知識圖譜在情報分析中的應(yīng)用

CHINADATAANALYSTSUMMIT業(yè)界發(fā)展情況參考資料推薦第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會業(yè)界發(fā)展情況參考資料推薦情報分析概覽情報分析概覽第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會情報分析演示第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會情報分析演示諜影重重5-CIA大數(shù)據(jù)情報系統(tǒng)第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會情報分析演示諜影重重5-CIA大數(shù)據(jù)情報系統(tǒng)情報人員檢測電腦入侵者和入侵的影響，以一臺中情局主服務(wù)器為核心，通過主服務(wù)器查找有漏洞危險的關(guān)聯(lián)系統(tǒng)第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會情報分析演示通過內(nèi)部關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)以及直觀清晰的可視化展示迅速擴展出了有系統(tǒng)漏洞危險的服務(wù)器，并幫助情報人員發(fā)現(xiàn)受到威脅的其他相關(guān)服務(wù)器第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會情報分析演示諜影重重5-CIA大數(shù)據(jù)情報系統(tǒng)海瑟在系統(tǒng)里輸入入侵的機器型號，迅速地分析了使用過這臺電腦的相關(guān)的人第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會情報分析演示諜影重重5-CIA大數(shù)據(jù)情報系統(tǒng)然后通過系統(tǒng)來深度分析某個關(guān)聯(lián)人的詳細(xì)信息第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會諜影重重5-CIA大數(shù)據(jù)情報系統(tǒng)再根據(jù)關(guān)聯(lián)人的信息，通過搜索功能來進行進一步條件篩選、搜索第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會諜影重重5-CIA大數(shù)據(jù)情報系統(tǒng)最后通過監(jiān)控視頻的人臉快速識別匹配進行時間和空間的關(guān)聯(lián)以確定嫌疑人，然后通過嫌疑人找到最第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會情報分析演示諜影重重5-CIA大數(shù)據(jù)情報系統(tǒng)系統(tǒng)特點簡單輸入，既可以尋找人、物的關(guān)聯(lián)，從相關(guān)性中尋找線索，從龐大的數(shù)據(jù)當(dāng)中迅速的找出一層層的關(guān)聯(lián)，這中間武裝起情報人員的技術(shù)就是代表大數(shù)據(jù)、人工智能核心技術(shù)的知識圖譜技術(shù)輕松點擊，就可以通過不同的排列形式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，并且可以直接按照用戶的習(xí)慣和需求調(diào)整排序，功能，輸入了一個關(guān)鍵詞，會迅速得出所有關(guān)聯(lián)關(guān)系而非僅僅是像傳統(tǒng)搜索引擎的信息匹配列表系統(tǒng)能處理數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)化信息以及服務(wù)器關(guān)聯(lián)信息、圖像信息、視頻匹配信息、文本等海量非結(jié)構(gòu)化信息，通過知識圖譜技術(shù)進行數(shù)據(jù)融合并且根據(jù)真實世界的實體、屬性、關(guān)系等進行動態(tài)本體建模，這大大提高了系統(tǒng)的靈活性，能快速定義和重定義數(shù)據(jù)并進行不同行業(yè)的模型快速復(fù)制第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會現(xiàn)實中的大數(shù)據(jù)情報公司Palantir第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會現(xiàn)實中的大數(shù)據(jù)情報公司Palantir第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會現(xiàn)實中的大數(shù)據(jù)情報公司Palantir第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會2情報分析典型應(yīng)用場景21 34?二級市場股票、信用債投資情第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會知識圖譜技術(shù)概覽第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會知識圖譜技術(shù)知識圖譜技術(shù)第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會知識圖譜技術(shù)第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會知識圖譜技術(shù)第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會知識圖譜技術(shù)第四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會知識圖譜技術(shù)價值統(tǒng)分布式爬蟲技術(shù)，采集海量外部數(shù)據(jù)文本自動分類、主題模型挖掘、識別實體概念等結(jié)構(gòu)化及鏈接，構(gòu)建知識關(guān)聯(lián)知識融合、建立符合業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)構(gòu)建完整行業(yè)知識庫知識圖譜技術(shù)價值統(tǒng)分布式爬蟲技術(shù)，采集海量外部數(shù)據(jù)文本自動分類、主題模型挖掘、識別實體概念等結(jié)構(gòu)化及鏈接，構(gòu)建知識關(guān)聯(lián)知識融合、建立符合業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)構(gòu)建完整行業(yè)知識庫建立智能應(yīng)用業(yè)務(wù)規(guī)則、推理引擎及提供可視化關(guān)聯(lián)分析、問答、語義搜索、智能推薦等智能應(yīng)用入口海量內(nèi)外部數(shù)據(jù)采集清洗存儲特征提取、事件識別、文本挖掘海量內(nèi)外部數(shù)據(jù)采集清洗存儲特征提取、事件識別、文本挖掘情報/知識本體建模、映射、存儲業(yè)務(wù)規(guī)則引擎、圖分析計算等人機可視化交互、語義理解本體建模、映射、存儲業(yè)務(wù)規(guī)則引擎、圖分析計算等人機可視化交互、語義理解知識圖譜助力智能情報分析碎片數(shù)據(jù)動態(tài)融合碎片數(shù)據(jù)動態(tài)融合與傳遞與傳遞碎片數(shù)據(jù)動態(tài)融合碎片數(shù)據(jù)動態(tài)融合與傳遞情報/知識圖譜技術(shù)價值解決的問題分布式爬蟲技術(shù)，采集海量外部數(shù)據(jù)統(tǒng)海量內(nèi)外部半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化文本自動分類、主題模型挖掘、識別實體概念等結(jié)構(gòu)化及鏈接，構(gòu)建知識關(guān)聯(lián)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)動態(tài)融合知識融合、建立符合業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)建模、存儲業(yè)務(wù)映射、行業(yè)知識體系構(gòu)建構(gòu)建完整行業(yè)知識庫輸出行業(yè)知識庫領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗集成與傳遞建立智能應(yīng)用業(yè)務(wù)規(guī)則、推理引擎及業(yè)務(wù)規(guī)則引擎、圖分析計算等人機可視化交互、語義理解知識圖譜技術(shù)價值解決的問題分布式爬蟲技術(shù)，采集海量外部數(shù)據(jù)統(tǒng)海量內(nèi)外部半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化文本自動分類、主題模型挖掘、識別實體概念等結(jié)構(gòu)化及鏈接，構(gòu)建知識關(guān)聯(lián)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)動態(tài)融合知識融合、建立符合業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)建模、存儲業(yè)務(wù)映射、行業(yè)知識體系構(gòu)建構(gòu)建完整行業(yè)知識庫輸出行業(yè)知識庫領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗集成與傳遞建立智能應(yīng)用業(yè)務(wù)規(guī)則、推理引擎及業(yè)務(wù)規(guī)則引擎、圖分析計算等人機可視化交互、語義理解簡單易用人機交互接口提供可視化關(guān)聯(lián)分析、問答、語義搜索等智能應(yīng)用入口業(yè)務(wù)系統(tǒng)海量內(nèi)外部數(shù)據(jù)采集清洗存儲特征提取、事件識別、文本挖掘?qū)嶓w識別、角色識別、關(guān)系識別業(yè)務(wù)系統(tǒng)海量內(nèi)外部數(shù)據(jù)采集清洗存儲特征提取、事件識別、文本挖掘?qū)嶓w識別、角色識別、關(guān)系識別情報/知識情報/知識科技情報CiteSpace論文知識圖譜科技情報專利合作圖譜科技情報城市科技創(chuàng)新圖譜科技情報城市科技創(chuàng)新圖譜科技情報城市科技創(chuàng)新圖譜.人.人.車.手機.地址.公司.產(chǎn)品事件.盜竊.搶劫.酒店入住.火車出行.飛機出行.手機通話.直系關(guān)系.人戶關(guān)系.人案關(guān)系.同伙關(guān)系.同學(xué)關(guān)系.鄰居關(guān)系定的關(guān)系規(guī)則進行關(guān)聯(lián)挖掘通過知識圖譜技術(shù)將實體、事件通過設(shè)定的關(guān)系規(guī)則進行關(guān)聯(lián)挖掘公安情報團伙挖掘警方已經(jīng)確定小麗是某件刑事案件的主犯，希望通過情報研判系統(tǒng)來查找出析人員把酒店住宿記錄數(shù)據(jù)、通話記錄數(shù)據(jù)和火車出行記錄數(shù)據(jù)等導(dǎo)入系統(tǒng)，以知識圖譜的方視化的分析，從而快速找到通話頻繁且多次同屋同住且關(guān)聯(lián)同行多次公安情報證據(jù)鏈關(guān)聯(lián)金融情報反欺詐融合來自不同數(shù)據(jù)源的信息構(gòu)成知識圖譜，通過以識別潛在的欺詐風(fēng)險。比如借款人張xx和借款人吳x填寫信息為同事，但是兩個人填寫的公司名卻不一樣。同一個電話號碼屬于兩個借款人，這些不一致性很可能有欺詐行為金融情報企業(yè)征信通過企業(yè)知識圖譜做企業(yè)征信風(fēng)險分析。沈陽電纜廠僅存的企業(yè)中高風(fēng)險居多，唯一綠色（低風(fēng)險）是其投資人之一盛京銀行金融情報智能投研金融情報智能投研金融情報智能投研半結(jié)構(gòu)化表格數(shù)據(jù)批量抽取技術(shù)公司B金融情報智能投研公司B金融情報智能投研金融情報智能投研金融情報智能投研以及競爭對手等中興制金融情報智能投研上下游產(chǎn)業(yè)鏈金融情報智能投研上下游產(chǎn)業(yè)鏈引用:陳利人-知識圖譜作投資決策，為