AI 科技评论按：现在的市场环境下，企业正面临着竞争逐渐加剧、人力成本增加、人员流动率加快等挑战。而随着企业经历了信息化的成熟阶段，沉淀了大量的数据，大型的企业都开始了数字化转型，它们利用前沿的技术、海量的外部数据以及内部积累的业务数据上下游的关联客户，将数据转化为专家的经验知识，从而提高工作效率和产品销量，并增强产品的用户体验。而知识图谱，则在企业的数字化转型中扮演了重要的作用。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 认知的高度决定了创造价值的高度。 企业在从创办、发展、竞争、成功到衰亡的全生命周期中，会面临复杂多样的决策场景。 然而，时代演变产生的海量、分散、实时的信息，仅靠人类个体是难以高效、准确地感知、认知和决策的。 因此，企业需要通过大数据与人工智能技术，提升对业务的智能分析与决策能力，以此提升在快速、复杂的博弈场景中的竞争力。 那么如何运用人工智能技术增强企业的认知智能呢？ 在企业营销服务、设备生产运维的场景中，知识图谱与认知智能技术可以通过数据知识聚合、
竹间科技创始人兼CEO简仁贤曾在世界人工智能大会上发表了一篇题为《认知智能赋能企业转型》的演讲，重点探讨了认知智能的基石——知识图谱，阐述了知识图谱的定义、优势等，接着围绕产业界极重视的大规模落地问题，结合具体例证及经验心得，描绘了跨越众多行业的不同应用。以下为竹间科技创始人简仁贤先生演讲内容的精彩节选。
作者 | 郑晓蔚 来源 | 《培训》杂志 2022 年 10 月刊 信息技术研究与分析公司 Garnter 近年来对全球 460 位高管的调查显示：缺乏人才，尤其是懂技术又懂业务的融合型人才，是阻碍企业实现数字化转型的重要因素。培养高水平、创新型、复合型的数字化人才队伍，已成为企业筑牢数字化转型战略基石，获取未来先机的制胜秘诀。 那么，在这样的环境中，企业如何进行数字化人才培养呢？ 👇👇👇 今天就为大家介绍极客邦科技旗下一站式数字技术学习平台“极客时间企业版”的做法，他们提出以构建岗位技能图谱方法论为
由深度学习掀起的这波 AI 浪潮极度依赖数据，经过 10 年的发展，深度学习在一些场景应用上已经面临瓶颈。业内有一种声音得到了大量认同：人工智能的进一步发展与突破，需要从感知智能向认知智能的突破，知识图谱能有效从数据中挖掘出知识，以更具可解释性的 AI 指导人类在更多复杂场景中的智能决策和行动。
来源：专知本文为书籍分享，建议阅读5分钟本书是在实践中从企业关系数据库设计和构建知识图谱的指南。 这本书是在实践中从企业关系数据库设计和构建知识图谱的指南。它提出了一个原则性框架，其核心是连接关系数据库和知识图谱的映射模式、组织中负责知识图谱的角色，以及将数据和人员组合在一起的过程。本书的内容适用于使用属性图或RDF图技术构建的知识图谱。知识图谱实现了创建大规模集成知识和数据的智能系统的愿景。科技巨头已经采用知识图谱作为下一代企业数据和元数据管理、搜索、推荐、分析、智能代理等的基础。我们现在发现，越来越多
随着“互联网+”时代的到来，知识图谱被广泛应用于各大行业。在金融、医疗、教育、电商、能源等行业中，知识图谱都发挥了重要的作用。 在这些领域中，企业的业务数据就是企业中重要的资源之一。知识图谱将数据资产进行可视化呈现，可以帮助企业进行全局化管控、优化资源配置、提高工作效率。那么，知识图谱数据开发是什么？主要内容有哪些呢？
本文介绍了知识图谱的概念、发展历程，以及明略数据在知识图谱领域的应用和贡献。明略数据作为知识图谱领域的领军企业，通过多年的技术积累和创新，已经成功应用于金融、公安、工业等多个行业。未来，明略数据将继续深耕知识图谱领域，推动大数据技术与知识图谱的融合发展，为行业提供更为高效、智能的解决方案。
本文为安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱，携手迈进认知智能》精华解读系列第三篇——利用知识图谱助力攻击画像与威胁评估。主要利用知识图谱表示学习技术，对攻击源或攻击行为进行威胁评估。
在当今信息时代，数据已经成为企业决策和业务发展的重要驱动力。然而，随着数据量的不断增加，传统的数据处理方法已经难以满足需求。知识图谱作为一种新兴的技术，正逐渐成为处理大规模数据的关键工具。本文将深入探讨知识图谱的数据处理流程，以及图数据库在这一领域的重要作用。
引言：知识图谱本质上是语义网络的知识库。也可以简单地把知识图谱理解成多关系图 。知识图谱以半结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系。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，为各领域的研究提供切实的、有价值的参考。本文将重点介绍知识图谱技术与智慧金融的融合。
人工智能正逐步从感知智能迈向认知智能，其终极目标是让机器具备类似人类的思维逻辑和认识能力，特别是理解、归纳和应用知识的能力，而知识图谱在这里面起到了非常关键的作用。 所以，本期和大家分享5本知识图谱经典畅销著作和一场线上交流活动，希望能够帮助大家更加系统深入地了解这个领域，将其炉火纯青地运用到实践中！ 知 识 图 谱 认真读一本书 1 book 《知识图谱：概念与技术》 简介：本书是一本系统介绍知识图谱概念、技术与实践的书籍。全书共5篇，由16 章构成，力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术。“基
---- 新智元报道 作者：专知 【新智元导读】本文件给出了知识图谱的技术框架中知识图谱供应方、知识图谱集成方、知识图谱用户、知识图 谱生态合作伙伴的主要活动、任务组成和质量一般性能等。本文件适用于知识图谱及其应用系统的构建、应用、实施与维护。 来自“ 知识图谱标准化” 本文件给出了知识图谱的技术框架中知识图谱供应方、知识图谱集成方、知识图谱用户、知识图 谱生态合作伙伴的主要活动、任务组成和质量一般性能等。本文件适用于知识图谱及其应用系统的构建、应用、实施与维护。 本文件给出了知识图谱的技术
在本系列前面两篇文章中我一直在讨论Data Fabric，并给出了一些关于Data Fabric中的机器学习和深度学习的概念。并给出了我对Data Fabric的定义:
此文内容取自肖仰华教授在华为、CCF等场合所做报告，完整内容见书籍《知识图谱：概念与技术》的第15章《知识图谱实践》。
近日， Gartner 发布了《中国数据分析与人工智能技术成熟度曲线》（即《Hype Cycle™ for Data, Analytics and AI in China, 2023》July 2023），我们相信，杭州悦数凭借其出色的性能和应用表现以及其在市场上的实力和影响力入选知识图谱代表厂商。
ChatGPT 是美国人工智能研究实验室 OpenAI 开发的一种全新聊天机器人模型，能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，支持回答问题、承认错误、质疑并拒绝不适当的请求等情境。
VirusTotal称：“上下文是王道”。一位营销大师说：“如果内容（Content）为王，那么上下文（Context）就是上帝。”辩证地看，上下文和内容是既对立又统一的关系。两者相辅相成，还可以相互转化。
人工智能的发展分为三个阶段——计算智能、感知智能和认知智能。简要来讲，计算智能即快速计算、记忆和存储能力，可以应用于空间搜索、数值优化和数字模拟；感知智能即视觉、听觉等感知能力，当下热门的语音识别、图像识别、视频处理便属于感知智能的典型应用，商汤科技、云从科技等AI四小龙是视觉领域的头部玩家；认知智能是指在数据结构化处理的基础上，理解数据之间的关系和逻辑，并在理解的基础上进行分析和决策，认知智能包括理解、分析、决策三个环节。
本项目利用知识图谱、深度学习技术，为企业及个人构建企业知识库，从而实现集知识管理、知识发现、知识服务等功能于一身的企业深度智能运营和运维平台，为企业提供知识化、数字化和智能化的管理服务，致力于帮助传统中小企业解决构建自身专业知识库的构建和管理问题，通过开箱即用、人机智能交互的方式提高企业的运营、运维的效率。促进我国对人工智能，知识库领域的核心技术能力，极大推进了人工智能“三步走”战略。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在企业数字化、智能化转型的研发、生产、供应、销售、服务等诸多场景中，如何融合数据与专家知识，协同驱动业绩增长是一个多方关注，且难以解决的难题。 比如： 如何干预用户认知？企业应如何对针对不同用户群体，制定合适的北极星指标，生成并选择最优的策略，在不同场景中对用户群体进行干预，引导用户的认知变化，带来活跃与付费的业绩增长？ 如何融合多方知识？企业应如何将业务需求知识、场景事理知识、用户、商品等业务目标知识进行关联与聚合，并被用户洞察分析、标签生产、数据平台
“提示说明：欲获取“2020中国数据智能产业图谱1.0版”超高清大图，后台回复关键词“图谱”即可。
《成都网络安全特色企业图谱（第一版）》是由成都网络安全厂商自主申报并填写调研征集表，经项目专家组成员审核通过后纳入形成的全国首个城市级网络安全行业图谱。图谱于9月26日正式发布，旨在助力成都打造网络安全之城，共同构建西部地区网络安全新生态，促进全国网络安全产业健康发展。
人类智能的本质是知识的发现与应用。 知识工程是人工智能学科中让机器具备人类的知识，特别是专家的知识及推理能力，来解决现实问题的重要分支。以专家系统为代表的传统知识工程实践在封闭应用场景下取得了显著效果。 但是，伴随着大规模开放应用的兴起，传统的专家系统面临着日益严峻的挑战。以 知识图谱 技术为代表的大数据知识工程有逐渐取代传统知识工程的趋势。 当前，数据驱动的大数据知识工程方兴未艾，并呈现出从互联网开放应用场景向特定领域应用场景转变的鲜明趋势。 知识图谱自2012年提出至今，发展迅速，如今已经成为人工智
鞠建勋，携程度假AI研发团队资深算法工程师，主要负责携程度假自然语言处理相关的AI项目。硕士毕业于南京大学，有五年的自然语言处理经验，专注于自然语言处理和知识图谱方面的应用和算法研发。
2022年8月23日上午，由中共上海市静安区委、静安区人民政府主办的静安区国家区块链创新应用试点（综合性地区）启动仪式暨论坛交流会议在静安市北高新园区举行。会上，链上产业区块链研究院、中国物流与采购联合会区块链应用分会联合上海科学院区块链研究所发布了2022长三角产业区块链生态图谱（含企业30强）。
随着人工智能、云计算、5G、物联网等新一代信息技术的飞速发展，数字经济与实体经济进一步融合，产业数字化、智能化的转型升级正在加速。百度技术委员会主席吴华在12月17日举办的百度智能云“云智技术论坛”知识智能化专场提到，知识是企业管理者和员工做出业务决策的重要依据，企业急需建立全新的信息与知识处理平台，以智能化手段推动数据转化为知识，支持创新业务的快速落地和迭代。 以AI为核心，打造企业级知识解决方案 在产业转型变革中，知识是企业智能化升级的关键。人工智能算法的进步使得机器从海量数据中高效汲取知识成为可能。百
认知智能以新技术和新产品为抓手，可以为企业带来从技术底座到业务流程的重大变革。对于技术底座的影响主要来自知识图谱平台和NLP平台。知识图谱平台是面向企业打造业务场景应用、挖掘数据价值的需求，构建基于自然语言处理和知识图谱技术，集知识建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识全生命周期的管理平台。NLP平台是指使用机器学习、深度学习、知识图谱等技术，通过计算机编程，将文本、声音等自然语言数据编码成结构化信息的赋能平台。知识图谱平台和NLP平台是企业迈向认知智能的“必修内功”，企业将其融入自身技术底座后可以对上层的应用和业务进行赋能。
知识图谱（Knowledge Graph），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。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。知识图谱，它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。
主讲嘉宾：王昊奋 主持人：阮彤 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾简介： 王昊奋，华东理工大学讲师，上海交通大学计算机应用专业博士，对语义搜索、图数据库以及Web挖掘与信息抽取有浓厚的兴趣。在博士就读期间发表了30余篇国际顶级会议和期刊论文，长期在WWW、ISWC等顶级会议担任程序委员会委员。作为Apex数据与知识管理实验室语义组负责人，他主持并参与了多项相关项目的研发，长期与IBM、百度等知名IT企业进行合作，在知识图谱相关的研究领域积累了丰富的经验。 以下为分享实景全文： 王昊奋： 近两年来，随着开放链
中新天津生态城是中国、新加坡两国政府战略性合作项目。生态城市的建设显示了中新两国政府应对全球气候变化、加强环境保护、节约资源和能源的决心，为资源节约型、环境友好型社会的建设提供积极的探讨和典型示范。
由锦囊专家联合数字产业创新研究中心、首席数字官和中国软件行业协会CIO分会共同研究的——“2022中国数字技术新力量图谱（第二版）”于12月8日在2022中国数字化年会上重磅发布！
在近期AI科技评论对张杰博士进行的采访中，张杰如是回答了他对知识图谱未来发展的看法。
从数据的处置量来看，早期的专家系统只有上万级知识体量，后来阿里巴巴和百度推出了千亿级、甚至是兆级的知识图谱系统。
[1] TOC: 图数据科学助力精准预测，引领人工智能实现跨越发展 [2] Neo4j社区专家jennifer翻译整理: http://neo4j.com.cn/topic/629094b65698652d139c776a
人工智能的发展可分为感知智能、认知智能和行动智能三个阶段。当下行业正处于认知智能的起步阶段，而从感知智能到认知智能的过程中，知识图谱是关键技术之一。
与其他的领域相比，社交和内容的监测与分析需求极为旺盛，供给却相当稀少。不过这个情况悄然发生了改变。
当今，数字化浪潮席卷全球，数字经济正在成为全球可持续增长的引擎。据 IDC 预测，到 2023 年，数字经济产值将占到全球 GDP 的 62%，全球进入数字经济时代。 愈加复杂的数据挑战 在中国，数字经济加速发展，以 2020 年为例，数字经济是 GDP 增速的 3 倍多。为促进数字经济更好更快发展，国家一方面提出加快培育数据要素市场，激活数据要素潜能，聚焦数据价值释放；另一方面，出台了《数据安全法》和《个人信息保护法》，满足数字经济时代和社会发展的迫切需求，为数据安全保障和个人权益保护奠定基础。 在 5G
图特摩斯科技（Thutmose）基于自研的图形数据库AbutionGraph（实时多维数据存储与计算一体化的高可用平台）为核心，构建AI智能认知中台（认知图谱平台）来实现业务衔接，它不仅是一个能力中台，也是一个战略中台。
在本文中，我们对知识图谱进行了全面的介绍，在需要开发多样化、动态、大规模数据收集的场景中，知识图谱最近引起了工业界和学术界的极大关注。在大致介绍之后，我们对用于知识图谱的各种基于图的数据模型和查询语言进行了归纳和对比。我们将讨论schema, identity, 和 context 在知识图谱中的作用。我们解释如何使用演绎和归纳技术的组合来表示和提取知识。我们总结了知识图谱的创建、丰富、质量评估、细化和发布的方法。我们将概述著名的开放知识图谱和企业知识图谱及其应用，以及它们如何使用上述技术。最后，我们总结了未来高层次的知识图谱研究方向。
二者展示的信息量是差不多的，但右边这种看起来更加直观。而且，随着文本篇幅的增长，这种优势会体现得更加明显。
边策 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 训练一个简易AI对话交互式机器人需要什么？ 一篇文档+3分钟足矣。 在今年的世界人工智能大会（WAIC）上，我算是见识到了。整个开发过程没有用到一句代码。 先上传一篇Word格式文档： 不到3分钟的时间里，一个简易AI客服快速生成，然后你就可以和“她”聊天了： 这是一家提供对话AI平台的公司的最新产品：输入文档便可让AI自动生成知识图谱，知其然更知其所以然，成为一个真正掌握知识的AI。 而且这家公司的CEO还撂下“狠话”：图灵测试不重要。
数据猿导读 随着大数据处理技术的逐步成熟和广泛应用，金融机构根据业务发展需要，开始尝试采用大数据和复杂网络技术来建立便捷性、直观性和快速反应的企业关联查询生产系统的研究。 本篇案例为数据猿推出的大型“
这句话大概可以总结两层意思，一方面人工智能让更多的企业面对更广阔的商业前景，另一方面是如果要运用人工智能创造价值，就必须拥抱技术，实现真正的落地。
2012年Google发布知识图谱以来，知识图谱技术飞速发展，其理论体系日趋完善，其应用效果日益明显。在知识图谱技术的引领下，知识工程新的历史篇章——大数据知识工程已初具轮廓；在知识图谱技术的推动下，各行各业的智能化升级与转型的宏伟画卷正逐步展开。
网络安全产业是一个非常复杂且碎片化的产业，而且随着新技术、新环境的发展变化，相应的网络安全概念和涵盖范围也在不断的发展变化。这种复杂性和变化性，在很大程度上导致了监督管理、产业研究和人才培养等方面的困难，以及用户在选购技术、产品或服务上的困惑，这些问题最终阻碍的是整个网络安全产业的发展。此为数世咨询发布《中国网络安全能力图谱》的背景与核心原因。
来源：中国人寿财险本文约1000字，建议阅读5分钟如何提高重大危险源的管理效力是工业企业生产安全的必修课。 近年来，我国安全生产形势持续稳定好转，实现了事故总量和死亡人数“双下降”。但随着经济环境的持续变化，我国安全生产仍处于爬坡过坎期，安全生产工作仍面临诸多问题。在安全生产管理中，重大危险源的安全与否对企业安全生产和社会稳定有着重大的影响，如何提高重大危险源的管理效力是工业企业生产安全的必修课。 新《安全生产法》、《安全生产责任保险实施办法》等法律法规及政策文件对安全生产责任保险的承保公司提供事故预防服务
前言：数据和策略、内容和创意、广告投放、渠道运营和转化、客户和流程管理6大场景有效串联起企业方从获客、实现销售转化，到用户运营等营销需求的实现链路。艾瑞研究院按以上6大营销场景及其中的30个子场景整理出2021年中国MarTech生态图谱，帮助展现现阶段中国MarTech服务商在不同场景下的分布情况以及各MarTech服务商的服务场景布局。腾讯企点，腾讯云旗下智慧客户运营平台，入选2021中国MarTech生态图谱代表企业，覆盖数据&策略场景，渠道运营&转化场景以及客户&流程管理场景。 艾瑞研究院发布
Writer 首席执行官 May Habib 说，其语义图形化方法是使用向量数据库对 RAG 进行区块划分过程的替代方案。
知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。在这一背景下，OpenKG组织新KG视点系列文章——“大模型专辑”，不定期邀请业内专家对知识图谱与大模型的融合之道展开深入探讨。本期邀请到蚂蚁集团知识引擎负责人梁磊分享“SPG与LLM双向驱动的关键问题和应用探索”，本文整理自梁磊老师在2023年10月26日沈阳举办的CNCC知识图谱论坛上的分享。
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