应用篇：平台 - 智能中台 - 知识图谱YonBIP V3.0 （ (R5_2312 ）产品应用培训主讲人：汤永巧课程分级：Ⅲ 面向对象：实施交付目录总体概述11 、业务痛点； 2 、应用架构； 3 、业务模型； 4 、业务场景； 5 、关键特性1 、初始准备； 2 、场景 / 流程； 标准应用2专题应用3领域知识图谱应用交付流程4交付流程新增特性52023 年全年总体概述PART1 、业务痛点； 2 、应用架构； 3 、业务模型； 4 、业务场景、 5 、关键特性知识图谱介绍什么是知识图谱？2012 年由 Google 提出，是一张由知识点（实体 / 概念）相互连接而成的语义网络。• 知识结构化表示• 点：表示知识点• 边：表示知识点之间关系知识图谱有什么用？知识图谱关联分析场景示例社交网络：精准营销、好友推荐、舆情追踪。金融：信用卡反欺诈、资金流向识别。零售：用户 360 、商品实时推荐、反薅羊毛。电力：电网调度仿真、故障分析、电碳因子计算。电信：电信防骚扰、电信防诈骗。政企：道路规划、智能交通、疫情精准防控。制造：供应链管理、物流优化、产品溯源。网络安全：攻击溯源、调用链分析。业务痛点知识图谱让机器理解世界统计逻辑知识图谱知识图谱是人工智能的重要基石，让机器学会“思考”拥有“认知智能”像人一样理解世界企业经历了信息化的成熟阶段，沉淀了大量的数据，但如何合理利用数据，让数据产生价值，则需要让感知智能向认知智能升级企业希望将多源数据与知识经验融合荟聚，基于深度学习的知识挖掘技术，实现企业数据资产价值提升，对复杂业务场景的多维支持企业希望能够将员工的核心知识、经验沉淀下来，使得由依赖于个人能力的工作方式向依赖组织能力的方式转变，实现知识的积累与传递，对已有知识的有效利用，从而提高工作效率知识图谱是强人工智能发展的核心驱动力之一。目前，在人工智能学界已经形成一种共识，即深度学习让 AI 变聪明，知识图谱让 AI 有学识。价值010203认知智能行业专家与AI 专家的合作行业知识与AI 模型的结合行业应用与AI 系统的结合行业知识与 AI 结合，助力 AI 加速进入核心业务系统，助力企业智能化知识图谱应用架构流水线配置构建知识图谱配置本体配置数据源信息抽取知识映射知识融合自动生成本体智能一键构建知识图谱自动生成图谱配置数据源可视化配置样式交互图谱构建图谱运营融合入口融合入口配置图谱查询图谱分析关键字搜索复杂搜索图谱概览图谱探索社群发现路径发现节点重要度关系发现图谱应用图谱问答语义识别图谱问答知识推荐关联推荐图谱推荐领域级知识图谱社会级知识图谱全量更新增量更新图谱引导引导说明数据看板概览监控数据源管理结构化数据半 / 非结构化数据知识定义本体管理图谱资源领域 &行业应用智能审计档案关系发现智能稽核税务政策图谱…设备故障分析安全环保图谱人才关系画像数据资产图谱知识图谱产品形态for 普通用户查看for 图谱构建和运营知识图谱业务模型算法模型服务结构化数据非结构化数据知识体系设计知识抽取 文本标注半结构化数据模型训练模型评估调用知识融合图谱本体管理抽取模型管理实体抽取属性抽取概念关系数据接入关系抽取预制模型自定义模型实体对齐实体消歧质量评估调用知识图谱知识推荐知识问答融合模型图谱探索知识图谱构建版本管理知识应用知识映射图谱管理图谱详情本体修改融合验证报告质检报告实体搜索图谱查询问答体验接口信息图谱推荐图谱分析关系推荐社群发现路径发现图谱管理算法标注人员行业专家与 AI 专家知识映射 知识图谱设计业务人员 / 普通用户知识图谱业务场景（一）图谱构建• 智 能 一 键 构 建 （ excel 数 据源）• 流水线构建（数据库）（二）图谱应用• 图谱可视化查询• 节点之间的关系发现• 图谱问答• 图谱推荐知识图谱关键特性• 用户无需关注底层实现细节，通过知识图谱构建流水线，可以自定义知识图谱构建过程中的各个步骤• 一站式、全流程的知识图谱构建、应用平台• 支持海量数据的信息抽取、知识融合，功能、效率稳定可靠• 提供了丰富的信息抽取、知识融合方案，知识图谱可以随时进行全量、增量更新...
