1、知识图谱在情报分析中的应用知识图谱在情报分析中的应用情报分析概览情报分析概览知识图谱技术知识图谱技术概述概述知识图谱助力知识图谱助力智能情报分析智能情报分析业界发展情况业界发展情况参考资料推荐参考资料推荐目录目录情报情报分析概分析概览览情报分析发展阶段情报分析 1.0信息化情报分析 2.0互联网大数据化情报分析 3.0智能化时间数据电子化、计算机互联网、移动互联网、大数据人工智能、知识图谱、云 计算、机器学习、自然语 言处理技术纸质情报分析升级为 单机版的电子情报分 析查询系统SAAS大数据情报分析系统电子图书馆等公安情报研判、科学知识 图谱、金融反欺诈、智能 投研、企业竞争情报、情 报语义搜
2、索等应用情报分析演示情报分析演示谍影重重5-CIA大数据情报系统谍影重重5电影 中的镜头，中情 局情报人员海瑟 通过CIA的大数 据情报系统查找 潜在危险人员， 一张大网随即展 开，所有和危险 人员相关的信息 都出现，在这样 的一张网里，并 以关联图谱的方 式展示在地图里情报分析演示情报人员检测电脑入侵者和入侵的影响，以一台中情局主服务器为核心，通过主 服务器查找有漏洞危险的关联系统谍影重重5-CIA大数据情报系统情报分析演示通过内部关联数据以及直观清晰的可视化展示迅速扩展出了有系统漏洞危险的服 务器，并帮助情报人员发现受到威胁的其他相关服务器情报分析演示谍影重重5-CIA大数据情报系统海瑟在
3、系统里输入入侵的机器型号，迅速地分析了使用过这台电脑的相关的人情报分析演示谍影重重5-CIA大数据情报系统然后通过系统来深度分析某个关联人的详细信息情报分析演示谍影重重5-CIA大数据情报系统再根据关联人的信息，通过搜索功能来进行进一步条件筛选、搜索比对情报分析演示谍影重重5-CIA大数据情报系统最后通过监控视频的人脸快速识别匹配进行时间和空间的关联以确定嫌疑人，然后通过嫌疑人找到最终的关联人，前CIA特工 杰森.伯恩情报分析演示谍影重重5-CIA大数据情报系统系统特点系统特点.迅速进行人、事、物迅速进行人、事、物、时间时间、地点地点的的关联关联和和分析分析简单输入，既可以寻找人、物的关联，从
4、相关性中寻找线索，从庞大的数据当中迅速的找出一层 层的关联，这中间武装起情报人员的技术就是代表大数据、人工智能核心技术的知识知识图图谱技术谱技术2. 以人类认知为基础的交以人类认知为基础的交互互可视可视化化技术技术轻松点击，就可以通过不同的排列形式呈现数据，并且可以直接按照用户的习惯和需求调整排序， 进一步分析、搜索，清晰、高效地展现数据，挖掘关联关系和隐含的线索。同时提供强大的搜索 功能，输入了一个关键词，会迅速得出所有关联关系而非仅仅是像传统搜索引擎的信息匹配列表3，海量异构数据的处理，海量异构数据的处理和和建模建模系统能处理数据库结构化信息以及服务器关联信息、图像信息、视频匹配信息、文本
5、等海量非结 构化信息，通过知识知识图图谱谱技技术术进行数据融合并且根据真实世界的实体、属性、关系等进行动态本 体建模，这大大提高了系统的灵活性，能快速定义和重定义数据并进行不同行业的模型快速复制情报分析演示现实中的大数据情报公司Palantir情报分析演示现实中的大数据情报公司Palantir情报分析演示现实中的大数据情报公司Palantir情报分析典型应用场景1234 图书情报 知识产权情报科技科技金融金融政府政府企业企业 公安情报研判 反恐情报 军事情报 企业竞争情报 潜在客户情报挖掘 二级市场股票、信用债投资情分析 一级市场投融资情报挖掘 反欺诈、征信、反洗钱情报分析知识知识图谱技图谱技
6、术术概概览览知识图谱技术百度知识图谱百度知识图谱大数据大数据知识图谱技术数据情报/知识智慧信息对数据进行处理，建立 彼此间的联系，使之具 有实际意义，是可利用 的数据对客观事物记录下来的、 可识别的符号，包括数 字、文字、 图形、音频、 视频等基于已有的知识和高级的综 合能力，发现其中的原理并 预测客观事物的发展等，是 对知识的应用。对信息及其内在联系进一步加工大大分析数数，据据从中得 到所需要的规律性认识， 是对信息的应用。知识图谱技术智慧智慧情报情报/知识知识信息信息数据数据知识图谱技术人工智能人工智能机器学习机器学习深度学习深度学习自然语言处理自然语言处理知识图谱知识图谱大数据大数据知识
7、图谱技术目标知识图谱技术分布式爬虫技术，采集海量外部数据价值分 布 式 数 据 采 集 系 统网页海量内外部数据采集清洗存储内外部非结构化、半结构化文本以及内部结构化数据库数据清洗数据文本自动分类、主题模型挖掘、识别事件类型等智 能 语 义 处 理 系统实体识别、角色识别、关系识别实体概念等结构化及链接， 构建知识关联特征提取、事件识别、文本挖掘输出基础数据文档业务系统输出语义结构化数据业务规则引擎、图分析计算等人机可视化交互、语义理解建立智能应用业务规则、推理引擎及 计算提供可视化关联分析、问答、语义搜索、智能推荐等智能应用入口信息智慧智 能 决 策 支 持 系统本体建模、映射、存储行业知识
8、体系构建知识融合、建立符合业务场景的数据 模型构建完整行业知识库情报/知识行 业 情 报 建 模 系统输出行业知识库知识知识图谱助图谱助力力智能智能情报分情报分析析情报分析的挑战结构化后的海量的内部 私有和外部公开异构数 据源的融合难度大，而 大数据环境下快速变化 的业务需求需要灵活动 态的数据建模集成迅速增长的海量内外部 半结构化、非结构化数 据(如新闻、专利、裁 判文书、合同、招股书 公告等)没有被结构化 处理，价值没有被挖掘亟需集成领域专家的知 识、构建高质量的行业 知识图谱来帮助业务人 员挖掘行业规律、提高 工作效率以及知识经验 的传递海海量异构量异构 碎片数据碎片数据 动态融合动态融
9、合半结构化半结构化 非结构化非结构化 数据处理数据处理领域专家领域专家 经验集成经验集成 与传递与传递业务人员需要简单易用、 符合业务分析认知模型、 人机结合的交互方式来快 速地挖掘数据更多的价值简单易用简单易用 智能人机智能人机 交互接口交互接口情报分析的挑战与应对动态业务建模 实体链接、消歧 数据库存储智能爬虫自然语言处理 机器学习 行业词库领域专家业务模型行业知识库构建 规则引擎、推理引擎海海量异构量异构 碎片数据碎片数据 动态融合动态融合半结构化半结构化 非结构化非结构化 数据处理数据处理领域专家领域专家 经验集成经验集成 与传递与传递可视化关联分析 语义搜索问答系统推荐系统简单易用简
10、单易用 智能人机智能人机 交互接口交互接口数据数据信息信息情报情报/ 知识知识智慧智慧认知智能解决方案目标知识图谱技术分布式爬虫技术，采集海量外部数据价值分 布 式 数 据 采 集 系 统网页海量内外部数据采集清洗存储内外部非结构化、半结构化文本以及 内部结构化数据库数据清洗数据文本自动分类、主题模型挖掘、识别 事件类型等智 能 语 义 处 理 系统实体识别、角色识别、关系识别实体概念等结构化及链接， 构建知识关联特征提取、事件识别、文本挖掘输出基础数据文档业务系统输出语义结构化数据业务规则引擎、图分析计算等人机可视化交互、语义理解建立智能应用业务规则、推理引擎及计算提供可视化关联分析、问答、
11、语义搜 索等智能应用入口信息智慧智 能 决 策 支 持 系统业务建模、存储业务映射、行业知识体系构建知识融合、建立符合业务场景的数据 模型构建完整行业知识库情报/知识行 业 图 谱 建 模 系统输出行业知识库解决的问题海量内外部半结构化、非 结构化文本数据的结构化海量异构数据动态融合领域专家经验集成与传递简单易用人机交互接口科技情报CiteSpace论文知识图谱科技情报专利合作图谱引用:海翼知专利图谱信息科技情报城市科技创新图谱科技情报城市科技创新图谱科技情报城市科技创新图谱国安反恐团伙挖掘公安情报团伙挖掘实体 人 车 手机 地址 公司 产品 .事件 盗窃 抢劫 酒店入住 火车出行 飞机出行
12、手机通话 关系 直系关系 人户关系 人案关系 同伙关系 同学关系 邻居关系 .通过知识图谱技术将实体、事件通过设 定的关系规则进行关联挖掘公安情报团伙挖掘警方已经确定小丽是某件刑事案件的主犯，希望通过情报研判系统来查找出关联的同案犯团伙，情报分 析人员把酒店住宿记录数据、通话记录数据和火车出行记录数据等导入系统，以知识图谱的方式进行可 视化的分析，从而快速找到通话频繁且多次同屋同住且关联同行多次的几个嫌疑人公安情报证据链关联金融情报反欺诈融合来自不同数据源的信息构成知识图谱，通过数据不一致性检测，我们利用绘制出的知识图谱可 以识别潜在的欺诈风险。比如借款人张xx和借款人吴x填写信息为同事，但是
13、两个人填写的公司名却 不一样。同一个电话号码属于两个借款人，这些不一致性很可能有欺诈行为金融情报企业征信通过企业知识图谱做企业征信风险分析。沈阳电缆厂仅存的企业中高风险居多，唯一绿色（低风险）是 其投资人之一盛京银行金融情报智能投研金融情报智能投研金融情报智能投研公司公司A公司公司B关系关系 (A是是B的的)时间时间来源来源中兴康讯中兴通讯子公司2015.03.262014年年报半结构化表格数据批量抽取技术半结构化表格数据批量抽取技术金融情报智能投研公司公司A公司公司B关系关系 (A是是B的的)时间时间来源来源卓翼科技华为供应商2013.06.27证券时报公司公告人工智人工智能、知识图谱技术能
14、、知识图谱技术金融情报智能投研金融情报智能投研金融情报智能投研当中兴通讯被美国制 裁的时候，如果基金 经理有中兴通讯的客 户供应商、合作伙伴 以及竞争对手等中兴 关系链数据，在中兴 通讯停牌的情况下快 速地筛选出受影响的 国际国内上市公司从 而挖掘投资机会或者 进行投资组合风险控 制金融情报智能投研上下游产业链金融情报智能投研上下游产业链引用引用: 陈利人陈利人-知识图谱作投资决策，为何比深度学习更靠谱知识图谱作投资决策，为何比深度学习更靠谱企业竞争情报企业竞争情报企业竞争情报潜在客户情报挖掘预测企业竞争情报因果树行业情报分析业界发展情况业界发展情况业界发展情况政府、竞争情报政府、竞争情报商业、金融信息商业、金融信息知识图谱知识图谱情报分析情报分析
