知识图谱技术白皮书-6268.pdf

XXXX 知识图谱产品白皮书 1 / 41 目 录 1. 产品概述3 1.1. 产品背景3 1.2. 产品目标4 1.3. 产品定位5 1.3.1. 功能定位5 1.3.2. 市场定位5 2. 产品优势6 3. 产品架构7 4. 产品特性介绍8 4.1. 产品描述8 4.2. 总体架构8 4.3. 产品流程9 4.3.1. 总体流程9 4.3.2. 图谱构建流程 10 4.4. 产品特点 10 4.5. 功能介绍 11 4.6. 核心指标 14 4.6.1. 稳定性指标 14 4.6.2. 用户数及并发指标 14 4.6.3. 页面响应指标 14 4.6.4. 查询响应指标 14 4.6.5. 服务层性能设计指标 15 4.7. 核心功能 15 4.7.1. 图谱构建 15 4.7.2. 图谱分析22 4.7.3. 智能检索31 4.7.4. 共享协作33 4.7.5. 系统管理33 5. 适用场景 34 5.1. 智慧公安赋能34 5.1.1. 案情辅助研判34 5.1.2. 关系分析模型35 5.2. 政务公共服务36 5.2.1. 政务事项服务36 5.2.2. 省市政策图谱37 5.3. 金融风控营销37 5.3.1. 个人信贷风控38 5.3.2. 企业征信监管38 5.4. 泛传媒行业39 2 / 41 1. 产品概述 1.1. 产品背景 随着云计算、大数据、移动互联、5G 等技术的飞速发展，信息爆炸式增长， 在面对数据多样、复杂，孤岛化，且单一数据价值不高的应用场景时，存在关系 深度搜索、规范业务流程、规则和经验性预测等需求，知识图谱由此应运而生。 知识图谱概念由谷歌 2012 年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于 2013 年以后开始在学术界和业界普及，并在情报分析、金融反欺诈、智能问答 等领域应用中发挥重要作用。 在银行风险控制过程中，运用知识图谱大数据分析和图挖掘技术，对企业关 联结构进行深度解析，实现对隐性风险结构及关联主体的深度挖掘，全息式、多 维度实时监控企业洗钱风险。 在公共安全领域，对嫌疑对象号码、车辆、账号多度关联分析和特征分析， 发现隐藏的潜在同伙并对挖掘出团伙核心成员，为犯罪证据搜集提供线索。通过 融合轨迹分析全面掌握对象活动区域和轨迹，为实时布控提供重要数据支撑。 在解决城市交通拥堵解决方案中，知识图谱更加注重人、 车、路和环境的 关系处理，使交通发展更加具有可持续性，能更好地改善交通秩序和交通环境、 节约能源、降低环境污染… … 在数字城市智慧政务、医疗过程智能辅助、农业信 息问答等众多场景中，均可通过知识图谱产品为现代数字城市垂直领域提供信息 检索、关系分析和挖掘能力支撑。 在知识图谱应用开发过程中，主要问