資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：知識圖譜經過幾年的發展已經得到廣泛的應用。例如，某地區某行業連續出現了多筆逾期貸款，通過對行業和客戶的知識圖譜進行分析，可以及時發現該地區相關行業存在潛在風險的客戶。
知識圖譜經過幾年的發展已經得到廣泛的應用。當知識圖譜遇上人工智能，更加突顯出了它的優勢和價值。
最先應用于搜索![用Google搜索泰姬陵]()
最典型的就是在谷歌搜索引擎里面應用。谷歌是在2012年率先提出來知識圖譜的概念，提出這個概念的最主要的目的就是用于改善它的搜索引擎的體驗。
我們從這個圖就可以看到，用戶搜索的是泰姬陵，泰姬陵是印度的非常著名的，也是世界八大奇跡之一的景點。
這里面不一樣的地方是它在搜索引擎的右側，會以知識卡片的形式來呈現跟泰姬陵相關的結構化的信息，包括泰姬陵的地圖、圖片、景點的描述、開放時間門票等等，甚至在下面會列出跟泰姬陵相類似或者相關聯的景點，比如中國的萬里長城同樣是世界的幾大奇跡，包括金字塔等等。這樣的知識點，可以非常好的把知識組織和關聯起來。
現已廣泛應用于金融風控![借款人身份信息]()
反欺詐是風控中非常重要的一道環節，也是知識圖譜適合應用的場景。反欺詐的核心是人，這就要求把與借款人相關的數據源打通，然后抽取該借款人的特征標簽，
從而將相關的信息整合成結構化的知識圖譜。其中，不僅可以處理記錄借款人的基本信息，還可以把借款人日常生活中的消費記錄、行為記錄、關系信息、網上瀏覽記錄等整合到知識圖譜里。在此基礎上，對該借款人的借貸風險進行分析和評估。
反欺詐的應用不僅體現在貸前階段，還可以應用在貸中階段，通過構建已知的主要欺詐要素(如手機、設備、賬號和地域等)的關系圖譜，全方位了解借款人風險數據的統計分析，對潛在的欺詐行為作出及時的反應。當然，這要求能夠獲得借款人全方位的各種類型的信息，并且利用機器學習和自然語言處理技術從數據中提取出符合圖譜規格的數據。
相比虛假身份的識別，組團欺詐的發現難度更大。一般來說，團體欺詐往往隱藏在非常復雜的關系網絡里，很難識別。只有把其中隱含的關系網絡梳理清楚，
才有可能去分析出其中潛在的風險。知識圖譜，因為天生用來描述關系網絡，因而具備了分析組團欺詐的便捷手段。
電商營銷方面大顯身手![電商網站推薦商品]()
基于知識圖譜的精準營銷，能夠知道你的客戶的非常詳細的信息，包括名字，住址，經常和什么樣的人進行互動，還認識其它什么樣的人，網上的行為習慣、行為方式是什么樣子。
這樣就可以知識圖譜挖掘出更多的用戶的屬性標簽和興趣標簽，以及社會的屬性標簽，基于知識圖譜就可以進行個性化的商品核心活動的推送能夠實現，從而實現精準的營銷。
還可以借助商品知識圖譜，通過用戶已經購買的商品，推薦相關聯的潛在需求商品。
行業預測上的應用不容小覷![企業信息知識圖譜]()
基于多維度的數據，從而建立起客戶、企業和行業間的知識圖譜，從行業關聯的角度預測行業或企業面臨的風險。例如，通過對行業進行細分，根據貸款信息、行業信息建立行業間的關系模型；通過機器學習，可發現各個行業間的關聯度，如果某一行業發生了行業風險或高風險事件，根據關聯關系可以及時預測有潛在風險的其他行業。從而可以幫助金融機構做出預判，盡早地規避風險。
除此以外，通過知識圖譜，也可以將行業和企業之間數據進行連接，借助對行業的潛在風險的預測，能夠及時發現與該行業風險或系統性風險相關聯的企業客戶。
例如，某地區某行業連續出現了多筆逾期貸款，通過對行業和客戶的知識圖譜進行分析，可以及時發現該地區相關行業存在潛在風險的客戶。
還有知識搜索、智能問答方面![智能問答系統知識圖譜]()
基于知識圖譜，我們也可以提供智能搜索和數據可視化服務。智能搜索的功能指的是，知識圖譜能夠在語義上擴展用戶的搜索關鍵詞，從而返回更豐富、更全面的信息。比如，搜索某個人的身份證號，可以返回與這個人相關的所有歷史借款記錄、聯系人關系和其他相關的標簽（如黑名單等）。這些結果可以用圖形網絡的方式展示，從而把復雜的信息以直觀明了的圖像呈現出來，讓使用者對隱藏信息的來龍去脈一目了然。
問答系統可分為面向任務、面向知識和面向聊天三類，從關鍵技術上分，還可以把其分成基于搜索技術的問答系統、基于協同的問答系統、基于知識庫的問答系統。面向知識的問答系統可用于閉域和開放域，通常使用以數據為驅動的信息檢索模型。該類方法基于從問答知識庫中查找與提問問題最匹配的知識。一份最新的研究工作嘗試使用基于神經網絡的方法實現問題間的匹配。最常用的一種方法是基于知識圖譜與信息檢索相結合的方法，檢索知識圖譜可給出高準確率的問答，并以信息檢索為補充。
目前國內有代表性的企業應用搜索方面的應用：像百度“知心”，搜狗“知立方”等
智能問答方面的應用：百度度秘，阿里小蜜，搜狗汪仔等
行業應用：脈脈，天眼查，企信寶，出門問問等
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摘要：豐富的特性具有豐富的特性，比如可以用作分布式鎖可以持久化數據可以用作消息隊列排行榜計數器還支持通知過期等等。比如利用布隆過濾器，內部維護一系列合法有效的，迅速判斷出請求所攜帶的是否合法有效。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000019070847?w=750&h=300); 場景：Redis面試 showImg(http...
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