中国知识图谱行业分析
中国知识图谱行业发展现状及展望
中国知识图谱行业发展现状及展望一、知识图谱的定义及分类知识图谱本质上是一种把世界实体和实体关系进行相互关联的语义网络，其中的节点表示实体，边则代表实体之间的各种语义关系。
在学术论文中，则根据应用场景和技术背景等，对于知识图谱提出了很多不同的定义。
总体来看，虽然知识图谱没有统一的定义，但是公认的知识图谱的概念应该包括如下几个基本要素：知识节点(从实际对象抽象而来)、边(节点间的关系，由实际关系抽象而来)和对象的数量(节点和边的数量要足够大)。
知识图谱可以从不同的角度可以将其分为不同的类型，比如从构建方法、构建技术、使用方式等。
目前比较常用的分类方法是从应用目标出发，将其分为通用知识图谱和垂直知识图谱。
通用知识图谱不面向特定的领域，强调的是知识的广度，包含了大量的常识性知识；而垂直知识图谱则面向特定领域，强调的是知识的深度，包含的某个领域的特色知识。
二、知识图谱的架构1、逻辑架构知识图谱的逻辑结构可以分为模式层和数据层两部分。
模式层在数据层之上，存储的是经过提炼的知识，通常采用本体等技术来管理。
模式层借助本体库对公理、规则和约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体类型和属性等对象之间的联系。
数据层则主要由一系列的事实组成，知识则是以事实为单位进存储。
在知识图谱的数据层，知识可以用事实为单位进行存储，也可以采用“实体-关系-实体”或者“实体-属性-性值”的三元组作为存储方式。
2、技术架构知识图谱的构建方式可以分为自顶向下和自底向上两种。
自顶向下的构建方式从结构化资源出发，通过从资源中抽取本体和模式信息，不断地加入到知识库中；自底向上的构建方法则是从公开的资源中采取技术手段获取资源，并对资源进行人工审核后再加入知识库中。
对于通用知识图谱的构建来讲，因为具有大量百科类网址资源的存在，为其提供了高质量的数据源，可以首先建立起良好的体系架构，然后从数据源中抽取所需的数据，将其填充到合理的位置中即可。
目前通用的知识图谱都非常依赖这种方法，也非常依赖高质量的数据源。
知识图谱在医疗领域的应用分析
知识图谱在医疗领域的应用分析近年来，随着人工智能技术在各个行业的逐渐普及，知识图谱作为人工智能技术的重要支撑之一，也得到了越来越广泛的应用。
在医疗领域，知识图谱的应用尤其值得关注和探索。
本文将就知识图谱在医疗领域中的应用进行分析和阐述。
一、知识图谱的基本概念知识图谱是一种将人类知识组织并建模成图谱的结构化知识库，其本质是对各种信息和知识进行语义化处理、归类和组织，以便于机器对这些知识进行理解和处理。
知识图谱在医疗领域中的应用可以打破医疗领域各方面互相孤立的状态，将患者、疾病、医疗机构等各方面的信息进行统一建模和管理。
二、知识图谱在医疗领域的应用（一）医疗知识库知识图谱可以将各种医疗知识进行细粒度的分类和组织，包括治疗方案、医学知识、药品信息等。
医生可以通过使用知识图谱来获取最新的医疗知识，并根据这些知识为患者进行治疗。
（二）医疗协同知识图谱可以将医保、药店、医院、医生等各方面的数据整合在一起，促进医疗协同，为患者提供更好的医疗服务。
例如，医生可以在知识图谱中查找药品的信息，从而减少不必要的临床试验。
患者也可以通过知识图谱来了解最适合自己的医疗服务和药品信息。
（三）疾病预测知识图谱可以收集和整合各种疾病的相关信息，通过机器学习算法进行深度学习和自动推理，从而进行疾病预测。
例如，知识图谱可以结合患者的症状、体征、生活方式等信息，帮助医生更快速、更准确地对患者的疾病进行诊断和预测。
（四）医疗图谱医疗图谱是指医疗资源的空间组织架构和地理位置等信息的可视化呈现，通过知识图谱的支持，可以更好地把握医疗流程和资源。
例如，医生可以通过知识图谱了解到特定患者的医疗流程和资源分配情况，从而对患者进行细致的关注和服务。
三、知识图谱应用面临的挑战与解决方案（一）多源异构数据整合在知识图谱的构建过程中，需要整合来自不同数据源的信息，但是这些信息又具有异构性，难以进行统一整合和组织，因此构建高质量的知识图谱需要解决多源异构数据整合的难题。
(2023)中国知识图谱行业研究报告(一)
(2023)中国知识图谱行业研究报告(一)
中国知识图谱行业研究报告
概述
•2023年中国知识图谱市场规模有望突破100亿元
•知识图谱是指利用图谱模型来表示知识的一种知识表示方法•目前国内知识图谱产业正在经历快速发展阶段
技术趋势
•基于知识图谱的智能问答系统将逐渐取代基于搜索引擎的问答方式
•基于知识图谱的智能客服系统将成为企业数字化转型的重要组成部分
•知识图谱与人工智能、区块链等技术的结合将会带来更多的应用场景
市场前景
•教育领域：利用知识图谱打造个性化、智能化的教育平台
•医疗领域：利用知识图谱构建医疗知识库和智能辅助诊断系统•金融领域：利用知识图谱加强风险控制和客户管理
行业热点
•知识图谱数据可视化工具的研发
•知识图谱自动化构建技术的提升
•知识图谱标准化和融合技术的发展
未来展望
•未来几年内，中国知识图谱市场有望保持高速增长态势
•知识图谱产业将成为人工智能发展的重要支撑
•未来，知识图谱将成为企业数字化转型的重要基础设施之一
主要挑战
•知识图谱数据的质量和规模问题
•知识图谱应用场景的局限性问题
•知识图谱行业标准和规范的缺失问题
发展策略
•加强知识图谱相关人才的培养和引进
•加强知识图谱产业生态建设，促进行业标准化和融合
•推动知识图谱技术与其他技术的深度融合，拓展应用场景
结语
中国知识图谱产业正处于高速发展期，面临诸多机遇和挑战。
未来，随着技术的成熟和应用场景的拓展，知识图谱将会为各个行业带来更多的智能化解决方案，推动数字化转型和经济发展。
知识图谱行业分析报告
知识图谱行业分析报告知识图谱行业分析报告一、定义知识图谱是指将一组实体（如人、地点、事件或概念）之间的关系表示为一个网络图形。
它是一种标准化的方法，可以将知识以结构化方式向计算机提供。
并通过机器学习和自然语言处理等技术对这些知识进行分析和推理。
二、分类特点根据知识图谱的应用场景和数据来源等分类，可以将知识图谱分为传统知识图谱、深度知识图谱、跨媒体知识图谱等。
它们的特点分别如下：1.传统知识图谱：基于关系数据库构建。
主要用于解决企业内部知识管理、搜索、排重等问题。
2.深度知识图谱：以传统知识图谱为基础，根据深度学习的理念，利用广量语言、图像等素材进行建模，拥有更为深入的内容，涵盖更多维度。
3.跨媒体知识图谱：基于异构数据源构建。
能够对不同媒体类型的数据进行一体化的检索管理。
三、产业链知识图谱行业的产业链主要包括数据采集、知识抽取、知识表示、应用开发等环节。
其中，数据采集是知识图谱的基础操作，抽取和表示是对数据的预处理，应用开发是将图谱应用在具体业务中。
四、发展历程知识图谱起源于九十年代的万维网，这时候的万维网是一堆互不关联的页面，难以建立信息的相互关系。
2002年，谷歌推出了PageRank算法，建立了万维网网页之间的连通性图谱。
此后，知识图谱的概念逐渐普及，知识图谱的相关技术得到快速发展。
五、行业政策文件国家五部委发布的《新一代人工智能发展规划》提出，要推动实现人工智能技术系统化、产业化、规模化，建设全球领先的人工智能创新中心，培育一批优秀人工智能企业。
六、经济环境随着人工智能技术的发展，知识图谱相关企业的市场需求逐渐扩大，行业规模不断壮大。
根据数据显示，2019年全球知识图谱市场规模已达20亿元，预计到2025年将达到150亿元。
七、社会环境知识图谱技术可以解决人们高效获取信息的问题，对于行业应用和人类生活有着广泛的作用。
不过，随着数据采集和使用的持续增长，难免会产生一些安全隐患，需要加强数据安全保护。
知识图谱在银行业的应用分析
一、知识图谱的概念及应用1.知识图谱的概念知识图谱于2012年5月16日由谷歌正式发布，本质是基于语义网的知识库，为了描述客观世界的概念、实体及其之间的关系，由点和边组成的一种非结构化数据。
在知识图谱中，“点”表示客观世界存在的“实体”，“边”表示实体与实体之间的“关系”。
简而言之，知识图谱就是把不同类型的信息或实体进行关联而生成的一个关系网络，基于“关系”的维度来分析并解决问题。
2.知识图谱的应用当前，数据处于爆发式的增长阶段，信息服务应用逐渐向智能化方向发展，知识图谱技术已经在智能检索、智能问答、个性化推荐等领域得到广泛应用。
在智能检索应用中，系统不再局限于关键词的匹配，而是根据用户检索的环境及目的进行推理，进而呈现出更具层次化、结构化特征的检索结果。
同时，知识图谱可以让计算机理解人类的语言模式，从而智能化地反馈用户想要的信息。
百度、搜狗等搜索引擎发布了自己的知识图谱产品，如百度“知心”、搜狗“知立方”等。
知识图谱因其自身的图挖掘、图模型计算、数据可视化等优势，可以帮助银行业者在不同的业务场景下进行分析与决策，有利于建立客户画像，进行精准营销获客，更好地表达、分析银行业务场景的交易全貌。
二、知识图谱在银行业的应用随着互联网时代的到来，银行业信息化进程已逐渐发展到现在的人工智能金融，知识图谱不仅可以服务更多的银行业务场景，也可以☐ 上海浦东发展银行信息科技部 黄 炜 高岽鸣 陈 宁知识图谱在银行业的应用分析互联网的发展带来的是数据井喷式的增加，如何从海量的数据中获取有效信息成为银行需要面对的挑战。
在此背景下，知识图谱开始崭露头角。
与传统的数据存储结构不同，知识图谱是一种基于图的数据结构，将不同种类的信息连接在一起形成一个关系网络，进而可以提供从“关系”的角度分析问题、发现问题的方法。
本文就知识图谱在银行业的应用及发展进行深入阐述。
让业务场景的分析更加智能。
1.营销类应用知识图谱结合银行的客户信息，建立社交网络知识图谱模型，筛选与高净值客户具有共同或相似行为、偏好的潜在客户群体，分析并挖掘各类业务的潜在客户，制定精准营销策略，快速提升银行业务质量。
2023年知识图谱行业市场前景分析
2023年知识图谱行业市场前景分析一、行业概述知识图谱（Knowledge Graph）是一种基于语义网络的知识组织和表示方式，旨在实现机器可读、半自动化地理解人类语言和语义信息。
随着数据规模的不断扩大和云计算、人工智能等技术的快速发展，知识图谱应用逐渐从学术界走向实际应用，成为当前人工智能领域不可或缺的技术之一。
二、市场规模国内知识图谱市场规模呈现出逐年增长的趋势。
据艾瑞咨询数据显示，2018年中国知识图谱市场规模达到了3.9亿元，预计2022年可达到29亿元。
其中，医疗、金融、物联网等领域是知识图谱应用的重点领域。
三、市场发展趋势1. 数据产业化浪潮将助推知识图谱市场随着大数据时代的到来，数据产业化浪潮已经逐渐兴起。
数据再利用率的提高成为了数据应用与商业化的发展方向。
知识图谱通过对数据进行组织和建模，实现数据的再利用，重构整个行业的数据生态。
随着数据产业化浪潮的不断升级，知识图谱技术的市场需求也会进一步提升。
2. 人工智能驱动下的智能应用持续走热知识图谱和人工智能技术结合能够构建智能应用，并落地到行业垂直领域。
知识图谱具有理解语义、表达属性和关系等优点，可提高人工智能的学习效率和表达能力，从而推动机器智能应用的发展。
预计未来几年随着智能应用的不断出现和用户需求的不断增加，知识图谱市场会持续走热。
3. 政策扶持将为知识图谱行业发展提供政策支持目前，国内的知识图谱产业还处于起步阶段，但是国家已经加大政策扶持力度，鼓励企业进行相关技术研发和应用实践。
同时，政府部门也将在知识图谱领域设置专项资金，技术梯度扶持、示范项目扶持、政策引导等方面入手，为知识图谱行业的发展提供政策支持。
四、市场前景展望随着知识图谱技术的快速发展和应用场景的逐渐丰富，未来市场前景可观。
目前，国内在知识图谱领域已经涌现出大量的企业和技术创新团队。
随着技术的不断成熟和应用场景的不断拓宽，知识图谱市场前景将会进一步扩大。
根据我国科技创新人才总量和科技产业发展潜力等方面考虑，长期来看，中国的知识图谱市场可能进一步扩大，未来发展空间广阔。
2024年知识图谱市场分析现状
2024年知识图谱市场分析现状引言知识图谱是一种基于图形关系表示知识的方法，它通过将数据转化为实体和关系的图结构，实现了知识的可视化和推理。
在过去几年中，知识图谱技术得到了广泛关注和应用。
本文将对知识图谱市场的现状进行分析，以揭示其前景和潜力。
市场规模根据市场研究机构的数据，全球知识图谱市场规模正在快速增长。
预计到2027年，该市场将达到XXXX亿美元。
这一增长主要由于企业对知识图谱技术的认可和需求的增加。
知识图谱在许多行业，如金融、医疗、零售和能源等，都有广泛的应用。
应用领域分析金融行业知识图谱在金融领域的应用非常广泛。
它可以帮助银行和金融机构进行风险管理、欺诈检测和客户关系管理等方面的工作。
通过将不同实体之间的关系进行建模，知识图谱可以提供全面的金融数据分析，并帮助机构更好地了解市场动态。
医疗行业在医疗领域，知识图谱的应用可以提高医疗数据的管理和利用效率。
它可以将医疗知识建模为实体和关系，从而帮助医生进行诊断和治疗决策。
此外，知识图谱还可以支持药物研发和基因组学研究等领域的工作。
零售行业知识图谱可以帮助零售企业实现精准的推荐和个性化营销。
通过对消费者行为和商品之间的关联关系进行分析，知识图谱可以为零售企业提供优化销售策略的决策依据。
能源领域在能源领域，知识图谱可以帮助企业进行智能能源管理和优化。
通过对能源系统中各个组件之间的关系进行建模，知识图谱可以提供实时的能源消耗数据分析，并帮助企业进行节能减排。
市场驱动因素数据爆炸随着大数据时代的到来，数据量的急剧增加成为知识图谱市场增长的主要驱动因素。
知识图谱可以对大数据进行整合和分析，帮助企业从海量数据中提取有用的信息。
人工智能发展人工智能的快速发展也推动了知识图谱市场的增长。
知识图谱可以作为人工智能的基础，帮助机器理解和利用知识。
与传统的数据库相比，知识图谱更适用于表示和推理复杂的知识关系。
数字化转型企业数字化转型的需求也促使了知识图谱市场的发展。
知识图谱技术的应用及未来发展方向
知识图谱技术的应用及未来发展方向一、引言知识图谱技术是近年来兴起的一种新型技术，可以帮助人们更好地理解和利用海量数据。
本文将对知识图谱技术的基本原理、应用场景以及未来发展方向进行深入探讨。
二、知识图谱技术的基本原理知识图谱是一种基于语义的结构化知识表示方式，它通过将不同领域的知识进行整合，并以图形的形式表示出来，方便人们进行访问和使用。
知识图谱技术的基本原理包括以下方面：1.知识表示知识图谱需要对不同类型的知识进行统一的表示和存储，在这个过程中需要使用一些知识表示的方法和技术，比如XML和RDF等。
2.知识挖掘知识图谱的构建需要从海量数据中发掘出有意义的知识，这部分工作需要使用一些机器学习和数据挖掘的技术。
3.知识融合知识图谱需要将来自不同来源的知识进行融合，这个过程中需要解决一些数据来源的不一致性和冲突问题。
4.知识查询知识图谱需要提供一些查询服务，方便人们通过语义化的方式对知识进行查找和访问。
三、知识图谱技术的应用场景知识图谱技术具有很广泛的应用场景，以下是一些典型的应用场景：1.智能客服知识图谱可以帮助企业搭建一个智能客服系统，为用户提供更加个性化的服务。
用户可以通过语音或者文字的方式与智能客服进行交互，智能客服可以通过知识图谱找到最合适的解决方案，并提供帮助。
2.医疗健康知识图谱可以帮助医疗行业提高诊断和治疗的精度和效率。
通过整合来自不同医疗机构的医疗数据，知识图谱可以为医生提供更加全面和准确的医疗知识，帮助医生做出更好的诊断和治疗方案。
3.智能推荐知识图谱可以帮助电商平台和媒体公司搭建一个智能推荐系统，为用户提供个性化的推荐服务。
通过分析用户的兴趣和行为，知识图谱可以为用户推荐最合适的商品和内容。
4.智慧城市知识图谱可以帮助城市进行智能化管理。
通过整合来自不同部门的数据，知识图谱可以为城市提供更加全面和准确的数据分析和决策支持，促进城市治理的优化和升级。
四、知识图谱技术的未来发展方向知识图谱技术具有很强的发展潜力，以下是一些未来发展方向：1.知识图谱融合未来，知识图谱技术需要更加完善地解决不同数据源之间的融合问题，实现跨领域知识的共享和推广。
2024年知识图谱市场规模分析
2024年知识图谱市场规模分析概述知识图谱已经成为当前人工智能领域的热点技术之一，以其有效整合和使用大规模结构化和非结构化数据，被广泛应用于各个领域。
本文将对知识图谱市场规模进行分析，探讨其未来发展趋势。
市场规模分析当前市场规模根据市场研究公司的数据显示，截至2019年，全球知识图谱市场规模达到XX亿美元，预计到2024年有望增长至XX亿美元，复合年增长率达到XX%。
云计算、大数据技术和人工智能的快速发展，为知识图谱的应用提供了巨大的机会。
市场驱动因素1.数据爆炸：信息时代带来了海量的数据，知识图谱有助于对这些数据进行整合和智能化分析，提升数据利用效率。
2.智能问答系统需求：知识图谱可为智能问答系统提供背景知识和语义理解，使得系统具备更高的准确性和智能化。
3.企业知识管理需求：知识图谱可帮助企业整合和管理大量的企业内部知识，提高组织的协同和决策能力。
4.智能推荐系统需求：利用知识图谱，推荐系统可以更精确地理解用户需求和兴趣，提供个性化的推荐服务。
市场应用领域知识图谱的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1.语义搜索和智能问答：通过知识图谱的语义理解能力，使得搜索结果更加准确和智能化，提供更好的用户体验。
2.企业知识管理：将企业内部知识进行整合和管理，提高团队协作和决策能力。
3.金融领域：利用知识图谱对金融市场、股票、财务报表等数据进行关联分析，辅助投资决策。
4.医疗领域：通过整合和分析医学数据、疾病知识，提供个性化的医疗服务和辅助诊断能力。
5.智能推荐系统：利用知识图谱对用户需求和兴趣进行分析，提供个性化的推荐和推荐解释。
市场竞争格局当前，全球知识图谱市场竞争激烈，主要的厂商和服务提供商包括Google、微软、IBM、百度等知名科技公司。
同时，一些初创公司也在迅速崛起，提供专业的知识图谱开发工具和解决方案。
发展趋势展望知识图谱市场未来发展可展望以下几个趋势：1.行业应用深度化：知识图谱将在各个领域得到更深入的应用，涵盖更多实际业务场景，为企业提供更智能、高效的解决方案。
2023年知识图谱行业市场规模分析
2023年知识图谱行业市场规模分析随着人工智能技术的不断发展，知识图谱作为一种结构化的语义数据表示方式，已经成为了人工智能技术的一个重要领域。
知识图谱不仅可以作为人工智能的核心技术之一，还可以应用于搜索引擎、智能客服、推荐系统以及数据分析等领域，成为了一种非常重要的技术。
本文将对知识图谱行业的市场规模进行分析。
一、知识图谱市场规模目前，全球知识图谱市场规模正在不断扩大。
根据MarketsandMarkets的研究报告，全球知识图谱市场规模将从2020年的28.1亿元美元增长到2025年的16.3亿元美元，年复合增长率为约30%。
据不完全统计，中国的知识图谱市场规模在不断扩大。
根据艾瑞咨询的研究报告，中国知识图谱市场从2017年的11亿元人民币增长到2019年的33亿元人民币，年复合增长率为约86%。
艾瑞咨询预测，到2022年，中国知识图谱市场规模将达到165亿元人民币。
二、知识图谱行业应用领域1.搜索引擎知识图谱可以以图形化的方式，将不同的实体和概念进行连接，并提供丰富的元数据信息。
对于搜索引擎来说，结合知识图谱可以提高搜索引擎的精度和召回率。
2.智能客服知识图谱可以帮助智能客服系统更好地理解用户的意图和需求，提高智能客服的质量和效率。
例如，腾讯的“对话式客服”就利用知识图谱和自然语言处理技术，实现了人机对话的智能化。
3.推荐系统知识图谱可以通过将用户画像、产品画像和行为数据相结合，提供个性化的推荐服务。
例如，淘宝通过知识图谱和机器学习技术，实现了商品的个性化推荐。
4.数据分析知识图谱可以将不同的数据源进行整合，并建立一些复杂的数据模型，帮助企业进行数据分析和决策。
例如，百度的“天工”平台提供了一套知识图谱构建和应用的解决方案，可以广泛应用于数据分析和人工智能领域。
三、未来发展趋势1.多样化的数据源随着人工智能技术的不断发展，知识图谱需要将不同的数据源进行整合，提供更加全面和准确的数据服务。
未来，知识图谱需要提供更加多样化和复杂化的数据源支持。
中国知识图谱库
中国知识图谱库
知识图谱是人工智能领域的重要分支，也是当前专家学者们的研究热点之一。
为进一步了解国内知识图谱行业发展现状，本文以软件著作权为切入点开展研究分析。
研究发现，从知识图谱整体行业来看，当前知识图谱软件市场以应用软件和基础软件为主，中间件相对较少，且绝大多数软件属于通用行业软件，软件成熟度较低，中小型企业是知识图谱领域的主力军；从知识图谱软件细分市场来看，上游基础软件中操作系统软件基本占据全部市场，中游支撑软件市场整体发展相对较弱，相关企业主要分布在华北地区，下游应用软件市场主要集中于通用行业，软件在垂直领域应用不够。
综合考虑企业的知识图谱软著数量和软件版本等情况，本文选取了软著数量较多、版本相对较高的四个典型中小微企业作为研究对象进行对比分析。
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业务1
知识工程 业务2 ...... 业务n
流程知识
传统知识工程和知识图谱
领域知识
知
识 管
管理知识
理
制度知识
文化知识
传统知识工程的知识管理
知识图谱
知识图谱是认知智能的底层支撑
为描绘物理世界生产生活行为提供有效的方法与工具
让机器具备认知智能具体体现在让机器掌握知识，拥有理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力，拥有解释数据、解 释过程进而解释现象的能力，拥有推理、规划等一系列人类所独有的思考认知能力，而这些能力的实现与大规模、结构化、 关联密度高的背景知识是密不可分的。 知识图谱通过对海量结构化和非结构化数据进行知识萃取并关联形成网状知识结构，对概念间的关系属性进行联结和转换， 支持非线性的、高阶关系的分析，为描绘物理世界生产生活行为提供了有效的方法与工具，是认知智能的底层支撑。知识 图谱帮助机器实现认知智能的“理解”和“解释”能力：通过建立从数据到知识图谱中实体、概念、关系的映射，使机器 能理解数据，从数据中提炼出行业或领域内高精度的知识；通过利用知识图谱中实体、概念和关系来解释现实世界中的事 物和现象，使机器能解释现象。更进一步的，基于知识图谱和逻辑规则或统计规律，机器能推理出实体或概念间深层的、 隐含的关系，实现认知智能的“推理”能力。
• 基于新一代信息技术演化生 成的基础设施
• 例如，以5G、物联网、工业 互联网、卫星互联网为代表 的通信网络基础设施；以人 工智能、云计算、区块链等 为代表的新技术基础设施， 以数据中心、智能计算中心 为代表的算力基础设施等
信息基础设施
新型基础设施建设的范围
• 深度应用互联网、大数据、人工智
能等技术，支撑传统基础设施转型
知识图谱构建过程的关键技术有知识表示（如RDF、OWL）、知识抽取（如实体识别与链接、关系抽取）、知识融合（如 本体对齐、实体对齐）、知识存储（如图数据库存储、RDF存储技术）、知识推理等。由于图数据相对于传统的关系型数 据具有更强大的表达能力，善于处理大量的、复杂的、互联的、多变的网状数据，因此图数据的计算与推理逐渐成为知识 图谱的重要研究任务之一。 图计算专用于图结构化数据之间关联性的推理运算，基础数据格式与图存储相对应，由代表实体和本体的“点”、代表语 义关系的“边”和边上的权重组成。图计算算法主要包括遍历算法（全盘访问每一个节点）、社区发现（用于计算社交网 络中人际关系）、PageRank（源自搜索引擎，用于网页链接排序） ，以及最短路径算法（解决图结构中距离问题），在 知识图谱中主要应用遍历算法进行知识推理，以发现实体间隐藏的关系。
知识的应用 提炼信息间的联系 组织化的信息 加工后有逻辑的数据
原始素材
知识图谱的基本构建流程
数据-知识抽取-知识融合-知识加工-知识应用
根据覆盖范围的不同，知识图谱可以区分为应用相对广泛的通用知识图谱和专属于某个特定领域的行业知识图谱：通用知 识图谱覆盖范围广，注重横向广度，强调融合更多的实体，通常采用自底向上的构建方式，从开放链接数据(“信息”)中 抽取出置信度高的实体，再逐层构建实体与实体之间的联系；行业知识图谱指向一个特定的垂直行业，注重纵向深度，具 有丰富的实体属性和数据模式，通常采用自顶向下的构建方式，先定义好本体与数据模式，再抽取实体加入到知识库。 知识图谱的构建遵循知识抽取、知识融合、知识加工、知识应用的基本流程。从海量结构化和非结构化数据中进行实体、 关系、属性和事件的信息提取，通过本体和实体对齐、指代消解解决多种类型的数据冲突问题，完成知识融合。将知识存 储到知识库中，最后进行进一步的知识推理和图谱应用。
图数据库
以图形的“节点” 象征实体，节点 间的“边”代表实体间的关系，更
有利于知识查询和价值挖掘
最短路径
用于计算一个节点到其 他节点间最短的途径， 以目标节点为中心，向 边缘扩散
新基建与知识图谱概述
1
知识图谱行业现状
2
知识图谱应用场景
3
知识图谱应用展望
4
人工智能新基建下城市创新场景
5
14
知识图谱的应用价值
“新基建”的基本架构
新型智慧城市
新型产业经济
创新驱动经济发展
新型 基础 设施
融合基础设施：智能交通基础设施、智慧能源基础设施
5G
物联网
人工智能
云计算
智能计算中心 ……
信息基础设施：通信网络基础设施、新技术基础设施、算力基础设施
创新基础设施：重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施
人工智能是新基建的重点领域
2018-2022年中国人工智能赋能实体经济市场规模
251.1
570.1
819.8
1157.0
1573.0
2018
2019e
2020e
2021e
人工智能赋能实体经济所产生的市场规模（亿元）
2022e
人工智能是新基建的重要技术
人工智能具备建设新型基础设施的产业基础和技术成熟度
基础设施指为直接生产部门和生活提供共同条件和公共服务的设施，关键属性包括共性刚需能力、公共服务、强外部性。 人工智能成为新型基础设施首先要有成熟可应用落地的技术和产业基础。 人工智能二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一。随着核心算法的突破、并行计算能力的迅速提升以及海量 数据的支撑，在深度学习等新理论的驱动下，近十年来迎来质的飞跃，产业结构也日趋成熟。随着技术不断迭代，市场认 知不断完善，相关技术与传统行业经营模式和业务流程开始产生实质性融合，应用领域也逐渐向实体经济领域和公共服务 领域拓展，全面赋能生产生活各个方面，人工智能的基础设施属性正在逐步显现。
当前呈现弱人工智能状态，在认知智能领域还处于初级阶段
人工智能分计算智能、感知智能和认知智能三个层次。
计算智能即快速计算、记忆和储存的能力；感知智能即对自然界具象事物的识别与判断能力；认知智能则为理解、分析等 能力。
当前，数据标准化已经趋于成熟，以快速计算和存储为目标的计算智能已基本实现；在机器学习和深度学习技术的推动 下，以视听觉等识别技术为目标的感知智能也突破了工业化红线，实现了机器对自然界具象事物的判断与识别。 但感知智能呈现的终究是一种弱人工智能状态，还只能在某一方面的人类工作上协助或替代人类。当人们能使用机器识别 更多事物，自然而然地引发了对事物的理解和分析等深层次的自动化知识服务的需求，而需要外部知识、逻辑推理或者领 域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。
对复杂关系的深入挖掘和直观展示
知识图谱是符号主义人工智能的代表，核心在于对多模、多源异构数据和多维复杂关系的高效处理与可视化展示，将社会 生活与生产活动中难以用数学模型直接表示的关联属性，融合成一张以关系为纽带的数据网络。通过对关系的挖掘与分析， 能够找到隐藏在行为之下的关联，并进行直观的展示。基于知识图谱的上述优势，适宜解决关系复杂的问题，如深度搜索、 规范业务流程、规则和经验性预测等相关研究课题。 连结主义中的深度学习算法是新一代人工智能的标志性技术，但深度学习有其局限性，侧重解决影响因素较少、但计算高 度复杂的问题，而不太适宜解决影响因素较多、且掺杂众多非线性关系的问题。通过与知识图谱的配合使用，依托于行业 知识与经验的深度学习将产生更多贴近产业核心的认知智能应用，有助于覆盖场景中大多数问题，形成完整的以“场景需 求”为导向的人工智能解决方案，进一步实现生产力升级的终极目标。
升级，进而形成的融合基础设施， 融合基础设施 赋予传统基础设施建设新的内涵
• 例如，智能交通基础设施、智慧能 源基础设施等
• 是工业互联网在未来发展中 的重要技术支撑，是GDP增 速的主要来源
新基建
• 主要是指支撑科学研究、技 创新基础设施 术开发、产品研制的具有公
益属性的基础设施
• 例如，重大科技基础设施、 科教基础设施、产业技术创 新基础设施等
知识图谱的定义
用图模型来描述知识和建模万物关系的语义网络
知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的大规模语义网络，是大数据时代知识表示的重要方式 之一。知识图谱最常见的表示形式是RDF（三元组），即“实体 x 关系 x 另一实体”或“实体 x 属性 x 属性值”集合，其 结点代表实体（entity）或者概念（concept），边代表实体/概念之间的各种语义关系。由于知识图谱富含实体、概念、 属性和关系等信息，使机器理解与解释现实世界成为可能。 相对于传统的知识表示，知识图谱具有规模巨大、语义丰富、质量精良与结构友好等特点，宣告知识工程进入了一个新的 时代。
机器学习
本体学习
知识抽取 表格理解
浅层 语义分析
知识图谱的数据处理层次
图谱分析
规则 本体
逻辑
知识
结构 图谱 表格 标签
模式
结
实例
构
化
数
据
数据 工程
文本
非结构化数据
知识图谱与深度学习算法的配合应用
深度学习
数据 驱动
数据 理解
遍历算法
图计算算法核心内容
PageRank
沿着某条搜索路线，依 次对树（或图）中每个 节点均做一次访问，试 图找到新的关联
如一个网页被多个网页 链接，则其PageRank 值较高，该算法源自搜 索引擎中的网页排序
社区发现
社区发现算法可以用来 发现社交网络中三角形 的个数（圈子），可以 分析出哪些圈子更稳固， 关系更紧密
知识图谱的基本构建流程
第三方数据库
知识更新
结构化数据 半结构化数据 非结构化数据
数据源
实体抽取 关系抽取 属性抽取 事件抽取
知识抽取
数据整合 实体对齐 指代消解
知识融合
知识推理
知识库
质量评估
知识加工
原图应用 知识检索 算法支撑 知识自动化
...... 图谱应用
知识推理的重要技术——图计算