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2012年，知識(shí)圖譜(Knowledge Graph)概念由谷歌正式提出，本質(zhì)上是一種由知識(shí)點(diǎn)相互連接而成的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)(semantic network)。

知識(shí)圖譜是解決數(shù)據(jù)梳理和組織成知識(shí)庫(kù)的技術(shù)，是一種應(yīng)用語(yǔ)義理解技術(shù)實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量、可計(jì)算、計(jì)算機(jī)可理解的大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于提高對(duì)數(shù)據(jù)、信息、情報(bào)的搜索查詢(xún)能力。

隨著人工智能的發(fā)展和應(yīng)用，知識(shí)圖譜為互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)之一，已被廣泛應(yīng)用于金融科技、互聯(lián)網(wǎng)安全等行業(yè)領(lǐng)域。

毋庸置疑，金融科技的核心是風(fēng)控。風(fēng)控的痛點(diǎn)在于如何識(shí)別個(gè)人、群體反欺詐，面對(duì)這些挑戰(zhàn)，先花一億元針對(duì)性地在其全流程信貸風(fēng)控、等產(chǎn)品服務(wù)中融入知識(shí)圖譜技術(shù)。

先花一億元知識(shí)圖譜的架構(gòu)，可以分為三個(gè)主要部分：

第一個(gè)部分是知識(shí)獲取。先花一億元從海量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)，包括互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等等，再進(jìn)行挖掘、歸一、融合。

第二部是數(shù)據(jù)融合。先花一億元通過(guò)挖掘算法、圖數(shù)據(jù)庫(kù)等各種算法與關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)不同數(shù)據(jù)源獲取的知識(shí)進(jìn)行融合，將用戶不同種類(lèi)的數(shù)據(jù)以實(shí)體-關(guān)系-事件-屬性的形式存儲(chǔ)，連接在一起，并在縱橫交錯(cuò)的數(shù)據(jù)信息之間的構(gòu)建關(guān)聯(lián)關(guān)系，最終形成行業(yè)或用戶的知識(shí)圖譜，從而了解用戶在現(xiàn)實(shí)世界中實(shí)際的關(guān)系。

第三部分是知識(shí)計(jì)算及應(yīng)用。先花一億元利用這些巨大知識(shí)圖譜豐富的計(jì)算功能，包括調(diào)用算子去查詢(xún)、標(biāo)注、計(jì)算、推理、預(yù)測(cè)等，從而完成特定的能力，并基于此形成知識(shí)圖譜的具體應(yīng)用。

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