2. 什么是知识图谱strong>
知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义 络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。
那什么叫多关系图呢过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。
3. 知识图谱的表示
知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱，也可以把它认为是一个知识库。这也是为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在Google搜索引擎里输入“Who is the wife of Bill Gates我们直接可以得到答案-“Melinda Gates”。这是因为我们在系统层面上已经创建好了一个包含“Bill Gates”和“Melinda Gates”的实体以及他俩之间关系的知识库。所以，当我们执行搜索的时候，就可以通过关键词提取（”Bill Gates”, “Melinda Gates”, “wife”）以及知识库上的匹配可以直接获得最终的答案。这种搜索方式跟传统的搜索引擎是不一样的，一个传统的搜索引擎它返回的是 页、而不是最终的答案，所以就多了一层用户自己筛选并过滤信息的过程。
?这种属性图的表达很贴近现实生活中的场景，也可以很好地描述业务中所包含的逻辑。除了属性图，知识图谱也可以用RDF来表示，它是由很多的三元组（Triples）来组成。RDF在设计上的主要特点是易于发布和分享数据，但不支持实体或关系拥有属性，如果非要加上属性，则在设计上需要做一些修改。目前来看，RDF主要还是用于学术的场景，在工业界我们更多的还是采用图数据库（比如用来存储属性图）的方式。感兴趣的读者可以参考RDF的相关文献，在文本里不多做解释。
4. 知识抽取
知识图谱的构建是后续应用的基础，而且构建的前提是需要把数据从不同的数据源中抽取出来。对于垂直领域的知识图谱来说，它们的数据源主要来自两种渠道：一种是业务本身的数据，这部分数据通常包含在公司内的数据库表并以结构化的方式存储；另一种是 络上公开、抓取的数据，这些数据通常是以 页的形式存在所以是非结构化的数据。
前者一般只需要简单预处理即可以作为后续AI系统的输入，但后者一般需要借助于自然语言处理等技术来提取出结构化信息。比如在上面的搜索例子里，Bill Gates和Malinda Gate的关系就可以从非结构化数据中提炼出来，比如维基百科等数据源。
?首先是实体命名识别，就是从文本里提取出实体并对每个实体做分类/打标签：比如从上述文本里，我们可以提取出实体-“NYC”，并标记实体类型为 “Location”；我们也可以从中提取出“Virgil’s BBQ”，并标记实体类型为“Restarant”。这种过程称之为实体命名识别，这是一项相对比较成熟的技术，有一些现成的工具可以用来做这件事情。其次，我们可以通过关系抽取技术，把实体间的关系从文本中提取出来，比如实体“hotel”和“Hilton property”之间的关系为“in”；“hotel”和“Time Square”的关系为“near”等等。
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实体统一和指代消解问题相对于前两个问题更具有挑战性。
5. 知识图谱的存储
知识图谱主要有两种存储方式：一种是基于RDF的存储；另一种是基于图数据库的存储。它们之间的区别如下图所示。RDF一个重要的设计原则是数据的易发布以及共享，图数据库则把重点放在了高效的图查询和搜索上。其次，RDF以三元组的方式来存储数据而且不包含属性信息，但图数据库一般以属性图为基本的表示形式，所以实体和关系可以包含属性，这就意味着更容易表达现实的业务场景。
6. 金融知识图谱的搭建
接下来我们看一个实际的具体案例，讲解怎么一步步搭建可落地的金融风控领域的知识图谱系统。 首先需要说明的一点是，有可能不少人认为搭建一个知识图谱系统的重点在于算法和开发。但事实并不是想象中的那样，其实最重要的核心在于对业务的理解以及对知识图谱本身的设计，这就类似于对于一个业务系统，数据库表的设计尤其关键，而且这种设计绝对离不开对业务的深入理解以及对未来业务场景变化的预估。 当然，在这里我们先不讨论数据的重要性。
在进入下一个话题的讨论之前，要明确的一点是，对于自身的业务问题到底需不需要知识图谱系统的支持。因为在很多的实际场景，即使对关系的分析有一定的需求，实际上也可以利用传统数据库来完成分析的。所以为了避免使用知识图谱而选择知识图谱，以及更好的技术选型，以下给出了几点总结，供参考。
6.3 知识图谱的设计
图谱的设计是一门艺术，不仅要对业务有很深的理解、也需要对未来业务可能的变化有一定预估，从而设计出最贴近现状并且性能高效的系统。在知识图谱设计的问题上，我们肯定会面临以下几个常见的问题：1. 需要哪些实体、关系和属性. 哪些属性可以做为实体，哪些实体可以作为属性. 哪些信息不需要放在知识图谱中bsp;
基于这些常见的问题，我们从以往的设计经验中抽象出了一系列的设计原则。这些设计原则就类似于传统数据库设计中的范式，来引导相关人员设计出更合理的知识图谱系统，同时保证系统的高效性。
?接下来再看一下下面的图，跟之前的区别在于我们把申请人从原有的属性中抽取出来并设置成了一个单独的实体。在这种情况下，整个业务逻辑就变得很清晰，我们很容易看出张三申请了两个贷款，而且张三拥有两个手机 ，在申请其中一个贷款的时候他填写了父母的电话 。总而言之，一个好的设计很容易让人看到业务本身的逻辑。
比如在下面的知识图谱中，我们完全可以把一些信息比如“年龄”，“家乡”放到传统的关系型数据库当中，因为这些数据对于：a. 分析关系来说没有太多作用 b. 访问频率低，放在知识图谱上反而影响效率
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基于规则提取特征
我们也可以基于规则从知识图谱中提取一些特征，而且这些特征一般基于深度的搜索比如2度，3度甚至更高维度。比如我们可以问一个这样的问题：“申请人二度关系里有多少个实体触碰了黑名单从图中我们很容观察到二度关系中有两个实体触碰了黑名单（黑名单由红色来标记）。等这些特征被提取之后，一般可以作为风险模型的输入。在此还是想说明一点，如果特征并不涉及深度的关系，其实传统的关系型数据库则足以满足需求。
?再比如，我们也可以从知识图谱中找出强连通图，并把它标记出来，然后做进一步风险分析。强连通图意味着每一个节点都可以通过某种路径达到其他的点，也就说明这些节点之间有很强的关系。
?标签传播算法的核心思想在于节点之间信息的传递。这就类似于，跟优秀的人在一起自己也会逐渐地变优秀是一个道理。因为通过这种关系会不断地吸取高质量的信息，最后使得自己也会不知不觉中变得更加优秀。具体细节不在这里做更多解释。
相比规则的方法论，基于概率的方法的缺点在于：需要足够多的数据。如果数据量很少，而且整个图谱比较稀疏（Sparse），基于规则的方法可以成为我们的首选。尤其是对于金融领域来说，数据标签会比较少，这也是为什么基于规则的方法论还是更普遍地应用在金融领域中的主要原因。
6.5.3 基于动态 络的分析
以上所有的分析都是基于静态的关系图谱。所谓的静态关系图谱，意味着我们不考虑图谱结构本身随时间的变化，只是聚焦在当前知识图谱结构上。然而，我们也知道图谱的结构是随时间变化的，而且这些变化本身也可以跟风险有所关联。
在下面的图中，我们给出了一个知识图谱T时刻和T+1时刻的结构，我们很容易看出在这两个时刻中间，图谱结构（或者部分结构）发生了很明显的变化，这其实暗示着潜在的风险。那怎么去判断这些结构上的变化呢兴趣的读者可以查阅跟“dynamic network mining”相关的文献。
?在证券领域，我们经常会关心比如“一个事件发生了，对哪些公司产生什么样的影响比如有一个负面消息是关于公司1的高管，而且我们知道公司1和公司2有种很密切的合作关系，公司2有个主营产品是由公司3提供的原料基础上做出来的。
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