知識網路進行建模、分析和可視化工具. 數據預處理；構建共引、共詞、耦合等多種網路；可用多種方法進行網路分析；可進行可視化展示.
Ucinet NetDraw: Ucinet是社會網路分析工具。包括網路可視化工具Net Draw。用於處理多種關系數據，可通過節點屬性對節點的顏色、形狀和大小等進行設置。用於社交網路分析和網路可視化。
Pajek: 來自斯洛維尼亞的分析大型網路的社會網路分析免費軟體。Pajek基於圖論、網路分析和可視化技術，主要用於大型網路分解，網路關系展示，科研作者合作網路圖譜的繪制。
VOSviewer: 荷蘭萊頓大學開發的文獻可視化分析工具。使用基於VOS聚類技術技術實現知識單元可視化工具。突出特點可視化能力強，適合於大規模樣本數據。四種視圖瀏覽：標簽視圖、密度視圖、聚類視圖和分散視圖。
[4]陳悅, 劉則淵, 陳勁等. 科學知識圖譜的發展歷程[J]. 科學學研究, 2008, (03): 449-460.
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[22]Van Eck, N.J.和Waltman, L. VOSviewer: A computer program for bibliometric mapping[J]. 2009
Ⅷ 什麼是知識圖譜
知識圖譜，是通過將應用數學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現分析等方法結合，並利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結構、發展歷史、前沿領域以及整體知識架構達到多學科融合目的的現代理論。
Ⅸ 什麼軟體可以學識圖
1、網路識圖
網路識圖是通過圖像識別和圖片檢索的技術，給用戶提供海量的圖片信息。在用戶上傳自己需要查找的圖片時，網路識圖會通過識別圖片，在自己的海量圖庫中給用戶展示更多尺寸和更多高清的圖片和圖片的url地址供用戶使用。
網路識圖共有4個主要功能：
1、相同圖像搜索
用戶通過上傳的圖片進行搜索，網路識圖工具會進行識別相似圖片，從而提供給用戶更多有水印/無水印的的圖片，從而滿足用戶的搜索需求；
2、全網人臉搜索
這個功能是網路識圖引入的一種自動人臉識別技術，用戶上傳圖片後，識圖工具會將人臉信息在圖庫中進行搜索對比，能成功的識別出准確的信息反饋給用戶；
3、相似圖像搜索
這個功能是根據網路的演算法對圖片進行識別，從海量的圖庫中提供給用戶更多相似的圖片；
4、圖片知識圖譜
知識圖譜是根據用戶上傳的照片進行信息識別，准確的給出用戶所需的信息，目前網路主攻的是美女圖片及植物網路的只是方面，用戶在上傳圖片後，網路會給出准確的網路等信息，
2、形色APP
形色是一款專注於植物識別的APP，主要是進行花卉識別，目前形色一共有4000種植物，准確率高達92%。另外還有形色地圖與社交等功能應用，算是一款比較小眾的APP了。
這款APP的界面也是非常簡單和小清新了，還有一些文章和社交版塊，能夠促進用戶和用戶之間的交流。
3、愛植拍APP
愛植拍是一款AI智能識別植物的神器，內部包含近6萬種植物詞庫，光中國境內植物就包含3萬多種，幾乎覆蓋身邊所有常見的花草樹木。不認識植物，一拍快速識別呈現植物相關信息。
和形色一樣，這款APP也有分享功能，特別適合一些植物的愛好者，也適用於寶媽給孩子進行科普。簡直是植物科普神器了！
目前我知道的幾款比較好用的就是上面這三個了。如果還有其他比較好的工具也歡迎在下方留言，我會抽空回復。
Ⅹ 知識圖譜有什麼用處
知識圖譜 (Knowledge Graph) 是當前的研究熱點。自從2012年Google推出自己第一版知識圖譜以來，它在學術界和工業界掀起了一股熱潮。各大互聯網企業在之後的短短一年內紛紛推出了自己的知識圖譜產品以作為回應。比如在國內，互聯網巨頭網路和搜狗分別推出」知心「和」知立方」來改進其搜索質量。那麼與這些傳統的互聯網公司相比，對處於當今風口浪尖上的行業 - 互聯網金融， 知識圖譜可以有哪方面的應用呢？
目錄
1. 什麼是知識圖譜？
2. 知識圖譜的表示
3. 知識圖譜的存儲
4. 應用
5. 挑戰
6. 結語
1. 什麼是知識圖譜？
知識圖譜本質上是語義網路，是一種基於圖的數據結構，由節點(Point)和邊(Edge)組成。在知識圖譜里，每個節點表示現實世界中存在的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。知識圖譜是關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系網路。知識圖譜提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。
知識推理
推理能力是人類智能的重要特徵，使得我們可以從已有的知識中發現隱含的知識， 一般的推理往往需要一些規則的支持【3】。例如「朋友」的「朋友」，可以推理出「朋友」關系，「父親」的「父親」可以推理出「祖父」的關系。再比如張三的朋友很多也是李四的朋友，那我們可以推測張三和李四也很有可能是朋友關系。當然，這里會涉及到概率的問題。當信息量特別多的時候，怎麼把這些信息（side information）有效地與推理演算法結合在一起才是最關鍵的。常用的推理演算法包括基於邏輯（Logic） 的推理和基於分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。隨著深度學習在人工智慧領域的地位變得越來越重要，基於分布式表示方法的推理也成為目前研究的熱點。如果有興趣可以參考一下這方面目前的工作進展【4,5,6,7】。
大數據、小樣本、構建有效的生態閉環是關鍵
雖然現在能獲取的數據量非常龐大，我們仍然面臨著小樣本問題，也就是樣本數量少。假設我們需要搭建一個基於機器學習的反欺詐評分系統，我們首先需要一些欺詐樣本。但實際上，我們能拿到的欺詐樣本數量不多，即便有幾百萬個貸款申請，最後被我們標記為欺詐的樣本很可能也就幾萬個而已。這對機器學習的建模提出了更高的挑戰。每一個欺詐樣本我們都是以很高昂的「代價」得到的。隨著時間的推移，我們必然會收集到更多的樣本，但樣本的增長空間還是有局限的。這有區別於傳統的機器學習系統，比如圖像識別，不難拿到好幾十萬甚至幾百萬的樣本。
在這種小樣本條件下，構建有效的生態閉環尤其的重要。所謂的生態閉環，指的是構建有效的自反饋系統使其能夠實時地反饋給我們的模型，並使得模型不斷地自優化從而提升准確率。為了搭建這種自學習系統，我們不僅要完善已有的數據流系統，而且要深入到各個業務線，並對相應的流程進行優化。這也是整個反欺詐環節必要的過程，我們要知道整個過程都充滿著博弈。所以我們需要不斷地通過反饋信號來調整我們的策略。
6. 結語
知識圖譜在學術界和工業界受到越來越多的關注。除了本文中所提到的應用，知識圖譜還可以應用在許可權管理，人力資源管理等不同的領域。在後續的文章中會詳細地講到這方面的應用。
參考文獻
【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】劉知遠 知識圖譜——機器大腦中的知識庫 第二章 知識圖譜——機器大腦中的知識庫
【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).