知识图谱在信息安全领域的应用(知识图谱在知识工程中,处于什么样的地位或起什么样的作用)
1.知识图谱在知识工程中,处于什么样的地位或起什么样的作用
知识图谱工程，是计算机科学、信息科学、情报学当中的一个新兴领域，旨在研究用于构建知识图谱的方法和方法学。知识图谱工程乃是一个新兴的研究和应用领域，关注的是知识图谱开发过程、知识图谱生命周期、用于构建知识图谱的方法和方法学以及那些用于支持这些方面的工具套装和语言
在过去的四年时间里，人们对于各种知识图谱的关注日益增强。如今，知识图谱已广泛应用于知识工程、人工智能以及计算机科学领域；同时，知识图谱还广泛应用于知识管理、自然语言处理、电子商务、智能信息集成、生物信息学和教育等方面以及语义网之类的新兴领域。知识图谱旨在明确特定领域的那些隐含在软件应用程序以及企业机构和业务过程当中的知识可视化。知识图谱工程为解决各种语义障碍所造成的互操作性问题提供了一个前进的方向。其中，语义障碍指的也就是那些与业务术语和软件类的定义相关的障碍和问题。知识图谱工程是一套与特定领域之本体开发工作相关的任务。
2.知识图谱有什么用处
知识图谱 （Knowledge Graph） 是当前的研究热点。
自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。
比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录1. 什么是知识图谱？2. 知识图谱的表示3. 知识图谱的存储4. 应用5. 挑战6. 结语 1. 什么是知识图谱？ 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点（Point）和边（Edge）组成。
在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。
通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。
比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。 另外，对于稍微复杂的搜索语句比如 ”Who is the wife of Bill Gates“,Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。
这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。 上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的范畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统（Question-Answering）等方面的问题。
接下来我们看一下特定领域里的 （Domain-Specific） 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。 2. 知识图谱的表示 假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact） - “张三是李四的父亲”。
这里的实体是张三和李四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，张三和李四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。
当我们把电话号码也作为节点加入到知识图谱以后（电话号码也是实体），人和电话之间也可以定义一种关系叫 has_phone，就是说某个电话号码是属于某个人。下面的图就展示了这两种不同的关系。
另外，我们可以把时间作为属性（Property）添加到 has_phone 关系里来表示开通电话号码的时间。这种属性不仅可以加到关系里，还可以加到实体当中，当我们把所有这些信息作为关系或者实体的属性添加后，所得到的图谱称之为属性图 （Property Graph）。
属性图和传统的RDF格式都可以作为知识图谱的表示和存储方式，但二者还是有区别的，这将在后面章节做简单说明。 3. 知识图谱的存储 知识图谱是基于图的数据结构，它的存储方式主要有两种形式：RDF存储格式和图数据库（Graph Database）。
至于它们有哪些区别，请参考【1】。下面的曲线表示各种数据存储类型在最近几年的发展情况。
从这里我们可以明显地看到基于图的存储方式在整个数据库存储领域的飞速发展。这幅曲线图来源于 Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years 下面的列表表示的是目前比较流行的基于图存储的数据库排名。
从这个排名中可以看出neo4j在整个图存储领域里占据着NO.1的地位，而且在RDF领域里Jena还是目前为止最为流行的存储框架。这部分数据来源于 DB-Engines Ranking 当然，如果需要设计的知识图谱非常简单，而且查询也不会涉及到1度以上的关联查询，我们也可以选择用关系型数据存储格式来保存知识图谱。
但对那些稍微复杂的关系网络（现实生活中的实体和关系普遍都比较复杂），知识图谱的优点还是非常明显的。首先，在关联查询的效率上会比传统的存储方式有显著的提高。
当我们涉及到2,3度的关联查询，基于知识图谱的查询效率会高出几千倍甚至几百万倍。其次，基于图的存储在设计上会非常灵活，一般只需要局部的改动即可。
比如我们有一个新的数据源，我们只需要在已有的图谱上插入就可以。于此相反，关系型存储方式灵活性方面比较差，它所有的Schema都是提前定义好的，如果后续要改变，它的代价是非常高的。
最后，把实体和关系存储在图数据结构是一种符合整个故事逻辑的最好的方式。 4. 应用 在本文中，我们主要讨论知识图谱在互联网金融行业中的应用。
当然，很多应用场景和想法都可以延伸到其他的各行各业。这里提到的应用场景只是冰山一角， 在很多其他的应用上，知识图谱仍然可以发挥它潜在的价值， 我们在后续的文章中会继续讨论。
反欺诈 反欺诈是风控中非常重要的一道环节。基于大数据的反欺诈的难点在于如何把不同来源的数据（结构化，非结构）整合在一起，并构建反欺诈引擎，从而有效地识别出欺诈案件（比如身份造假，团体欺诈，代办包装等）。
而且不少欺诈案件会涉及到复杂的关系网络，这也给欺诈审核带来了新的挑战。 知识图谱，作为关系的直接表示方式，可以很好地解决这两个问题。
首。
3.知识图谱技术能对企业或科研院所能起到什么作用
仅供参考 知识图种知识（既包括显性、编码知识包括隐性知识）导航系统并显示同知识存储间重要态联系知识管理系统输模块输内容包括知识源整合知识内容知识流知识汇聚作用协助组织机构发掘其智力资产价值所权位置使用；使组织机构内各种专家技能转化显性知识并进内化组织知识资源；鉴定并排除知识流限制素；发挥机构现知识资产杠杆作用 知识图谱称科知识图谱通应用数、图形、信息视化技术、信息科等科理论与与计量引文析、共现析等结合并利用视化图谱形象展示科核结构、发展历史、前沿领域及整体知识架构达科融合目现中国论科研究提供切实、价值参考 知识图谱（Mapping Knowledge Domain）称科知识图谱图书情报界称知识域视化或知识领域映射图显示知识发展进程与结构关系系列各种同图形用视化技术描述知识资源及其载体挖掘、析、构建、绘制显示知识及间相互联系 具体说知识图谱通应用数、图形、信息视化技术、信息科等科理论与与计量引文析、共现析等结合并利用视化图谱形象展示科核结构、发展历史、前沿领域及整体知识架构达科融合目现中国论复杂知识领域通数据挖掘、信息处理、知识计量图形绘制显示揭示知识领域态发展规律科研究提供切实、价值参考迄今止其实际应用发达家已经逐步拓展并取较效我仍属研究起步阶段。
4.知识图谱的重要特点
1、用户搜索次数越多，范围越广，Google 就能获取越多信息和内容。
2、赋予字串新的意义，而不只是单纯的字串。
3、融合了所有的学科，以便于用户搜索时的连贯性。
4、为用户找出更加准确的信息，作出更全面的总结并提供更有深度相关的信息。
5、把与关键词相关的知识体系系统化地展示给用户。
6、用户只需登录Google旗下60多种在线服务中的一种就能获取在其他服务上保留的信息和数据。
7、Google从整个互联网汲取有用的信息让用户能够获得更多相关的公共资源。
5.知识图谱的介绍
知识图谱，也称为科学知识图谱，它通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。为学科研究提供切实的、有价值的参考。
6.知识图谱的简介
知识图谱（Mapping Knowledge Domain）也被称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
具体来说，知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。迄今为止，其实际应用在发达国家已经逐步拓展并取得了较好的效果，但它在我国仍属研究的起步阶段。
