关系图谱数据挖掘（关系图谱挖掘平台）

普惠金融·供应链金融丨29.5万家核心企业供应链上下游关系图谱化

在普惠金融、供应链金融领域，围绕核心企业进行“链式”营销、授信成为主要策略。依托核心企业高资信，降低上下游企业授信风险，同时批量获客以显著降低营销成本。然而，金融机构在整合核心企业供应链信息时面临挑战，主要依赖线下私人渠道或线上碎片信息进行拼凑，导致信息获取难度大、成本高、不合规等问题。

该规划着重于服务实体经济，通过加大对于经济关键领域和薄弱环节的支持，将科技金融、绿色金融、普惠金融、跨境金融、消费金融、财富金融、供应链金融和县域金融作为发展重点，培育新动能，服务新业态，打造新模式。规划中强调与时俱进，全面融入数字中国建设，加快中国银行集团的数字化转型。

中国银行2021年年中工作会议中提出着力发展科技金融、绿色金融、普惠金融、跨境金融、供应链金融、消费金融、财富金融、县域金融这“八大金融”，提升服务实体经济质效的发展规划。

根据工商银行金融科技研究院发布的《区块链金融应用发展白皮书（2020）》，供应链金融是将供应链上的核心企业以及与其相关的上下游企业看作一个整体，以核心企业为依托，以真实贸易为前提，运用自偿性贸易融资的方式，对供应链上下游企业提供的综合性金融产品和服务。

供应链金融是一种金融服务：银行围绕核心企业，管理上下游中小企业的资金流和物流，并把单个企业的不可控风险转变为供应链企业整体的可控风险，通过立体获取各类信息，将风险控制在最低的金融服务。

供应链金融是以核心客户为依托，以真实贸易背景为前提，运用自偿性贸易融资的方式，通过应收账款质押登记、第三方监管等专业手段封闭资金流或控制物权，对供应链上下游企业提供的综合性金融产品和服务。供应链金融的基础，又是供应链。

知识图谱在科研中有哪些作用?

知识图谱在科研中具有多种作用，以下是其中的一些主要应用：文献检索与分析：知识图谱可以帮助科研人员快速找到相关的研究文献，通过对文献的关联分析，发现研究领域的新趋势和潜在研究方向。此外，知识图谱还可以对文献进行分类、聚类和推荐，提高科研人员的工作效率。

知识图谱技术通过构建关联性更强、结构化程度更高的知识网络，为传染性流行病学研究提供了强大支撑。它不仅整合了多源数据，还通过可视化手段使复杂信息变得易于理解和应用。PlantData作为认知智能中台，提供知识图谱全生命周期解决方案，旨在推动企业智能化转型，利用知识图谱促进各个领域的深入研究和实践。

知识图谱可视化工具通常具备丰富的交互功能，如缩放、拖拽、筛选等，使用户能够根据自身需求灵活探索图谱的不同部分。同时，这些工具还往往支持多种布局算法，以确保图谱的展示既美观又富有信息量。在商业领域，企业可利用知识图谱可视化工具分析客户数据、市场趋势等，以辅助决策和优化业务流程。

在科研领域，研究人员可以利用这些工具来构建领域知识图谱，辅助科研发现和创新。在企业中，知识图谱生成工具可以帮助企业整合内部知识资源，提高员工的工作效率。此外，在智能问答、推荐系统等领域，知识图谱也发挥着重要作用。

知识图谱基础(三)-schema的构建

而产品的具体应用则主导了schema的整体构建方式，如果不仔细考虑产品应用的话，最惨的情况可能构建了很久的schema会因为一个逻辑坑而彻底报废掉，由于知识图谱又是一个牵一发而动全身的工程，根据实际经验来说，如果图谱构建和应用有部分脱节，可能修改图谱schema比重新构建图谱schema的成本还要高。

可以说一个是系统Schema，一个是业务Schema 。系统Schema主要由架构师来定，从表设计到数据库的构建过程。伟哥认为：第一个是系统的schema构建，另一个是基于业务梳理的实例化展示，这里好像没有schema的事。

知识表示与Schema工程 知识表示是指用计算机符号描述和表示人脑中的知识，以支持机器模拟人的心智进行推理的方法与技术。知识表示决定了图谱构建的产出目标，即知识图谱的语义描述框架（Description Framework）、Schema 与本体（Ontology）、知识交换语法（Syntax）、实体命名及ID体系。

重点介绍了CN-DBpedia的构建流程，从数据支持层（知识获取与存储）到知识融合层，涉及数据清洗、三元组抽取、融合及验证，以确保知识的一致性和准确性。在实践中，作者强调了数据标准化、数据库选择、schema设计以及知识融合中的难点，如复杂表数据处理、数据对齐、包装器定义和准确性。

这个“谱”被称为知识图谱，意在将人类世界中产生的知识，构建在机器世界中，进而形成能够支撑类脑推理的知识库。 为了在国内构建一个关于知识图谱的全新产学合作模式，知识图谱研讨会日前召开，来自高校院所的研究人员与产业团队共商打造全球化的知识图谱体系，建立世界领先的人工智能基础设施的开拓性工作。

中药指纹图谱数据挖掘

1、目前，中智药业已针对中药破壁饮片、中药指纹图谱质量控制和中成药二次开发等多项核心技术提交了专利申请，从中药产品、生产工艺、质量控制、产品包装等多个维度开展专利布局，并且尝试基于已授权专利逐步构建专利池，以期在全面保护公司创新成果的同时，为未来开展中药领域的专利运营奠定基础。

2、挖掘技术的效果既依赖于对目标分子的认识，如分子三维结构、化学特性等；也依赖于挖掘工具，如计算速度等。从一个多维特征描述空间中选择一个子集作为代表集就是所谓分子的虚拟筛选。

3、知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。