2022知识图谱应用白皮书.docx

知识图谱应用白皮书2022目录一、知识图谱的起源与发展1t曰f"+*÷*÷*+*÷*+*÷*+"*+"*+*÷*y÷*y÷万三、白皮书范围6-矢口I只.-"*-"*"-.*"*.*"*"*"*.-*-9公共安全三、金融科技12五、科学研究16六、制造业转型18七、公众健康19八、人文发展21第二章知识图谱推动条件和驱动因素."".""""""""".27一、推动条件27第四章知识图谱的主要技术47一、知识获取47三、知识存储57四、知识融合63六、知识计算71第五章知识图谱应用87一、智惑金融87字94三、智能制造99四、智意教育104五、智慧政务108七、智裁交通117十、智意农业130H-、社交网络133十三、智慧外交141十四、智慧城建143第六章知识图谱存在的挑战149一、数据相关的挑战149二、算法相关的挑战150三、基础知识库相关的挑战154四、开发工具相关的挑战155五、隐私、安全和伦理相关的挑战157六、测试认证相关的挑战160I、商业模式相美的挑162八、人才相关的挑战164第七章知识图谱的标准化现状与需求167一、知识图谱标准化现状167二、知识图谱标准体系170三、知识图谱标准化需求175第八章结论与展望179二、支持与监管政策相关建议180三、技术开发与应用相关建议182图L2人工智能发展过程中数据关联的必要性4图L3整体结构7图2.1我国数字经济发展情况11图2.2金融生态的金融科技要素分布13图3.1全球数据总量预测2016-2025年29图3.2全球数据圈规模33图3.3全球计算机视觉行业投资趋势44图4.1知识图谱技术架构图47图4.2知识获取示意图48图4.4TranSE模型55图4.5带条件损失度量的KR-EAR方法55图4.7属性图结构59图4.8普通图与超图60图4.9关系数据库的使用热度趋势61图4.10基于图模型数据库的使用热度趋势62图4.11知识融合概念分解64(4.12自西11句F6¾,7”""""*.*"”*”"."”"”"""”"”*.68图4. 13自底向上的构建方法68图4.14手工建模方式69图4.15半自动建模方式70图4.16知识计算概念72图4,17图信息检索示例73图虫18图特征统计示例74图4.19关联分析计算示例75图4.20异常检测示例76图4.21知识推理示例78图4.22知识运维81图4,23数据从消息队列导入图谱81图4.24利用工作流引擎定时更新图谱82图4.25知识容灾备份84图5.1智慧金融全景图87图5.2智慧金融知识图谱构建"*""".88图5.3知识图谱在智舞金融中的应用89图5.4基于知识图谱的个人信用反欺诈应用90图5.5基于知识图谱的产业链分析.91图5.6营销流程图92图5.7风控流程图93图5.8基于知识图谱的医疗应用系统94图5.9医疗知识图谱支撑智慧医疗应用95图5.IO炼油化工产业链示意图100图5.U炼化过程影响因子分析（局部）100图5,12钢铁产业的流程图102图5.13设备制造商全数据链整合示例103图5.14知识图谱在智赛教育中的应用示意图104图5.15基于知识图谱的学习成效分析示意图107图5.16智能校园管理系统架构图108图5.17基于知识图谱的智慧政务全景图109图5.18基于知识图谱的政策公文智能应用110图5.19医保审计知识图谱Ill图5.20政务服务审批系统运行流程112图5.21知识图谱在智慧司法中的应用113图5.22司法知识图谱的构建,"114图5.23文书生成流程116图5.25智慧交通中知识图谱应用框架117图5.26"智慧交通系统"应用分类118图5.27利用知识图谱构建人脸天网的流程图118图5.28人、车识别与标签实例119图5.29路径规划实例119图0市乂知11*,、图LII1）图5.31知识图谱在智能电网中的应用分类122图5.32智能客服问题系统的知识检索架构123图5.33知识图谱智能搜索视图124图5.34设备故障检测知识图谱示意图125I冬IJ.Sjrj'.f口匕士、._T：三*126图5.36基于公安知识图谱的应用分类图127图5.37基于知识图谱产品进行犯罪分析的案例图128图5.38基于知识图谱的农业信息检索131图5.39农业病虫害知识问答系统架构图132图5.40苹果产业实体关联结构图133图5.41知识图谱在餐饮娱乐中的应用示例135图5.42基于知识图谱的智能检索结果示例136图5.43电商知识图谱示意图137图5.44阿里巴巴电商认知图谱概览138表5.1认知图谱关系举例（部分）139图5.45手机淘宝搜索框下搜索词提示139图5.46手机淘宝首页猜你喜欢主题卡片推荐140图5.47国家间关系分析的一般流程141图5.48PaIantir系统锁定嫌疑人分析功能界面142图5,49智慧城建结构概念图144图5.50人工承载力知识图谱示意图145图5.51城市市政公用设施知识图谱146图6.1美国伦斯勒理工学院知识图谱测评系统架构图160图7J知识表示关键技术标准168图7,2知识图谱标准体系结构图171图7.3知识图谱标准体系框架173XIV第一章背景介绍一、知识图谱的起源与发展（一）知识图谱的发展历史知识图谱始于20世纪50年代，至今大致分为三个发展阶段：第一阶段（1955年一1977年）是知识图谱的起源阶段，在这一阶段中引文网络分析开始成为一种研究当代科学发展脉络的常用方法；第二阶段（1977年-2012年）是知识图谱的发展阶段，语义网得到快速发展，"知识本体”的研究开始成为计算机科学的一个重要领域，知识图谱吸收了语义网、本体在知识组织和表达方面的理念，使得知识更易于在计算机之间和计算机与人之间交换、流通和加工；第三阶段（2012年一至今）是知识图谱繁荣阶段，2012年谷歌提出GoOgleKnowledgeGraph,知识图谱正式得名，谷歌通过知识图谱技术改善了搜索引擎性能。在人工智能的蓬勃发展下，知识图谱涉及到的知识抽取、表示、融合、推理、问答等关键问题得到一定程度的解决和突破，知识图谱成为知识服务领域的一个新热点，受到国内外学者和工业界广泛关注。知识图谱具体的发展历程如图1.1所示。1965中.七尊尔寓也了，明文未引泣用fS* t的息1865年.K<*WWttt 发用引ItX络我汽、代 料学发版Ifc络*方雄19774. MttlXlift 2在VIAliB*人 Liyflt大俗上提 th. ut*ft 改的Zil年4统NWl ilW*ftM12002年.MMtaBl* M«««lti. »UJ *和削设ttttK忏船 It洋A允.并广正 用货落机M0位的 费Xflul工他中2012年.GoogleW 先找出JnlHlV谓的* 2. lnMH4 rwttMKitniu* *塞*强又It*. If»ff«*«19M. tKHM fl 更Xm的&. A川2*东K)IR第仁#IfI方式1M1J NiChM出我4偏g at. EMMH WWAHwi. Htnzc Ttm ZrneokMlV Hi4M.日Jt. K «Ht M* *K*A.*1B50t1960*107O1919B0t2000»20102020»#-««,SI!ftH第二阶BL彼IS阶段*三MK*耒阶段图1.1知识图谱发展历史起源阶段(1955年一1977年)：1955年,加菲尔德提出了将引文索引应用于检索文献的思想。1965年，普赖斯在NetworksofScientificPapers一文中指出，引证网络-科学文献之间的引证关系，类似于当代科学发展的"地形图”，从此分析引文网络开始成为一种研究当代科学发展脉络的常用方法，进而形成了知识图谱的概念。奎林(J.R.Quillian)于1968年提出语义网络，最初作为人类联想记忆的一个明显公理模型提出，随后在Al中用于自然语言理解，表示命题信息，语义网络是一种以网络格式表达人类知识构造的形式，是人工智能程序运用的表示方式之一。发展阶段(1977年-2012年)：1977年，在第五届国际人工智能会议上，美国计算机科学家B.A.FeigenbaUm首次提出知识工程的概念，知识工程是通过存储现存的知识来实现对用户的提问进行求解的系统，其中最典型和成功的知识工程的应用是基于规则的专家系统，此后，以专家系统为代表的知识库系统开始被广泛研究和应用。1991年，美国计算机专家尼彻斯(R.Niches)等人在完成美国国防部高级研究计划局(DefenSeAdvancedResearchProjectsAgency,简称DARPA)关于知识共享的科研项目中，提出了一种构建智能系统的新思想，该智能系统由两个部分组成，一个部分是"知识本体”(Ontok)gies),另一部分是"问题求解方法"(ProblemSolvingMethods,简称PSMS),知识本体是知识库的核心,涉及特定领域共有的知识结构，是静态的知识；后者(PSMS)涉及在相应领域的推理知识，是动态的知识，PSMS使用知识本体中的静态知识进行动态推理。自1998年万维网之父TimBernerS-Lee提出语义网，同时随着链接开放数据(LinkedOpenData)的规模激增，互联网上散落了越来越多的知识元数据。2002年，机构知识库的概念被提出，知识表示和知识组织开始被深入研究，并广泛应用到各机构单位的资料整理工作中.繁荣阶段(2012年一至今)：21世纪，随着互联网的蓬勃发展，信息_获取所需的信息。知识图谱强调语义检索能力,关键技术包括从互联网的网页中抽取实体、属性及关系，旨在解决自动问答、个性化推荐和智能信息检索等方面的问题。目前，知识图谱技术正逐渐改变现有的信息检索方式如谷歌、百度等主流搜索引擎都在采用知识图谱技术提供信息检索，一方面通过推理实现概念检索(相对于现有的字符串模糊匹配方式而言)；另一方面以图形化方式向用户展示经过分类整理的结构化知识，从而使人们从人工过滤网页寻找答案的模式中解脱出来。(一)知识图谱的重要性哲学家柏拉图把知识定义为''JustifiedTrueBeIief”,即知识需要满足三个核心要素：合理性(JUStified)、真实性(TrUe)、被相信(Believed)o简单而言，知识是人类通过观察、学习和思考有关客观世界的各种现象而获得和总结出的所有事实(FaCts)、概念(ConCePts)、规则或原则(RUleS&Principles)的集合。人类发明了各种手段来描述、表示和传承知识，如自然语言、绘画、音乐、数学语言、物理模型、化学公式等，可见对于客观世界规律的知识化描述对于人类社会发展的重耍性具有获取、表示和处理知识的能力是人类心智区别于其它物种心智的重要特征，知识图谱已成为推动机器基于人类知识获取认知能力的重要途径，并将逐渐成为未来智能社会的重耍生产资料。1、知识图谱是人工智能的重要基石人工智能分为两个层次：感知层与认知层。首先感知层，即计算机的视觉、听觉、触觉等感知能力，目前人类在语音识别、图像识别等感知领域已取得重要突破，机器在感知智能方面已越来越接近于人类；第二个层次是认知层，是指机器能够理解世界和具有思考的能力。认知世界是通过大量的知识积累实现的，要使机器具有认知能力，就需要建立一个丰富完2也是机器具有认知能力的基石，在人工智能领域具有非常重要的地位。2、知识图谱推动智能应用知识图谱将人与知识智能地连接起来，能够对各类应用进行智能化升级，为用户带来更智能的应用体验。知识图谱是一个宏大的数据模型，可以构建庞大的“知识”网络，包含客观世界存在的大量实体、属性以及关系，为人们提供一种快速便捷进行知识检索与推理的方式。近些年蓬勃发展的人工智能本质上是一次知识革命，其核心在于通过数据观察与感知世界，实现分类预测、自动化等智能化服务。知识图谱作为人类知识描述的重要载体，推动着信息检索、智能问答等众多智能应用。3、知识图谱是强人工智能发展的核心驱动力之一图1.2人工智能发展过程中数据关联的必要性尽管人工智能依靠机器学习和深度学习取得了快速进展，但严重依赖于人类的监督以及大量的标注数据，属于弱人工智能智能范畴，离强人工智能仍然具有较大差距，而强人工智能的实现需要机器掌握大量的常识性知识，同时以人的思维模式和知识结构来进行语言理解、视觉场景解析和决策分析。如图1.2所示，知识图谱技术将信息中的知识或者数据加以关联,实现人类知识的描述及推理计算，并最终实现像人类一样对事物进行理解与解释。知识图谱技术是由弱人工智能发展到强人工智能过程中的必然趋势，对于实现强人工智能有着重要的意义。.GapingvoidCultureDesignGrouphltps:WW.ga()知识图谱与Ontology、语义网络之间的区别知识图谱与OnIOlOgy、语义网络等概念之间具有密切的相互联系。语义网络(SemantiCNetworks)是由QUillian于上世纪60年代提出的知识表达模式，主要用于自然语言理解领域，其用相互连接的节点和边来表示知识节点表示对象、概念，边表示节点之间的关系。语义网络具有容易理解和展示、相关概念容易聚类的优点，同时也有以下几个方面的缺点：一是节点和边的值没有标准，完全由用户自己定义；二是多元数据融合比较困难,没有标准：三是无法区分概念节点和对象节点：四是无法对节点和边的标签进行定义。语义网络虽然可以让我们比较容易理解语义间的关系，但由于缺少标准，比较难以应用于实践。1980年,本体论(Ontology)哲学概念“本体”被引入到人工智能领域用来刻画知识。本体是共享概念模型的明确的形式化规范说明，该定义体现了本体的四层含义：概念模型、明确、形式化、共享。本体是实体存在形式的描述，往往表述为一组概念定义和概念之间的层级关系，本体框架形成树状结构，通常被用来为知识图谱定义SChema。二、知识图谱的定义知识图谱(KnoWledgeGraPh)以结构化的形式描述客观世界中概念实体及其关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱给互联网语义搜索带来了活力，同时也在智能问答中显示出强大威力，己经成为互联网知识驱动的智能应用的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。0中国中文信息学会语言与知识计算专委会，知识图谱发展报告(2018)一一.5知识图谱不是一种新的知识表示方法，而是知识表示在工业界的大规模知识应用，它将互联网上可以识别的客观对象进行关联，以形成客观世界实体和实体关系的知识库，其本质上是一种语义网络，其中的节点代表实体(entity)或者概念(ConCept),边代表实体/概念之间的各种语义关系。知识图谱的架构，包括知识图谱自身的逻辑结构以及构建知识图谱所采用的技术(体系)架构。知识图谱的逻辑结构可分为模式层与数据层，模式层在数据层之上，是知识图谱的核心，模式层存储的是经过提炼的知识，通常采用本体库来管理知识图谱的模式层，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、关系以及实体的类型和属性等对象之间的联系。数据层主要是由一系列的事实组成，而知识将以事实为单位进行存储。在知识图谱的数据层，知识以事实(fact)为单位存储在图数据库。如果以"实体一关系一实体”或者"实体一属性一性值"三元组作为事实的基本表达方式，则存储在图数据库中的所有数据将构成庞大的实体关系网络，形成"知识图谱"。三、白皮书范围根据当前知识图谱技术发展情况及在多个领域的成功实践，本白皮书从哲学层面、政策层面、产业层面、行业层面、技术层面、工具层面、支撑技术等多个层面对知识图谱的实际需求、关键技术、面临的问题与挑战、标准化需求、展望与建议等进行了梳理，以期对未来知识图谱在更多行业的推广应用及标准研制提供支撑，白皮书整体结构如图1.3所示。图1.3整体结构*>四、白皮书概述本白皮书通过梳理知识图谱技术、应用和产业演进情况，分析知识图谱的技术热点、行业动态和未来趋势，从支撑知识图谱产业整体发展的角度出发，研究制定了能够适应和引导知识图谱产业发展的标准体系，进而提出近期急需研制的基础和关键标准项Ho本白皮书力求以较为浅显易懂的语言和方式进行阐述，针对目前知识图谱涵盖的技术热点、应用领域及产业情况进行分析，研究提出知识图谱标准体系。知识图谱标准化工作尚处于起步阶段，本白皮书只作为知识图谱领域技术、产业和标准化之间初始的连接纽带，并将不断根据技术、产业和标准化的发展需求进行修订。本白皮书的意义在于与业界分享知识图谱领域的研究成果和实践经验,呼吁社会各界共同加强知识图谱领域的技术研究、产业投入、标准建设与服务应用，共同推动人工智能及其产业发展。此外，知识图谱作为人工智能产业中较为前沿的技术，受到越来越多的关注，这也说明了知识图谱技术在一定层面上可以解决一些当前技术无法解决的问题。对于技术厂商及第三方服务机构，有待着力推动知识图谱技术研究与应用市场健康发展,避免其成为技术噱头：对于需求方，有待不断加深对知识图谱在构建和持续维护时存在困难与挑战的理解。各方在构建知识图谱相关应用时能够各担其责，客观面对存在的技术难点与问题，构建出真正对实际业务场景有意义的知识图谱及相关产品。由于时间仓促，难免有疏漏，甚至错误的地方，仅供有志于知识图谱研究和开发及标准研制的同仁参考，激发更广泛的思考和讨论，期待共同努力推动知识图谱及其标准化的发展。第二章知识图谱需求一、公共安全公共安全领域信息化以现代通信、网络、数据库技术为基础，将所研究对象各要素汇总至数据库，并针对各个业务领域进行定制化开发，以满足公共安全实战需求。近年来我国公安信息化建设不断加强，发展至今，形成了涵盖1300余项标准的公安信息化标准体系，组织建设了9个国家工程实验室和27个公安部重点实验室，依托一站式工作平台“警综平台”，有效降低了基层民警工作量。虽然我国公安信息化发展较快，但受传统观念、资金投入、工作机制等影响，公安信息化建设仍有较大发展空间，而且由于公共安全相关信息中实体关系重要性较高，对知识图谱的需求凸显。工、违法犯罪活动呈现复杂化、动态化、智能化的特征公安机关为提升整体效能，在打击违法犯罪活动中占据信息主导权，能够充分利用现代信息技术和信息资源，对现有的警务组织、机制、模式装备等警务实践进行信息化改造。当前社会组成要素的人流、物流、信息流激增，在社会生产力日益提升的背景下逐步使犯罪活动呈现出复杂化、动态化、智能化的特征，针对这些特征，公安机关能够基于已有的结构化及非结构化数据，通过知识图谱技术从少量已知信息中获取和挖掘出图谱的潜在网络拓扑信息及行为信息，并构建-系列基于知识图谱的应用工具提升公安面对犯罪类型多变等挑战的能力，有效应对新型犯罪活动及多类型、多渠道的犯罪模式。2、公安信息庞大而且实体关系复杂贯、姓名、指纹、出行记录、住宿记录等都属于公安范畴的数据信息，以及嫌疑人在案件中的各种信息、涉及物品信息、涉及案发地、案发时间等信息也属于公安数据，这些数量巨大的公安信息能够通过知识图谱海量的概念实体、丰富的属性信息、多样化的关联关系进行直观准确的描述，同时能够从时间序列维度、类别维度对图谱知识进行统计分析，能够根据公安业务需求实现定制化的智能应用，为公共安全部门提供准确、高效的技术工具和辅助决策支撑。3、海量数据快速检索与理解需求难以满足随着公共安全数据规模、案件关系复杂程度的增加，传统数据检索功能己经无法满足当前的公安业务需求，同时海量公安数据难以实现语义化理解和知识化转化。知识图谱技术为公安大数据环境下的人员分析方法提供了一种有效技术手段，知识图谱通过从海量公安数据中获取与融合丰富的语义知识，形成庞大、相互关联的公安知识网络，实现潜在隐藏信息的自动挖掘与推理，满足海量公安数据的语义理解与快速准确检索。二、数字经济数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为重要推动力的一系列经济活动。数字经济是继农业经济、工业经济之后的一种新的经济社会发展形态，更容易实现规模经济和范围经济，口益成为全球经济发展的新动能。数字经济占我国经济发展规模的比重接近三分之一，对经济增长具有显著拉动效应。数字经济不仅是我国经济增长的主要动力源泉和转型升级的重要驱动力，同时也是全球新一轮产业竞争的制高点。我国数字经济发展情况如图2.1所示。Btsswm（碎）-o-占GDPtt三图2.1我国数字经济发展情况数字经济可被认作为一个经济系统，在这个系统中，数字技术被用户广泛使用，使得整个经济环境和经济活动都发生了根本变化。同时数字经济也是一个全新的社会政治与经济系统，其中所有的信息和商务活动是以数字化的方式进行，企业、消费者和政府之间进行的网络交易量迅速增长。当前信息流蓬勃增长的浪潮中，我国发展数字经济具有良好机遇的同时，也面临着诸多挑战，知识图谱可以为数字经济背景下所面临的一些具体问题提供有效的解决方案。1、数字经济的发展离不开大规模有效数据的关联在数字经济时代，数据是最甫要的生产要素，大数据时代的数据资源虽然规模庞大，但在数据的关联使用上仍有不足。在知识驱动的数字经济中，需掌握数据的"萃取”技术，方能"提炼"知识。未来的数据资源会越来越开放，知识谱图绘制和深度学习的能力极有可能超越数据本身，并成为核心竞争力。大数据之“大"并非只强调上数据量之大，也指数据的汇聚、关联和使用之宽广。数据本身需要通过理解，分析才能够有效利用，从而服务于人类，而构建知识图谱即是把数据提炼为有效知识的重要途径之一。2、将"数据中心"向"知识中心"过渡是数字经济升级发展的重要需求在互联网背景下，知识图谱技术推动数字经济向数据知识化方向升级发展。互联网与数字经济一同在不断地蓬勃发展，深刻且全面地改变了世界和人类本身。从“流量变现”到"数据变现'使互联网发展的转变为以技术和数据为核心，而数字经济知识化的发展需求将推动知识图谱作为数据知识化的重耍工具深入发展，数字经济中的数据知识化汇集领域知识库、专家系统、机器学习等核心技术动能，将大大提升生产效率和自动化水平,因此将“数据中心"向“知识中心”过渡是数字经济升级发展的重要需求。3、知识图谱成为推动数字经济创新场景下智能应用的重要力量随着数字经济与大数据的不断发展，传统经济模式和应用场景持续变革，以新零售场景为例，由于顾客需求的变迁，新型零售方式不断出现，线上线下渠道融合趋势口益明显，零售渠道从单一结构演变为多渠道与全渠道结构，在这样的应用背景下，数据的搜集与挖掘便是一个很大的难题,需耍把线下和线上的数据汇总起来，形成以商品为中心的知识图谱，把不同类型的数据，按照既定模型组合在一起，最终形成商品与商品之间、商品与门店之间、商品与消费者之间的关系网络，最终实现新零售场景下的智能化推荐和资源优化配置，因此知识图谱技术将成为推动数字经济创新场景下智能应用的重要力量。三、金融科技全球范围内伴随着云计算、大数据、人工智能等新兴技术的落地，互联网的数据量每两年翻一番，基于数据的生产变革和业务模式创新正驱动着全球范围内经济社会各个领域的数字化与智能化转型，实现了数字经济在数字化程度高的行业中赋能，加快了其数字化转型进程.金融行业首当其冲，成为人工智能最先应用的行业之一。金融生态的数字化、智能化转型过程中，业务应用场景化、数据垄断化特征成为金融科技不断优化金融生态环境的必要条件。如图2.2所示，金融科技作为更为开放的信息技术知识领域渗透金融行业的技术载体，深刻地影响着金融的业务场景、机构与金融监管构成的金融生态系统。图2.2金融生态的金融科技要素分布知识图谱在金融科技领域是语义理解和知识搜索基础，可以为金融行业的风险评估、预测、反欺诈、精准营销、智能搜索等提供技术支撑。越来越多的金融机构及企业在探索构建金融领域知识图谱，为金融领域应用决策提供更精准可靠的依据。1、知识图谱能促进金融科技信息技术与开放知识领域的融合国家对人工智能发展的重点规划(国办发2017(35)号)中，智能金融作为高端智能经济发展的重点领域。智能金融存在的数据碎片化、业务数据质量问题约束了智能推送功能，大数据时代的数据多源异构特征加剧了智能金融的建设过程中的数据质量问题。金融业务知识图谱的建设为解决上述问题创造了条件，如金融知识图谱在政府数据、商业数据（社交、电商）等海量、多元维度数据的基础上，建立金融业务的元数据，并以图谱节点与关联关系，实现了大数据与人工智能知识图谱的融合，为金融机构的数据治理提供了设计思路。2、知识图谱为金融科技服务于实体经济提供了深度技术基于知识图谱的应用能够提高金融行业、金融机构与金融业务的微观、中观与宏观全产业链数据治理能力，以数据为核心构建的金融知识图谱，梳理不同业务模块的业务知识、融合海量外部领域数据，形成以金融科技为中心的全维知识网络，加强各知识领域多维度数据的关联性。金融领域知识图谱在一定程度上能够通过信息精准识别，解决长尾信贷中小企业客户的信贷供给不足问题，优化与引导金融资源配置服务于中小企业实体，增大为实体经济中的活跃主体“输血"规模，为实体经济作贡献。2019年由国家信息中心牵头，工商银行在重庆两江新区践行的“信易贷”将大数据与人工智能技术融合，通过中小企业信用的业务知识图谱底层建设，通过一站式授信平台实现了中小微企业融资服务，实现了传统金融产品与服务的边界拓展。3、知识图谱践行金融科技的风险管理创新机制金融生态的业务、技术、监管、资源配置在金融科技的支撑下，金融风险的复杂性与多样化使风险监管的知识图谱建设迫在眉睫。如宏观审慎管理中系统性风险的实体对象，不在局限于“大而不倒"的系统性金融机构，互联网金融所拓展的金融产品与业务边界，因网络效应而更具传染性风脸的"网而不倒"产品与服务，也应当纳入风险管理的实体对象之中；另外，基于网络的相关利益者关联关系，更大范围的金融产品与服务的消费者、金融科技平台以及各类非正规金融机构，拓展了风险管理的主体对象，2018年证监会关于企业知识图谱的建设，广泛应用于中央监管信息平台的上市公司画像、拟上市公司画像和中央监管私募机构画像，则是通过关联关系（KYC：充分了解你的客户、AML：反洗钱）识别面向企业层面的风险防范，如非法集资、财务管理风险等，使金融风险管理适应于金融科技产品、服务、行业的发展，成为了可能。四、资源优化面对新的经济形势和市场竞争格局，许多大型集团都提出了"主动拥抱产业变革调整带来的新模式、新机遇，积极应对市场竞争呈现的新变化新挑战”的数字化需求，其核心在于利用"大数据、云计算和人工智能”等相关新型数字化技术，从市场需求出发，优化整个资源配置，快速适应市场变化，促进降本增效，提升服务水平。此外，当前农业资源、电力资源等重要社会资源持续紧张。以农业为例，我国农业人口比例大，耕地面积不足，而且近年来随着农业用地面积的逐渐减少，耕地面积更加紧张，据数据显示，1996年中国耕地面积约1.3亿hm2,而2016年统计为1.2亿hm2,下降了0.1亿hm2。而且，耕地面积分布不均衡，而且随着生态环境逐渐恶化，土壤退化严重，耕地难以得到休整，化肥和农药的施用使水污染加剧，我国农业现代化发展面临着资源和环境的双重压力。同时，我国农业劳动力文化水平相对较低，如何在多重限制条件下提升农业资源的利用效率一直是推进我国农业现代化建设的一大难点。1、企业资源优化大型集团企业倒三角支撑，“将问题甩单，让一线更简单”，用移动互联网手段推进全公司倒三角支撑。重点通过一线问题甩单，打造跨流程跨部门、跨层级的扁平化透明化快速响应协调机制，实现全业务、全流程全渠道覆盖，高效解决一线口常生产问题。一线人员需要的业务知识遍布在许多垂直类的系统中，这类系统之间彼此相对独立，形成了一个个"烟囱"，知识信息很难流通，形成"企业知识孤岛"。利用知识图谱技术透过纷繁复杂的海量文本和结构化数据，可以实现有效的语义化数据治理和知识获取。同时，知识图谱可以作为企业中各个业务系统的数据源，为业务系统提供知识和可计算服务。2、社会资源优化农业资源、电力资源作为紧缺且重要的社会资源，具有重要的代表性，如何快速、准确获取知识，并能够提供应用指导对于农业从业者、电力企业员工等资源领域的从业者有着重要的意义。在农业资源优化方面，以往受限于人员分布广泛、高质量知识获取难度大、数据积累多以非结构化为主等因素，从业者通常以经验作为重要的操作考虑因素，存在部分情况下误操作、漏操作等风险。如由于农业从业者对病虫害缺乏了解，往往凭借经验诊断已发作的农作物病虫害进行盲目用药，造成防治用药难以有的放矢。通过建设病虫害知识图谱，搭建知识获取及应用、推广平台可以提供更加科学的用药和栽培辅导，进而提升整体农业土地资源的利用效率。电力设备运维、电网安全措施推荐、客户服务等方面也存在类似需求。五、科学研究随着数字时代向数据时代演进，科学研究进入“第四范式”，无论是研究个体还是科学共同体都在渴求能够获得更深入全面、更高效便捷的数据服务。科学研究需要主动推进知识服务升级，帮助用户扩展资源发现，揭示资源中蕴含的知识，构筑知识间的关联叫如今学术搜索引擎使得科研人员能够高效便捷地查阅文献和相关资源，它已经成为当前科研工作者不可或缺的一项技能。科研社交网络有效地提升了科技成果的传播速度，降低了科研人员之间交流的时间成本，扩大了研究人员之间的合作机会。尽管搜索引擎和社交网络等平台给科学研究带来了极大的方便，但是由于科学研究数据量的急速增长，相关平台并没有很好的组织和挖掘这些信-张情.美国研究型图书馆研究数据服务的实践进展及趋势UL图书情报工作,2017,(9):33-41息，这也给科研人员带来了很大的不便。如何有效的组织和管理这些科学研究相关的信息是科研工作者迫切的需求。1、各学科资源整合困难，学科知识服务有待提高传统基于文本形式综述分析的学科研究方法存在难以揭示学科间相似性、学科发展继承性等问题,致使科研人员难以客观、高效理解学科静态结构、动态演化及发展趋势。在这种形势下,伴随文本挖掘和知识图谱技术发展,学科领域知识图谱的构建为该问题解决提供了可能性,其用可视图的方式高效立体揭示学科发展特征。争科知识图谱基于引文分析和可视化,将知识作为研究对象,宜观地显示出知识的发展进程及其之间结构关系的图谱并作为知识可视化的重要载体,描述了学科知识的内部结构及知识节点间的联系。2、学术网络信息分散，专业群体建设不足随着科学研究的飞速发展，越来越多的学者在各个学术领域间进行交流合作。学术合作可以交换学者之间的学术知识、提高工作效率，已经成为学术领域的发展趋势。学者们之间通过合作进行课题研究，共同发表文献，从而形成了复杂的科研合作关系网络，这种科研合作关系网络，包含了学者和学者之间、学考和科学研究领域之间、各个科学研究领域之间等多种类型的复杂关系。如何在这种复杂的学术关系网络中展现知识演化、发现隐含的关联知识是目前众多学者关注的问题。知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,构成一张巨大的语义网络图，因此利用知识图谱可以较好地描述学术关系网络中的各种复杂关系，并利用知识图谱强大的语义处理能力去实现学者的影响力分析、领域研究热点之间的关联关系发现、未来研究热点的趋势预测等多类应用。廖盼.基于多方法融合的学科知识图谱构建研究D.湖北工业大学,2018.3、识别前沿热点问题，预测技术发展趋势如何快速识别前沿问题并把握技术发展的方向，是当前很多科研机构和学者迫切的需求。通过知识图谱技术，在上亿篇文献信息中对技术来源、热度、发展趋势进行研究进行深入挖掘，进而实现技术发展趋势的准确预测。同时分析技术的出现、变迁和消亡的全过程，可以帮助研究人员理解领域的研究历史和现状，快速识别研究的前沿热点问题，把握技术的发展趋势。使用各领域科学知识图谱，通过对各领域研究的主要学者、重点文章、最新成果等信息加以分析，发现了研究的核心论文及知识谱系，建立专业方向和技术发展的知识图谱，并在最新的研究现状梳理的基础上对各个领域的前沿热点问题和技术研究的发展趋势进行了预测。六、制造业转型近几十年来，随着产业的不断发展和技术水平的进步，在人工红利、政策引导和市场需求的大力推动下，我国的制造业充分发挥成本、规模以及制度上的优势迅速发展，在体量和覆盖面上均位居世界前列。然而，相比较发达国家而言，我国制造业竞争力还有较大差距，如缺乏发达的产业分工体系、未形成强大的产业链、自主创新能力弱、产业结构不合理等尤其是高端装备制造业和生产性服务业发展滞后，部分企业还是建立在高能耗、高污染、高投入、低效益的基础之上，发展理念亟待转变。随着资源、环境和成本压力的加大，一方面，部分中、低端制造业己出现外流的趋势,另一方面在ICT技术的快速发展的驱动下，制造技术和信息技术融合带来新的工业革命，全球主耍的制造大国均提出了制造业转型升级的战略方向,我国制造业从资源密集型和劳动密集型向技术密集型、数字密集型转型升级的任务已非常紧迫。1、数据粗放采集管理，智能化应用的水平无法满足工业需求现阶段大部分企业普遍信息化、自动化基础都较为薄弱，受限于成本压力、技术风险及人才缺口等因素，目前对于数据积累和知识理解都处于初级阶端。而现阶段提供智能制造转型服务的多为软件或硬件服务商，对制造业行业知识和数据信息理解有限，而知识图谱技术可能为精益的数字化智能化升级提供解决方案。2、人力成本增加、人员流动率大随着竞争加剧，知识密集型行业的人力成本逐渐提高。同时，人才的培养需要管理、技术等多方面人才的密切配合，人员流动率的增大也会导致企业流失掉员工的经验，培训成本也随之增大。因此，企业也希望用知识图谱技术去沉淀经验，培训和赋能员工。3、技术瓶颈、人才断层，导致创新能力不足传统的