一、圖數據結構（graph）的作用

圖（Graph），將信息中的實體，以及實體之間的關系，分別抽象表達成為頂點以及頂點間的邊這樣的結構數據。像Facebook和Twitter這樣的社交網絡，其數據天生就適合于圖表示法。諸多典型的大數據應用易于通過圖來進行建模，如交通網絡、CDR通話圖、用戶與產品之間的二分圖、論文中作者之間的合作關系網、文章之間的索引關系、金融交易網絡等等。于是，基于圖數據的分析技術—關系分析（圖計算）應運而生。圖計算系統就是針對圖結構數據處理的系統，并在這樣的數據上進行針對性優化的高效計算，知識圖譜的應用也屬于其中之一。

知識圖譜技術和傳統的知識管理相比，其分析文本數據和關系的能力實現了大的跨越。在具體的企業活動過程中，知識圖譜的運用也將實現傳統知識管理的一些功能盲區，擴展企業對收集信息的應用，降低企業在知識處理和分析方面的人力和物力投入。今天靈玖來為大家介紹一下知識圖譜在企業活動中的經典運用場景。

企業決策：

如果企業的產品和銷售規模較大，那么從產品的生產到銷售要經歷各種復雜環節。在將這些產品進行直接分配時，這些產品的分配量和分配時間等數據均需要經過仔細考量，同時還需結合當時的消費實況進行及時調整。這個分析過程中，數據多是非標準數據，實現這些數據分析將成為一個巨大的工作量，如果采用知識圖譜技術實現非結構數據分析，將直接提高企業的生產效率和資源分配率。

定位客戶：

無論是在售前尋找和篩選潛在客戶,還是在售中與有意向的客戶進行交談,還是在售后對客戶態度進行分析統計,對客戶的分析和定位都十分重要。知識圖譜能夠基于人工智能技術，理解客戶的意圖,根據業務場景的需求,制定和品牌以及產品屬性相關的知識圖譜來進行細粒度的語義分析。例如,根據各大社交論壇中的用戶評價,分析產品獲得的及時反饋。對各種用戶評價和用戶信息進行語義分析，有利于企業更準確的定位客戶。

產品擴展：

產品研發,通常需要閱讀海量的專利文獻、用戶檔案、用戶評價、產品說明手冊等文檔,找出其中的知識點也十分重要。這個過程可以使用知識圖譜。比如，在研發新藥的過程中,借助于知識圖譜, 可以結合病人信息、用藥史、服藥效果、癥狀這些知識點進行對比分析統計,開展新藥研發。在研發新的保健產品的過程中,可以針對互聯網的各種評價分析統計,得到用戶群體對每一個產品功能維度的看法。

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二、KGB知識圖譜特色

1、跨領域可擴展

知識圖譜加工廠具有通用的圖譜構建引擎。知識抽取、知識關聯與質量核查過程不依賴特定業務知識，結合用戶知識圖譜構建的需求，可以快速構建用戶領域知識圖譜。

2、知識質量智能核查

知識圖譜加工廠實現對多種知識錯誤與沖突的智能核查與校驗，并對知識庫進行實時自動更新，保證知識圖譜準確性。

3、人機結合的服務

知識圖譜加工場人機構成：90%機器+10%的人工，只需要提供語料，就可以快速得到對應的知識圖譜構建成果。