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(bào)告 互聯(lián)網(wǎng) 638 37
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知識圖譜指顯示知識發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術(shù)描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)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(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術(shù)描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)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(jié)構(gòu)化、可視化，輔助人類進(jìn)行推理、預(yù)判、歸類?！爸R圖譜”的“圖”并非圖像概念，而是類似化學(xué)分子式的結(jié)構(gòu)。知識結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)化、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、網(wǎng)絡(luò)由三元組構(gòu)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(guān)聯(lián),對數(shù)據(jù)的處理亦需要耗費(fèi)大量人力物力,數(shù)據(jù)的價(jià)值未被充分利用。而知識圖譜是由節(jié)點(diǎn)和關(guān)系所組成的圖譜,通過不同知識節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)性形成一個(gè)網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu),用“圖”作為表達(dá)方式,更加直觀、高效地表達(dá)世界的各種關(guān)系,不需要中間過程的轉(zhuǎn)換和處理。

知識圖譜行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及市場規(guī)模

當(dāng)前知識圖譜技術(shù)已經(jīng)被廣泛用于處理結(jié)構(gòu)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(guān)注度相對較低，且目前仍缺乏有效的技術(shù)手段來從這些數(shù)據(jù)中抽取知識。如果在更大范圍內(nèi)進(jìn)行鏈接預(yù)測和實(shí)體對齊，進(jìn)而進(jìn)行實(shí)體關(guān)系抽取，能使現(xiàn)有的模型在綜合考慮文本和視覺特征時(shí)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(chǔ)上，把多模態(tài)化的認(rèn)知體驗(yàn)與相應(yīng)的符號關(guān)聯(lián)，構(gòu)建多種模態(tài)下的實(shí)體，以及多模態(tài)實(shí)體間多種模態(tài)的語義關(guān)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(chǎn)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(wǎng)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(shí)期內(nèi)的發(fā)展熱點(diǎn)。當(dāng)前，知識圖譜主要表現(xiàn)為五大產(chǎn)品形態(tài)。

隨著信息化與數(shù)字化建設(shè)的展開與NLP技術(shù)的進(jìn)步，行業(yè)知識圖譜已經(jīng)成為市場開拓重點(diǎn)。2021年，知識圖譜核心市場規(guī)模約為107億元，2026年將達(dá)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(wù)知識圖譜將成為市場重要拉力之一。

目前在風(fēng)控領(lǐng)域,知識圖譜產(chǎn)品為精準(zhǔn)揭露“欺詐環(huán)”、“窩案”、“中介造假”、“洗錢”和其他復(fù)雜的欺詐手法,提供了新的方法和工具。

在反欺詐技術(shù)涉及的推理機(jī)制方面,中郵消費(fèi)金融知識圖譜風(fēng)險(xiǎn)檢測平臺亦在之前自主研發(fā)的網(wǎng)絡(luò)反欺詐系統(tǒng)“中郵星網(wǎng)”的基礎(chǔ)上實(shí)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(fēng)險(xiǎn);可以支持基于規(guī)則的直接推理,通過推理挖掘潛在事實(shí),實(shí)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(fēng)險(xiǎn)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(chǎn)業(yè)鏈上游主要以各類數(shù)據(jù)源企業(yè)或機(jī)構(gòu)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(wù)的需求方;中上游主要包括數(shù)據(jù)采集服務(wù)商、數(shù)據(jù)庫服務(wù)商、云服務(wù)商等，為產(chǎn)業(yè)鏈做支撐服務(wù)，但涉及保密數(shù)據(jù)采集加工的業(yè)務(wù)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(wǎng)公司和AI公司為主，該部分是產(chǎn)業(yè)鏈的核心環(huán)節(jié);下游為基于知識圖譜而開發(fā)應(yīng)用的各類具體場景應(yīng)用，知識圖譜應(yīng)用在中國剛剛起步，主要聚焦于圖中展示領(lǐng)域，隨著市場推進(jìn)將輻射更多行業(yè)。

自動(dòng)化構(gòu)建知識圖譜的特點(diǎn)是面向互聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模、開放、異構(gòu)環(huán)節(jié)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和信息抽取技術(shù)自動(dòng)獲取互聯(lián)網(wǎng)信息，構(gòu)建更大規(guī)模的常識知識圖譜有利于支撐深度學(xué)習(xí)的計(jì)算。但當(dāng)前知識圖譜在構(gòu)建和落地過程中對人工的依賴程度還較高，導(dǎo)致構(gòu)建成本高、效率低，在相對通用的知識圖譜中自動(dòng)化、大規(guī)模、高質(zhì)量的構(gòu)建技術(shù)扔有待探索。

對于知識圖譜的未來發(fā)展，建設(shè)難點(diǎn)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(chǎn)流程與算法難點(diǎn)以及培養(yǎng)客戶內(nèi)生需求和優(yōu)化產(chǎn)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(wǎng)大廠與信息化廠商等參與者將不斷強(qiáng)化技術(shù)、深化行業(yè)認(rèn)知，結(jié)合自身優(yōu)勢，持續(xù)推進(jìn)知識圖譜產(chǎn)品和業(yè)務(wù)場景的迭代、豐富，垂直行業(yè)應(yīng)用場景必將大有可為。

更多行業(yè)詳情請點(diǎn)擊中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2021-2026年中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析及投資風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測報(bào)告》。本研究咨詢報(bào)告由中研普華咨詢公司領(lǐng)銜撰寫，在大量周密的市場調(diào)研基礎(chǔ)上，主要依據(jù)了國家統(tǒng)計(jì)局、國家商務(wù)部、國家發(fā)改委、國家經(jīng)濟(jì)信息中心、國務(wù)院發(fā)展研究中心、中國行業(yè)研究網(wǎng)、全國及海外多種相關(guān)報(bào)紙雜志的基礎(chǔ)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(jìn)行了分析研究。報(bào)告在總結(jié)中國知識圖譜行業(yè)發(fā)展歷程的基礎(chǔ)上，結(jié)合新時(shí)期的各方面因素，對中國 行業(yè)的發(fā)展趨勢給予了細(xì)致和審慎的預(yù)測論證。

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