什么是知識圖譜? 知識圖譜行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及市場規(guī)模

• 吳澳燕 2022年12月23日 來源：中研報告 互聯(lián)網 638 37
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知識圖譜指顯示知識發(fā)展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系。

知識圖譜指顯示知識發(fā)展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系。

知識圖譜將信息結構化、可視化，輔助人類進行推理、預判、歸類?！爸R圖譜”的“圖”并非圖像概念，而是類似化學分子式的結構。知識結構網絡化、網絡結構復雜、網絡由三元組構成、數(shù)據(jù)主要由知識庫承載是它的四大基本特征。

過去,眾多分散的常用數(shù)據(jù)表無法直觀表示數(shù)據(jù)之間的關聯(lián),對數(shù)據(jù)的處理亦需要耗費大量人力物力,數(shù)據(jù)的價值未被充分利用。而知識圖譜是由節(jié)點和關系所組成的圖譜,通過不同知識節(jié)點的關聯(lián)性形成一個網狀的知識結構,用“圖”作為表達方式,更加直觀、高效地表達世界的各種關系,不需要中間過程的轉換和處理。

知識圖譜行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及市場規(guī)模

當前知識圖譜技術已經被廣泛用于處理結構化數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)，但對于視覺、聽覺數(shù)據(jù)等的關注度相對較低，且目前仍缺乏有效的技術手段來從這些數(shù)據(jù)中抽取知識。如果在更大范圍內進行鏈接預測和實體對齊，進而進行實體關系抽取，能使現(xiàn)有的模型在綜合考慮文本和視覺特征時獲得更好的性能。即多模態(tài)知識圖譜在傳統(tǒng)知識圖譜的基礎上，把多模態(tài)化的認知體驗與相應的符號關聯(lián)，構建多種模態(tài)下的實體，以及多模態(tài)實體間多種模態(tài)的語義關系，即使得圖譜本身一開始就具備多模態(tài)的特性。

知識圖譜的產品類型以“通用知識圖譜”與“行業(yè)知識圖譜”為典型代表，前者逐漸演變?yōu)橥ㄓ没ヂ?lián)網知識圖譜，形成搜索引擎、智能推薦、智能問答三大類型，發(fā)展較為成熟;后者處于起步期，是未來一段時期內的發(fā)展熱點。當前，知識圖譜主要表現(xiàn)為五大產品形態(tài)。

隨著信息化與數(shù)字化建設的展開與NLP技術的進步，行業(yè)知識圖譜已經成為市場開拓重點。2021年，知識圖譜核心市場規(guī)模約為107億元，2026年將達296億元。金融、公安兩行業(yè)占知識圖譜市場份額較大且增速較快。未來，政務知識圖譜將成為市場重要拉力之一。

目前在風控領域,知識圖譜產品為精準揭露“欺詐環(huán)”、“窩案”、“中介造假”、“洗錢”和其他復雜的欺詐手法,提供了新的方法和工具。

在反欺詐技術涉及的推理機制方面,中郵消費金融知識圖譜風險檢測平臺亦在之前自主研發(fā)的網絡反欺詐系統(tǒng)“中郵星網”的基礎上實現(xiàn)了新突破。通過易操作的圖形化頁面,使用者可靈活組合知識和推理規(guī)則,挖掘潛在的信息與風險;可以支持基于規(guī)則的直接推理,通過推理挖掘潛在事實,實現(xiàn)對已有數(shù)據(jù)的充分利用;推理規(guī)則的可拓展性更好,未來將支持基于圖與模型的概率性推理。這對于提升反欺詐效率、防范化解金融風險具有重要作用。

知識圖譜行業(yè)未來發(fā)展

中國知識圖譜市場產業(yè)鏈上游主要以各類數(shù)據(jù)源企業(yè)或機構為主，因所處理數(shù)據(jù)多具有敏感性和專屬性，所以往往數(shù)據(jù)源也是服務的需求方;中上游主要包括數(shù)據(jù)采集服務商、數(shù)據(jù)庫服務商、云服務商等，為產業(yè)鏈做支撐服務，但涉及保密數(shù)據(jù)采集加工的業(yè)務更多交由解決方案提供方直接處理;中游主要以提供知識圖譜解決方案的大數(shù)據(jù)智能公司、互聯(lián)網公司和AI公司為主，該部分是產業(yè)鏈的核心環(huán)節(jié);下游為基于知識圖譜而開發(fā)應用的各類具體場景應用，知識圖譜應用在中國剛剛起步，主要聚焦于圖中展示領域，隨著市場推進將輻射更多行業(yè)。

自動化構建知識圖譜的特點是面向互聯(lián)網的大規(guī)模、開放、異構環(huán)節(jié)，利用機器學習技術和信息抽取技術自動獲取互聯(lián)網信息，構建更大規(guī)模的常識知識圖譜有利于支撐深度學習的計算。但當前知識圖譜在構建和落地過程中對人工的依賴程度還較高，導致構建成本高、效率低，在相對通用的知識圖譜中自動化、大規(guī)模、高質量的構建技術扔有待探索。

對于知識圖譜的未來發(fā)展，建設難點主要在于：數(shù)據(jù)治理、行業(yè)專家儲備、圖數(shù)據(jù)庫的研發(fā)、持續(xù)攻克生產流程與算法難點以及培養(yǎng)客戶內生需求和優(yōu)化產品、市場策略。

未來，知識圖譜廠商、大數(shù)據(jù)廠商、NLP廠商、互聯(lián)網大廠與信息化廠商等參與者將不斷強化技術、深化行業(yè)認知，結合自身優(yōu)勢，持續(xù)推進知識圖譜產品和業(yè)務場景的迭代、豐富，垂直行業(yè)應用場景必將大有可為。

更多行業(yè)詳情請點擊中研普華產業(yè)研究院發(fā)布的《2021-2026年中國知識圖譜產業(yè)市場現(xiàn)狀分析及投資風險預測報告》。本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫，在大量周密的市場調研基礎上，主要依據(jù)了國家統(tǒng)計局、國家商務部、國家發(fā)改委、國家經濟信息中心、國務院發(fā)展研究中心、中國行業(yè)研究網、全國及海外多種相關報紙雜志的基礎信息等公布和提供的大量資料和數(shù)據(jù)，客觀、多角度地對中國知識圖譜市場進行了分析研究。報告在總結中國知識圖譜行業(yè)發(fā)展歷程的基礎上，結合新時期的各方面因素，對中國 行業(yè)的發(fā)展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。

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