㈠ 知識圖譜是什麼有哪些應用價值
知識圖譜 (Knowledge Graph) 是當前的研究熱點。自從2012年Google推出自己第一版知識圖譜以來，它在學術界和工業界掀起了一股熱潮。各大互聯網企業在之後的短短一年內紛紛推出了自己的知識圖譜產品以作為回應。比如在國內，互聯網巨頭網路和搜狗分別推出」知心「和」知立方」來改進其搜索質量。那麼與這些傳統的互聯網公司相比，對處於當今風口浪尖上的行業 - 互聯網金融， 知識圖譜可以有哪方面的應用呢？
目錄
1. 什麼是知識圖譜？
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
1. 什麼是知識圖譜？
知識圖譜本質上是語義網路，是一種基於圖的數據結構，由節點(Point)和邊(Edge)組成。在知識圖譜里，每個節點表示現實世界中存在的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。知識圖譜是關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的信息（Heterogeneous Information）連接在一起而得到的一個關系網路。知識圖譜提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。
知識推理
推理能力是人類智能的重要特徵，使得我們可以從已有的知識中發現隱含的知識， 一般的推理往往需要一些規則的支持【3】。例如「朋友」的「朋友」，可以推理出「朋友」關系，「父親」的「父親」可以推理出「祖父」的關系。再比如張三的朋友很多也是李四的朋友，那我們可以推測張三和李四也很有可能是朋友關系。當然，這里會涉及到概率的問題。當信息量特別多的時候，怎麼把這些信息（side information）有效地與推理演算法結合在一起才是最關鍵的。常用的推理演算法包括基於邏輯（Logic） 的推理和基於分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。隨著深度學習在人工智慧領域的地位變得越來越重要，基於分布式表示方法的推理也成為目前研究的熱點。如果有興趣可以參考一下這方面目前的工作進展【4,5,6,7】。
大數據、小樣本、構建有效的生態閉環是關鍵
雖然現在能獲取的數據量非常龐大，我們仍然面臨著小樣本問題，也就是樣本數量少。假設我們需要搭建一個基於機器學習的反欺詐評分系統，我們首先需要一些欺詐樣本。但實際上，我們能拿到的欺詐樣本數量不多，即便有幾百萬個貸款申請，最後被我們標記為欺詐的樣本很可能也就幾萬個而已。這對機器學習的建模提出了更高的挑戰。每一個欺詐樣本我們都是以很高昂的「代價」得到的。隨著時間的推移，我們必然會收集到更多的樣本，但樣本的增長空間還是有局限的。這有區別於傳統的機器學習系統，比如圖像識別，不難拿到好幾十萬甚至幾百萬的樣本。
在這種小樣本條件下，構建有效的生態閉環尤其的重要。所謂的生態閉環，指的是構建有效的自反饋系統使其能夠實時地反饋給我們的模型，並使得模型不斷地自優化從而提升准確率。為了搭建這種自學習系統，我們不僅要完善已有的數據流系統，而且要深入到各個業務線，並對相應的流程進行優化。這也是整個反欺詐環節必要的過程，我們要知道整個過程都充滿著博弈。所以我們需要不斷地通過反饋信號來調整我們的策略。
6. 結語
知識圖譜在學術界和工業界受到越來越多的關注。除了本文中所提到的應用，知識圖譜還可以應用在許可權管理，人力資源管理等不同的領域。在後續的文章中會詳細地講到這方面的應用。
參考文獻
【1】De Abreu, D., Flores, A., Palma, G., Pestana, V., Pinero, J., Queipo, J., ... & Vidal, M. E. (2013). Choosing Between Graph Databases and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data. In COLD.
【2】User Behavior Tutorial
【3】劉知遠 知識圖譜——機器大腦中的知識庫 第二章 知識圖譜——機器大腦中的知識庫
【4】Nickel, M., Murphy, K., Tresp, V., & Gabrilovich, E. A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graphs.
【5】Socher, R., Chen, D., Manning, C. D., & Ng, A. (2013). Reasoning with neural tensor networks for knowledge base completion. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 926-934).
【6】Bordes, A., Usunier, N., Garcia-Duran, A., Weston, J., & Yakhnenko, O. (2013). Translating embeddings for modeling multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 2787-2795).
【7】Jenatton, R., Roux, N. L., Bordes, A., & Obozinski, G. R. (2012). A latent factor model for highly multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems(pp. 3167-3175).
㈡ 如何理解知識圖譜中屬性和關系的區別
如何理解握慧知識圖譜中屬段簡答性和關系的區別？
我借 @SimmerChan 的 回答 評論里的例子延伸一下：
首先， 北京 作為 城市 這個類的實例，接下來考慮：
這兩種表示方法到底會有什麼區別？本質上二者都沒有丟失信息，但是從應用上來講在支持某些運算時會有性能/邏輯簡潔性上的差異。
比如我想要查詢：北京有哪些政府機構？那我可能需要同時知道 城市-行政區劃 + 行政區劃-政府機構 這兩個mapping，這時第2種表達要拿到這兩個mapping就會比第1種更容易，速度更快。
進一咐早步可以說，屬性或關系，或者各位所說的內在和外在關聯的劃分，並不需要是一個絕對的、本體論上的劃分，而是可以（其實是最好） 根據圖譜的具體應用需求進行設計 的。
另：事實上表達之所以有多種，是因為面向應用的知識圖譜在邏輯上分得還不夠細。比如我們考慮：類-實例，類-屬性，實例-屬性值，屬性-屬性值之間其實都存在mapping。建模語言RDF中，實體和屬性都是節點，而關系則分為實體-實體關系和實體-屬性關系，這種設計下也就只有第2種表達了，表達能力更強的語言還有RDFS和OWL（這里有篇簡介： 知識圖譜技術體系總結 ）。
㈢ 教育科技經濟三者之間的關系
教育科技經濟三者之間的關系如下：
教育培養人才，人才創造科技，科技推動經濟發展，經濟又促進教育的發展。
教育領域能夠培養出各行業需要的人才，各行業的人才不斷為科技發展創造條件，科技的突飛猛進不斷推動經濟向前發展，經濟繁榮了，可以進一步完善教育的發展。
當前，中國三大產業所需最多的是技能型人才。技能型人才培養指的是是整個教育人才培養鏈條中處於體能型與智能型之間的亞人才培養,基礎教育只是培養出了有普通知識的體能型人才。因此,對人口完成基礎教育之後要毀告花開兩枝,連接技能型人才和智能型人才培養。另一方面,教育資源要調整一部分用於嬰幼兒早期智力開發,為未來的人才與培養開發積累豐富的資源。
四者關系中，最關鍵的是教育與經濟的關系。教育是經濟的發動機，是經濟發展與轉型的動力和支點。高等教育是教育體系的重要組成部分，是社會體系的一個子系統，它必然與社會經濟發生千絲萬縷的聯系。
隨著社會經濟的發展，高等教育與經濟之間的關系也不斷地發展變化。現代經濟社培畝會中經濟對高等教育的影響越來越主動，起的作用也越來越大；高等教育也日益成為制約經濟發展的關鍵因素。因此，高等教育與經濟必然要求相互適應，這種適應是雙向的非均衡的互動關系。
㈣ 怎樣分析一個行業
向你介紹行業分析框架：
01宏觀環境分析——順勢而為
海爾張瑞敏先生說過：「沒有成功的企業，只有時代的企業。所謂成功的企業，只不過是因為踏准了時代的節拍。」
所謂時代，就是風口。每個風口都會催生優秀的企業：
PC時代：微軟、Intel
互聯網時代：BAT
移動互聯網時代：TMD
新能源汽車：蔚來、理想、小鵬汽車...
每個行業都會受到「時代」的影響，具體來說就是宏觀環境的影響。
可以通過經典的PEST分析框架來分析宏觀環境。
例如，在線教育行業的宏觀行業分析：
02有哪些細分賽道？ ——找到切入點與機會
有的行業版圖很大，可以進一步細分，繪制出行業圖譜，然後從中找出切入點與新機會。
例如，在線教育的行業圖譜：
03賽道多寬？——預判發展空間
賽道多寬是指市場規模有多大。
市場規模決定發展的上限，通過規模估算可以預判發展空間。
如果有權威塌岩機構的數據可以引用那最好了，
如果沒有的話，則要進行預測。
最簡單的演算法是：市場規模 = 銷量 x 單價
例如，艾媒咨詢預測的在線教育用戶規模：
艾媒咨詢預測的在線教育市場規模：
04賽道多長？——預判發展趨勢
這個行業處於哪個發展階段？未來的發展走勢如何？
這里向你分享行業成熟度M曲線，可以用於如下場景：
判斷行業發展趨勢
指導戰略規劃方向
輔助制定運營目標
從行業發展規律看，大多行業都會經歷萌芽期、過熱期、反思期、復甦期、成熟期、衰退期。
萌芽期：行業處於初始階段，一個創新技術剛被研發出來，開始有創業公司基於創新技術做出第一代的創新產品，新奇特的產品吸引了創新者、早期接受者嘗試，受到資本與媒體的高度關注。
過熱期：隨著媒體跟進炒作，大量廠商與投資方湧入，市場競爭越來越激烈。
反思期：由於產品不夠成熟，開始有負面報道，供應商兼並、倒閉時有發生，資本退出，行業到了泡沫化的低谷期。
復甦期：創新技術在持續改進，第二代產品與服務逐漸得到認可，市場信心開始恢復，越來越多的大眾用戶開始接受產品。主流廠商開始加強市場推廣，搶占市場領先位置。
成熟期：市場穩定增長，產品逐漸成熟，行業進入門檻提高，主流廠商開始盈利並成功IPO，產業鏈分工明確，行業進入成熟期。
衰退期：新一代的創新技術被研發出來，新一代創新產品的體驗、性價比大大超越原來的老產品，導致大量用戶遷移到新產品，行業進入衰退期，原來的一些廠商關停並轉。
在線教育行業在疫情期間猛漲一波，進入高速成長的復甦期。
共享汽車行業已經度過了萌芽期和過熱期，開始進入反思期，最近很多團旁御共享汽車公司經營遇到了困境。
05賽道多擠？——好賺錢嗎？
賽道多擠，是分析這個賽道有多少玩家，進入這個賽道的話預計能拿下多少份額，好賺錢嗎？
可以通過繪制產業鏈圖，把這個行業的上游、中游、下游的參與者、參與方式呈現出來，可以一目瞭然地看出這個賽道有多少玩家，以及競爭格局如何。
例如，在線教育產業鏈：
把每個環節的參與玩家在產業鏈圖上畫出來（如下圖），可以直觀地看出產業鏈每個環節有哪些參與方，也就是說「賽道有多擠」。
賽道太擠的話意味著競爭激烈，賺錢不容易。
下圖是新能源汽車的產業鏈，可以看出產業鏈已經挺成熟了，不過賽道也很擁擠。
在分析一個行業好不好賺錢時，有一個經典的工具：波特五力模型。（對，就是邁克爾·波特總結的）
波特五力模型說的是，一個行業有五種啟態力量決定這個行業的利潤水平：
1、現有同行間競爭
2、替代品威脅
3、新進入者威脅
4、供應商議價能力
5、客戶議價能力（包括下游廠商的議價能力）
例如，下圖是在線教育行業一個細分領域（手機點讀APP）的波特五力模型。
06如何獲取行業信息？
前面提供了一個行業分析框架，幫你在行業分析時理清思路、抓住重點。
有了分析框架之後，如何獲取行業相關信息呢？
這里提供一些信息獲取渠道供參考：
在利用搜索引擎找行業分析報告時，有個搜索小技巧：在搜索關鍵字後加上：filetype:pdf ，這樣就可以專門找pdf報告，通常質量相對比較高。
㈤ 如何理解教育發展與社會發展的關系
答：教育與社會發展的相關性表現為多個方面，也可以表現為教育發展的社會制約性，具體包括如下幾個方面：（0.5分）
（1）教育是社會發展的結果。從教育作為一種社會制度與整體的社會發展的角度來看，教育是社會發展的結果。（1.5分）
（2）教育是社會發展的條件。歷史已經證明，人類社會從蒙昧野蠻走向進步文明，離不開教育這一重要條件。（1.5分）
（3）教育是社會發展的動力。教育不僅是社會發展的條件之一，還是社會發展的動力因素，特別是促進社會意識形態的變遷而成為推動社會發展的力量。（1.5分）
㈥ 行業知識圖譜如何構建
知識圖譜的基本組成三要素：實體、屬性、關系。實體-關系-實體 三元組；實體-屬性-屬性值三元組。目前的知識圖譜分為兩類。一類是開放域的知識圖譜，另一類是垂直領域的知識圖譜。比如谷歌為搜索引擎所建立的知識圖譜就屬於開放域的。垂直領域的知芹豎仔識圖譜，比如說金融的，電商的。
首先就是要先處理數據。互聯網上的數據基本上都是結構化嫌汪的，非結構化的和半結構化的。結構數據一般就是公司的業務數據。這些數據都存儲到資料庫里，從庫裡面抽取出來做一些簡單的預處理就可以拿來使用。半結構化數據和非結構化數據，比如對商品的描述，或是標題，可能是一段文本或是一張圖片，這就是一些非結構化數據了。但它裡面是存儲了一些信息的，反映到的是知識圖譜里的一些屬性。所以需要對它裡面進行一個抽取，這是構建知識圖譜中比較費時費力的一個工作。
從數據里需要抽取的其實就是之前所提到的實體、屬性、關系這些信息。對於實體的提取就是NLP裡面的命名實體識別。這里相關的技術都比較成熟了，從之前傳統的人工詞典規則的方法，到現在機器學習的方法，還有深度學習的一些使用。比如說，從一段文本裡面，我們提取出來比爾蓋次這個實體以及微軟這個實體，然後再進行一個關系提取。比爾蓋次是微軟的創始人，會有這么一個對應的關系。另外還有屬性提取，比如比爾蓋茨的國籍是美國。在這些提取完成之後都是一些比較零散的信息，然後在再加之前用結構化信息所拿到的東西以及從第三方知識庫裡面所拿到的信息做一個融合。
另外還需要做的是實體對齊和實體消歧。
關於實體對齊。舉例來說，比爾蓋茨這四個字是中文名稱，Bill Gates是他的英文名稱，但其實這兩個指的是同一個人。由於文本的不一樣，開始的時候導致這是兩個實體。這就需要我們對它進行實體對齊，把它統一化。
另外是實體消歧。舉例來說，蘋果是一種水果，但是在某些上下文裡面，它可能指的是蘋果公司。這就是一個實體歧義，我們需要根據上下文對它進行實體消歧。
在完成了以上步驟之後，接下來就是本體抽取。比如之前提到的微軟和蘋果，它們的實體是公司。從文本裡面可能無法直接提取出來，它們是公司。那麼需要一些方法對他們進行抽取。然後搭建出本體庫，比如說公司是一個機構，它是有這種上下流的關系的。對於平級的也需要計算一個他們的相識度，比如比爾蓋茨和喬布斯在實體層面，他們是比較相似的。他們都屬於人這個實體。他們跟公司的差別還是挺大的，所以需要一個相似度的計算。
在以上步驟完成之後需要對知識庫進行質量評估，這是一個避免不了的人工步驟。在做完質量評估以後，最終形成知識圖譜。形成知識圖譜以後，有些關系可纖汪能是無法直接得到的，然後需要進行知識推理，這可以對知識圖譜進行擴展。比如，貓是貓科動物。貓科動物是哺乳動物。這就可以推理出來，貓是哺乳動物。但是這個推理也不是隨便就可以推出來的。比如，比爾蓋茨是美國人，比爾蓋茨創建了一個公司，但這個公司並不一定是美國的。
㈦ 知識圖譜學習總結
知識圖譜本質上是一種大型的語義網路，它旨在描述客觀世界的實體/概念以及及其之間的關系。以實體/概念為節點，以關系為邊，提供一種從關系的視角來看世界。
1960年，語義網路(Semantic Networks)作為知識表示的一種方法被提出，主要用於自言語言理解領域。它是一種用圖來表示知識的結構化方式。在一個語義網路中，信息被表達為一組結點，結點通過一組帶標記的有向直線彼此相連，用於表示結點間的關系。簡而言之，語義網路可以比較容易地讓我們理解語義和語義關系。
之前的語義網路受限於我們處理的方法，更多是依賴於專家的經驗規則去構建，在規模方面受限於特定領域的數據。大規模網路，谷歌在2012年首先提出知識圖譜的概念，在freebase的基礎上擴展了大量來自互聯網的實體數據和關系數據。據說目前實體的數據已經達到數十億級，有達到千億級的實例關系，規模是非常巨大的。
構成知識圖譜的核心是三元組：實體（Entity）、屬性（Attribute）和關系（Relation），可以表示為 <實體1，關系，實體2> 或 <實體1，屬性1，屬性值1>，例如：<Google，is-a，人工智慧公司>；<人工智慧公司，subclass，高料技公司>
基於已有的知識圖譜三元組，可以推導出新的關系。例如：<翅膀 part-of 鳥>，<麻雀kind-of 鳥>，可以推導出<翅膀 part-of 麻雀>。
1.2 知識圖譜的分類
通用知識圖譜 實際上是谷歌或者網路這樣的大型的互聯網公司在構建的，它主最主要是用於它的搜索引擎，它面向的是通用領域，它的用戶是全部的互聯網的用戶，它構建常識性的知識為主，包括結構化的網路知識，它強調的更多的是一種知識的廣度，對知識的深度方面不做更多的要求，它的使用者也是普通的用戶。
行業知識圖譜 面向一個特定的領域，它的數據來源是來源於特定行業的語料，它是基於行業的數據來構建，而且要有一定的行業的深度，它強調的是更多的是深度，而不是廣度，能夠解決行業人員的問題，它的使用者也是這個行業內的從業人員，或是這個領域裡面的專業人員來使用。
通用知識圖譜和行業知識圖譜，個並不是說完全互相獨立的，是具有互相互補性的關系。一方面，通用知識圖譜會不斷的吸納行業或者領域知識圖譜的知識，來擴充它的知識面，然後增加它的知識的廣度。同時，我們在構建一個行業知識圖譜或者領域知識圖譜的時候，實際上也並不是說只局限在這個領域的基本的數據，我們同時還要去通用知識圖譜裡面去吸納更多的常識性的知識來作為補充，只有這樣才能構成一個非常完整的行業知識圖譜。