在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
导读 知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4.
作者：李文哲 摘自：普惠大数据中心 导读 知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示
知识图谱最早由谷歌发布，为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率，在知识图谱辅助下，搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息，然后返回更为精准结构化的信息，从而更大可能的去满足用户的一个查询需求。
自从2012年Geogle推出自己第一版知识图谱以来，各大互联网企业也纷纷推出了自己的知识图谱产品。知识图谱是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，它提供了从“关系”的角度去分析问题的能力，是关系最有效的表达方式，目前在营销、交通、风控场景，知识图谱均有应用。今天，我们从反欺诈的角度浅谈知识图谱的构建与应用。在互联网金融行业，不少的欺诈案件会涉及到复杂的关系网络，而知识图谱可以帮助我们更有效的分析复杂关系中存在的特定的潜在风险，可以提高贷前信审和贷后监控的效率，对于金融风险的控制也有着极大
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。
近两年来，随着Linking Open Data等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。 知识图谱的表示和本质 正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提
摘要 随着互联网行业的高速发展，互联网金融应运而生。它是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。互联网"开放、平等、协作、分享"的精神往传统金融业态渗透，对人类金融模式产生根本影响。宜人贷数据部数据
本文首发于知乎专栏知识图谱和智能问答 作者简介 漆桂林：东南大学计算机系教授，发表高质量学术论文40多篇。特别是在国际人工智能顶级会议IJCAI, AAAI和KR, 国际语义网络顶级会议ISWC发表多篇会议文章, 在国际顶级杂志Information Sciences 和Fuzzy Sets and Systems等发表多篇杂志文章。其中一篇文章在亚洲语义Web会议获得最佳论文提名奖。请输入正文内容 前面一篇文章“知识图谱之语义网络篇”已经提到了知识图谱的发展历史，回顾一下有以下几点： 1. 知识图谱是
数字化协会理事顾问 广州佰聆数据顾问有限公司解决方案经理 大家好，我是中国数字化协会的理事顾问，郑午。今天与大家浅谈一下-知识图谱。 知识图谱最早是谷歌在2012年推出的一个知识库，谷歌用这个知识库支持它新一代的搜索引擎。简单来说，知识图谱是由一些相互连接的实体，和它们的属性共同构成的。其中每一条知识都可以表示为一个SPO三元组，SPO是英文（Subject， Predicate， Object）的首字母缩写，翻译成中文可以理解为：（实体一，谓词，实体二）。这个谓词定义了实体一与实
欺诈是用户主观、以非法占有为目的，采用虚构事实或隐瞒事实真相的方法，骗取他人财物或金融机构信用，破坏金融管理秩序的行为。
[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
本课程从知识图谱的历史由来开展，讲述知识图谱与人工智能的关系与现状；知识图谱辐射至各行业领域的应用；在知识图谱关键技术概念与工具的实践应用中，本课程也会讲解知识图谱的构建经验；以及达观在各行业领域系统中的产品开发和系统应用。
导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。 对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。
临时工访谈经常有一些人说，你看看你，都访谈了什么人，被裁员的DBA，被裁员的程序员，努力向上的数据库销售，你你能访问一个高大上的，和人家那些访谈一样的，西装革履，走进直播间那种的。
随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。 在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。
导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。
那么，经过一年多的探索，AIGC 在金融行业落地情况如何了？哪些场景刚开始探索，哪些场景已经取得初步成果？在 8 月 16 日 -17 日即将于上海举办的 FCon 全球金融科技大会上，InfoQ 搜罗了 10+ 来自银行、保险、证券和金融科技等不同行业的 AIGC+ 金融场景的绝佳案例，覆盖风控、营销、运营、研发等领域，希望为金融数智化实践提供更多参考。以下为部分议题介绍，更多重磅议题仍在实时更新中，欢迎前往大会官网进一步了解：https://fcon.infoq.cn/2024/shanghai/
大家好，我是本公众号的主持人，美团技术团队的程序员鼓励师美美。今天是感恩节，我们特别感谢读者朋友们的一路相伴，感恩有你。文末还有我们的感恩福利呦，欢迎领取～
“ I’m sorry. I can’t do that, Dave.” 这是经典科幻电影《2001: A Space Odyssey》里HAL 9000机器人说的一句话，浓缩了人类对终极人工智能的憧憬。让机器学会说这样简单一句话，需要机器具备情感认知、自我认识以及对世界的认识，来辅助机器处理接收到的各种信息，了解信息背后的意思，从而生成自己的决策。而这些认知模块的基础，都需要机器具备知识学习组织推理的能力，知识图谱就是为实现这些目标而生。
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。
可扩展的图数据库在分析、机器学习和人工智能领域有很多用处。它们提供了高效的数据存储和查询功能，以及丰富的图算法和图分析工具，可以帮助分析师、数据科学家和研究人员更好地理解和探索复杂的关系数据。
通过融合企业和个人银行资金交易明细、通话、出行、住宿、工商、税务等信息构建初步的“资金账户-人-公司”关联知识图谱。同时从案件描述、笔录等非结构化文本中抽取人(受害人、嫌疑人、报案人)、事、物、组织、卡号、时间、地点等信息，链接并补充到原有的知识图谱中形成一个完整的证据链。辅助公安刑侦、经侦、银行进行案件线索侦查和挖掘同伙。比如银行和公安经侦监控资金账户，当有一段时间内有大量资金流动并集中到某个账户的时候很可能是非法集资，系统触发预警（图7）
当前，金融业正经历从“互联网 +”到“智能 +”的跃变，催化银行信息服务向智能化方向发展。知识图谱技术作为人工智能领域的重要研究方向，在信贷、普惠等业务领域的海量数据挖掘与关联分析有良好的应用前景。中国工商银行软件开发中心（以下简称“工行软开中心”）整合行内外数据与信息，运用知识图谱技术打造面向信贷全流程的数据处理与知识挖掘服务，提升信贷运营精细化、智能化水平，为银行风险防控、营销拓客等业务提供决策支持，助力银行在信贷领域达成战略目标。
News 新闻 3月29日，复旦大学计算机学院教授、知识工厂实验室创始人、国内最早从事知识图谱研究的学者之一肖仰华博士受聘担任达观数据高级顾问，进一步增强达观数据在文本智能处理领域的技术攻坚力量，共同
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。
本文内容节选自第六届全球软件案例研究峰会宜人贷数据科学家王婷分享的《先知：人工智能助力Fintech反欺诈》实录，本文主要分享互联网金融反欺诈，通过人工智能与人工调查的结合，实现智能反欺诈的效率和准确性提升。（音频+PPT+文稿）。 编辑：Cynthia 编者按：11月9-12日，第六届全球软件案例研究峰会在北京国家会议中心盛大开幕，现场解读2017年「壹佰案例榜单」。宜人贷数据科学家王婷带来《先知：人工智能助力Fintech反欺诈》的案例分享。 【内容简介】作为中国金融科技第一股，宜人贷发布科技能力共享平
关于【数据分析小组】的事宜请见文末。 最近在撸复杂网络，刚刚入门，把总结的一些信息跟大家分享一下： 一、什么是复杂网络 复杂网络就是比较复杂的网络（-_-!!），比如人际关系网： （我也不知道什么电
大数据文摘授权转载自专知 知识图谱推理(Knowledge graph reasoning, KGR)旨在从知识图谱(Knowledge graphs, KGs)中挖掘出逻辑规则，从已有事实中推理出新的事实，已成为一个快速发展的研究方向。事实证明，知识图谱在许多人工智能应用中可以显著受益，如问答和推荐系统等。根据图的类型，现有的KGR模型大致可以分为静态模型、时序模型和多模态模型3类。该领域的早期工作主要集中在静态KGR上，倾向于将通用的知识图谱嵌入模型直接应用于推理任务。然而，这些模型并不适用于更复杂但实
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 昨天我们介绍了《知识图谱的概念以及构建技术-知识提取、知识表示、知识融合》，今天介绍知识图谱的知识推理和典型应用。 知识图谱构建的关键技术 1
云栖君导读：知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。而自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的信息，加入到知识库中。
【导读】近日，Daniel Shapiro博士利用开源的图结构卷积网络进行知识图谱处理，并应用于交易数据的欺诈检测，其知识图谱处理相关源码也开源出来，并且Daniel Shapiro博士写了一个基于Keras的知识图谱处理实战的博客，内容浅显易懂，是一篇想了解知识图谱实战的好文，让我们来看下。 想了解知识图谱相关概念和内容，请阅读专知以前推出的报道： 【干货】最全知识图谱综述#1: 概念以及构建技术 【干货】最全知识图谱综述#2: 构建技术与典型应用 【专知荟萃03】知识图谱KG知识资料全集（入门/进阶
近年来，随着人们对 AI 认知能力的积极探索，知识图谱因其表达能力强、拓展性好，基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注。知识图谱，旨在描述客观世界概念、实体、事件及其之间关系，具备可解释性，而且可以用于解决复杂决策问题。这也意味着通过深度学习与知识图谱的结合，模型底层特征空间与人类自然语言之间巨大的语义鸿沟问题有望得以解决。在大数据和机器学习两大引擎下，大规模知识图谱的自动化构建成为现实，这就加快了知识图谱的落地与应用。
【案例】国美金控：让消费金融可视更可靠
本文主要探讨了人工智能在金融领域和征信行业的应用，包括信用评分、风险控制和提升传统征信行业的决策效率等方面。同时，文章还讨论了人工智能在征信行业的监管和个人信息隐私保护方面的影响。
作者：youhuanli，腾讯 WXG 应用研究员 笔者自 2011 年大二的时候加入北大计算所图数据库小组直到 18 年博士毕业，此后工作的两年一直关注图技术的发展，并同很多同行和图库的潜在客户有较多接触。同时也参与过知识图谱、图计算系统以及图表示学习算法等的研发。本篇的内容主要从图模型、图查询以及图计算和图学习四个方面着手阐述，重点介绍对图的应用上的经验、思考，讨论关于图有哪些应用、为什么有用、怎么用以及哪些地方难用或无用、为什么没用等内容，避免复杂概念或公式以保证非技术人员也能充分理解，相信这篇
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:
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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。
在人工智能应用层出不穷的今天，作为软件从业者，我们都非常关注如何在自己研发的应用中使用人工智能技术，以提高软件的智能化水平。
图数据库作为一种强大的数据存储和查询工具，正逐渐在各个领域得到广泛应用。未来，图数据库的发展方向可能包括以下几个方面：
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
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】知识图谱竞赛的世界纪录，又被中国团队刷新了！ 近日，素有知识图谱「世界杯」之称的OGBL-wikikg2的比赛结果公布了。 度小满AI-Lab团队强势夺冠，碾压Meta AI实验室FAIR、蒙特利尔Mila实验室等一众国内外顶级AI科研机构，创造了KGE算法新纪录。 地址：https://ogb.stanford.edu/docs/leader_linkprop/#ogbl-wikikg2 OGB是斯坦福大学发布的国际知识图谱基准数据集，也是图神经
随着知识图谱的发展，图数据库一词被越来越多的提到。那么到底什么是图数据库，为什么要用图数据库，如何去建设一个图数据库应用系统，图数据库与知识图谱到底是什么关系。今天为大家揭开神秘面纱，以Neo4j为例，浅析图数据库相关技术。 作者介绍：穆琼 中国农业银行研发中心，致力于AIOps的落地。 图数据库简介 谈到图数据库，首先要聊聊“图”，这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图，而是图论中的图，它由节点和节点间的线组成，通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例，某企业网络设备拓扑和报
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。
数据猿导读 在金融服务业开放政策和云计算、大数据技术双重推动下，互联网金融领域的跨界融合正在成为一种趋势。但在互联网金融与普惠金融业务中存在的风险不可小觑，需要借助大数据手段进行智能营销和风控。 本篇
我一直有个习惯：理论和实践，两手抓两手也要硬，最近一直搞技术，手里许多新技术资源还未来得及消化，遂学习总结，加以分享。
前几天，谷歌发布了一个全新的书籍搜索产品：“Talk to Books”，用户可以通过对话的方式得到一本书籍的推荐，比如输入：“What is thebest programming language？”（什么是最好的编程语言？），就会被推荐《C Programming for Arduino 》。这个产品是典型的知识图谱技术的应用，它让搜索引擎可以理解用户的问题和每一本书的内容，进而进行精准匹配——就像有人在豆瓣给你荐书一样。事实上，知识图谱仍旧在驱动着已有20多年历史的搜索引擎进化。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第二章课程《知识图谱基础知识》的15条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。 本课程配套教材《知识图谱：概念
作者简介 李健，携程度假研发部研发总监，2013年底加入携程，在数据挖掘分析、人工智能方面有一定的实践与积累。 随着大数据的应用越来越广泛，人工智能也终于在几番沉浮后再次焕发出了活力。除了理论基础层面的发展以外，本轮发展最为瞩目的是大数据基础设施、存储和计算能力增长所带来的前所未有的数据红利。 人工智能的进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及以深度学习为代表的机器学习等相关领域。 未来伴随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，如果基础理论方面没有新的突破，深度学习模型效果的天花板将日益迫近。而另一方面
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