知識圖譜在信息安全領(lǐng)域的應用(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)當中的一個(gè)新興領(lǐng)域，旨在研究用于構建知識圖譜的方法和方法學(xué)。知識圖譜工程乃是一個(gè)新興的研究和應用領(lǐng)域，關(guān)注的是知識圖譜開(kāi)發(fā)過(guò)程、知識圖譜生命周期、用于構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(yǔ)言
在過(guò)去的四年時(shí)間里，人們對于各種知識圖譜的關(guān)注日益增強。如今，知識圖譜已廣泛應用于知識工程、人工智能以及計算機科學(xué)領(lǐng)域；同時(shí)，知識圖譜還廣泛應用于知識管理、自然語(yǔ)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(yǔ)義網(wǎng)之類(lèi)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用程序以及企業(yè)機構和業(yè)務(wù)過(guò)程當中的知識可視化。知識圖譜工程為解決各種語(yǔ)義障礙所造成的互操作性問(wèn)題提供了一個(gè)前進(jìn)的方向。其中，語(yǔ)義障礙指的也就是那些與業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)和軟件類(lèi)的定義相關(guān)的障礙和問(wèn)題。知識圖譜工程是一套與特定領(lǐng)域之本體開(kāi)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） 是當前的研究熱點(diǎn)。
自從2012年Google推出自己第一版知識圖譜以來(lái)，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紛紛推出了自己的知識圖譜產(chǎn)品以作為回應。
比如在國內，互聯(lián)網(wǎng)巨頭百度和搜狗分別推出”知心“和”知立方”來(lái)改進(jìn)其搜索質(zhì)量。那么與這些傳統的互聯(lián)網(wǎng)公司相比，對處于當今風(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. 應用5. 挑戰6. 結語(yǔ) 1. 什么是知識圖譜？ 知識圖譜本質(zhì)上是語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò )，是一種基于圖的數據結構，由節點(diǎn)（Point）和邊（Edge）組成。
在知識圖譜里，每個(gè)節點(diǎn)表示現實(shí)世界中存在的“實(shí)體”，每條邊為實(shí)體與實(shí)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(lèi)的信息（Heterogeneous Information）連接在一起而得到的一個(gè)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(wèn)題的能力。
知識圖譜這個(gè)概念最早由Google提出，主要是用來(lái)優(yōu)化現有的搜索引擎。不同于基于關(guān)鍵詞搜索的傳統搜索引擎，知識圖譜可用來(lái)更好地查詢(xún)復雜的關(guān)聯(lián)信息，從語(yǔ)義層面理解用戶(hù)意圖，改進(jìn)搜索質(zhì)量。
比如在Google的搜索框里輸入Bill Gates的時(shí)候，搜索結果頁(yè)面的右側還會(huì )出現Bill Gates相關(guān)的信息比如出生年月，家庭情況等等。 另外，對于稍微復雜的搜索語(yǔ)句比如 ”Who is the wife of Bill Gates“,Google能準確返回他的妻子Melinda Gates。
這就說(shuō)明搜索引擎通過(guò)知識圖譜真正理解了用戶(hù)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(wèn)答系統（Question-Answering）等方面的問(wèn)題。
接下來(lái)我們看一下特定領(lǐng)域里的 （Domain-Specific） 知識圖譜表示方式和應用，這也是工業(yè)界比較關(guān)心的話(huà)題。 2. 知識圖譜的表示 假設我們用知識圖譜來(lái)描述一個(gè)事實(shí)（Fact） - “張三是李四的父親”。
這里的實(shí)體是張三和李四，關(guān)系是“父親”（is_father_of）。當然，張三和李四也可能會(huì )跟其他人存在著(zhù)某種類(lèi)型的關(guān)系（暫時(shí)不考慮）。
當我們把電話(huà)號碼也作為節點(diǎn)加入到知識圖譜以后（電話(huà)號碼也是實(shí)體），人和電話(huà)之間也可以定義一種關(guān)系叫 has_phone，就是說(shuō)某個(gè)電話(huà)號碼是屬于某個(gè)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(shí)間作為屬性（Property）添加到 has_phone 關(guān)系里來(lái)表示開(kāi)通電話(huà)號碼的時(shí)間。這種屬性不僅可以加到關(guān)系里，還可以加到實(shí)體當中，當我們把所有這些信息作為關(guān)系或者實(shí)體的屬性添加后，所得到的圖譜稱(chēng)之為屬性圖 （Property Graph）。
屬性圖和傳統的RDF格式都可以作為知識圖譜的表示和存儲方式，但二者還是有區別的，這將在后面章節做簡(jiǎn)單說(shuō)明。 3. 知識圖譜的存儲 知識圖譜是基于圖的數據結構，它的存儲方式主要有兩種形式：RDF存儲格式和圖數據庫（Graph Database）。
至于它們有哪些區別，請參考【1】。下面的曲線(xiàn)表示各種數據存儲類(lèi)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(gè)數據庫存儲領(lǐng)域的飛速發(fā)展。這幅曲線(xiàn)圖來(lái)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據庫排名。
從這個(gè)排名中可以看出neo4j在整個(gè)圖存儲領(lǐng)域里占據著(zhù)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。這部分數據來(lái)源于 DB-Engines Ranking 當然，如果需要設計的知識圖譜非常簡(jiǎn)單，而且查詢(xún)也不會(huì )涉及到1度以上的關(guān)聯(lián)查詢(xún)，我們也可以選擇用關(guān)系型數據存儲格式來(lái)保存知識圖譜。
但對那些稍微復雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò )（現實(shí)生活中的實(shí)體和關(guān)系普遍都比較復雜），知識圖譜的優(yōu)點(diǎn)還是非常明顯的。首先，在關(guān)聯(lián)查詢(xún)的效率上會(huì )比傳統的存儲方式有顯著(zhù)的提高。
當我們涉及到2,3度的關(guān)聯(lián)查詢(xún)，基于知識圖譜的查詢(xún)效率會(huì )高出幾千倍甚至幾百萬(wàn)倍。其次，基于圖的存儲在設計上會(huì )非常靈活，一般只需要局部的改動(dòng)即可。
比如我們有一個(gè)新的數據源，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，如果后續要改變，它的代價(jià)是非常高的。
最后，把實(shí)體和關(guān)系存儲在圖數據結構是一種符合整個(gè)故事邏輯的最好的方式。 4. 應用 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)中的應用。
當然，很多應用場(chǎng)景和想法都可以延伸到其他的各行各業(yè)。這里提到的應用場(chǎng)景只是冰山一角， 在很多其他的應用上，知識圖譜仍然可以發(fā)揮它潛在的價(jià)值， 我們在后續的文章中會(huì )繼續討論。
反欺詐 反欺詐是風(fēng)控中非常重要的一道環(huán)節。基于大數據的反欺詐的難點(diǎn)在于如何把不同來(lái)源的數據（結構化，非結構）整合在一起，并構建反欺詐引擎，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(huì )涉及到復雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò )，這也給欺詐審核帶來(lái)了新的挑戰。 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(gè)問(wèn)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）導航系統并顯示同知識存儲間重要態(tài)聯(lián)系知識管理系統輸模塊輸內容包括知識源整合知識內容知識流知識匯聚作用協(xié)助組織機構發(fā)掘其智力資產(chǎn)價(jià)值所權位置使用；使組織機構內各種專(zhuān)家技能轉化顯性知識并進(jìn)內化組織知識資源；鑒定并排除知識流限制素；發(fā)揮機構現知識資產(chǎn)杠桿作用 知識圖譜稱(chēng)科知識圖譜通應用數、圖形、信息視化技術(shù)、信息科等科理論與與計量引文析、共現析等結合并利用視化圖譜形象展示科核結構、發(fā)展歷史、前沿領(lǐng)域及整體知識架構達科融合目現中國論科研究提供切實(shí)、價(jià)值參考 知識圖譜（Mapping Knowledge Domain）稱(chēng)科知識圖譜圖書(shū)情報界稱(chēng)知識域視化或知識領(lǐng)域映射圖顯示知識發(fā)展進(jìn)程與結構關(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、構建、繪制顯示知識及間相互聯(lián)系 具體說(shuō)知識圖譜通應用數、圖形、信息視化技術(shù)、信息科等科理論與與計量引文析、共現析等結合并利用視化圖譜形象展示科核結構、發(fā)展歷史、前沿領(lǐng)域及整體知識架構達科融合目現中國論復雜知識領(lǐng)域通數據挖掘、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)展規律科研究提供切實(shí)、價(jià)值參考迄今止其實(shí)際應用發(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(diǎn)
1、用戶(hù)搜索次數越多，范圍越廣，Google 就能獲取越多信息和內容。
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(hù)搜索時(shí)的連貫性。
4、為用戶(hù)找出更加準確的信息，作出更全面的總結并提供更有深度相關(guān)的信息。
5、把與關(guān)鍵詞相關(guān)的知識體系系統化地展示給用戶(hù)。
6、用戶(hù)只需登錄Google旗下60多種在線(xiàn)服務(wù)中的一種就能獲取在其他服務(wù)上保留的信息和數據。
7、Google從整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)汲取有用的信息讓用戶(hù)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(chēng)為科學(xué)知識圖譜，它通過(guò)將應用數學(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、共現分析等方法結合，并利用可視化的圖譜形象地展示學(xué)科的核心結構、發(fā)展歷史、前沿領(lǐng)域以及整體知識架構達到多學(xué)科融合目的的現代理論。為學(xué)科研究提供切實(shí)的、有價(jià)值的參考。
6.知識圖譜的簡(jiǎn)介
知識圖譜（Mapping Knowledge Domain）也被稱(chēng)為科學(xué)知識圖譜，在圖書(shū)情報界稱(chēng)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(jìn)程與結構關(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、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系。
具體來(lái)說(shuō)，知識圖譜是通過(guò)將應用數學(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、共現分析等方法結合，并利用可視化的圖譜形象地展示學(xué)科的核心結構、發(fā)展歷史、前沿領(lǐng)域以及整體知識架構達到多學(xué)科融合目的的現代理論。它把復雜的知識領(lǐng)域通過(guò)數據挖掘、信息處理、知識計量和圖形繪制而顯示出來(lái)，揭示知識領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)發(fā)展規律，為學(xué)科研究提供切實(shí)的、有價(jià)值的參考。迄今為止，其實(shí)際應用在發(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。
