图数据库的应用场景 (知识图谱在工业领域的应用)

图数据库的应用场景?

图数据库典型应用场景：知识图谱：于图数据库而言，知识图谱是图数据库关联最为紧密、应用范围最广的应用场景。知识图谱对海量信息进行智能化处理，形成大规模的知识库并进而支撑业务应用。

生物科技包括哪些分类？

根据操作的对象及技术的不同，生物技术可分为细胞工程、基因工程、蛋白质工程、发酵工程和酶工程。

细胞工程包括动、植物细胞的体外培养技术、细胞融合技术（细胞杂交技术）、细胞器移植技术等。

生物技术主要研习现代生物学和生物技术的基本理论、基本知识和基本技能，包括分子生物学、微生物学、基因工程、发酵工程及细胞工程等方面，主要利用生物体的物质来改进产品、改良植物和动物、或为特殊用途而培养微生物。

生物技术根据是否使用基因工程技术可分为基因工程技术和非基因工程技术两大类。基因工程包括基因分析、基因图谱、基因指纹、基因提取、基因重组、转基因改造及基因库建立等。

从零搭建行业知识图谱及应用(一)

知识图谱的核心内容为 三元组。 三元组是以〈主体（Subject），属性（Property），客体（Object）〉形式的词组，例如〈姚明，职业，篮球运动员〉，主体与客体之间，有多对一对多的关系。

所以需要对它里面进行一个抽取，这是构建知识图谱中比较费时费力的一个工作。从数据里需要抽取的其实就是之前所提到的实体、属性、关系这些信息。对于实体的提取就是NLP里面的命名实体识别。

知识图谱在国内属于一个比较新兴的概念，国内目前paper都比较少，应用方主要集中在BAT这类手握海量数据的企业，这个概念是google在2012年提出的，当时主要是为了将传统的keyword-base搜索模型向基于语义的搜索升级。

知识图谱是一个大数据行业里的词，是一种数据结构，或者说运用数据的方法。说得学术的话，可以这麽解：知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。

知识图谱问答应用场景有哪些?

1、动态知识图谱主要应用在信息检索，推荐系统，互联网金融行业等场景，很多应用场景和想法都可以延伸到其他的各行各业。

2、作为图数据库的底层应用，知识图谱可为多种行业提供服务，具体应用场景例如电商、金融、法律、医疗、智能家居等多个领域的决策系统、推荐系统、智能问答等。风险合规知识图谱：风险是金融的命脉，也是国家监管科技的主干。

3、查百度，会说百度Google等都在用知识图谱技术，比如你搜人民的名义，百度就会在右边给你推荐剧中的人物，点进去就有人物介绍，这个就是人民的名义扩展开去的资讯关系网。

4、知识图谱在金融领域的应用主要包括量化投资、监管科技、信贷风控、金融数据共享与查询、精准营销等。

5、知识图谱在金融领域的应用主要包括：风控、征信、审计、反欺诈、数据分析、自动化报告等，本文主要讨论知识图谱在小微风控的应用。 风控是指如何当项目或企业在一定的风险的环境里，把风险减至最低的管理过程。

6、”基于信息、知识和智能形成的闭环，从信息中获取知识，基于知识开发智能应用，智能应用产生新的信息，从新的信息中再获取新的知识，不断迭代，就可以不断产生更加丰富的知识图谱，更加智能的应用。

什么是知识图谱?有哪些模型?指标?规则?

1、知识图谱具有解释数据、推理和规划一系列人类的思考认知能力，基于大规模，关联度高的背景知识。

2、知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点（Point）和边（Edge）组成。知识图谱又称为科学知识图谱，其本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。

3、知识图谱的概念是：知识图谱是自顶向下(top-down)的构建方式。自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。

4、知识图谱是基于图的数据结构，它的存储方式主要有两种形式：RDF存储格式和图数据库(Graph Database)。至于它们有哪些区别，请参考【1】。下面的曲线表示各种数据存储类型在最近几年的发展情况。

5、知识图谱其实就是把我们从小学到高中的知识做成一个思维导图，便于我们了解我们在学习什么，从目的出发，然后能更好地掌握知识。