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知识图谱在银行数字化营销中的应用

来源:网络整理 发布时间:2021-09-11 21:04 标签:大数据实体关系图客户分析
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作者机构:中国建设银行合肥电子银行业务中心

一、知识图谱综述

在信息技术时代,知识互联的目标是构建更易于人和机器理解的智能化网络。但万维网上的内容数量庞大且多源异质、结构松散,急需一个基于大数据环境并满足用户认知需求的知识互联方法。

2012年5月,搜索引擎巨头Google公司在它的搜索页面中首次引入知识图谱(Knowledge Graph)技术,用户除得到搜索的网页链接外,还将得到与查询词有关联的智能化答案,知识图谱由此诞生。知识图谱指用来显示知识发展进程与结构关系的一系列图形,通过使用数学、图形学、信息科学等技术手段以可视化的形式展示不同个体、变量之间的关系。具象化看,是一种基于图的数据结构,由节点和边组成。每个节点表示“实体”或“概念”,每条边表示“实体”或“概念”之间的语义“关系”。

比起文本的非结构化数据表现形式,知识图谱的表达形式为RDF结构,是一种能够被计算机更有效处理的表达形式,在知识组织、展示与搜索方面都具有优势: 第一,极大克服了自然语言容易造成歧义的特点; 第二,可以提供给用户经过梳理和总结的知识;第三,通过对用户相关搜索记录的推理分析进行智能推荐,拓展可获得知识的广度和深度。

大数据技术的普及使人工智能获得了空前的发展。同时,随着人工智能对大数据处理要求和理解需求逐日增加,具备高扩展和易维护特性的知识图谱逐渐崭露头角,越来越多的行业着手对知识图谱进行研究。目前知识图谱在我国目前处于应用探索阶段,在一些领域取得了初步的成效。

二、知识图谱应用领域

知识图谱技术具备提升网络智能化水平和模拟人类思维的能力。目前被广泛应用于智能搜索、用户交互、电子商务、风险识别等领域,为这些应用的发展赋能。

(一)智能搜索

基于知识图谱的智能搜索是一种基于长尾的搜索,搜索结果以知识卡片的形式展现出来。经过查询式语义理解与知识检索这两个阶段处理用户的查询请求:第一阶段,查询式语义理解。知识图谱首先对查询请求文本进行分词、词性标注以及纠错,并进行归一化描述,使其与知识库中的相关知识匹配;再通过语境分析,明确了用户的查询意图后,加入当前语境下的相关概念进行扩展。第二阶段,知识检索。经过查询式语义理解后的标准查询语句进入检索引擎,引擎会在知识库中检索相应的实体以及关联性匹配度较高的实体,加以深层挖掘与提炼后,引擎将具有重要性排序的完整知识体系呈现给用户。

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(二)用户交互

用户交互是一种高级的信息检索形式,采用简洁准确的自然语言回答用户的问题,与用户形成良好的互动。用户交互需要大规模知识库支持和自动抽取知识的能力,有时还需要手工录入数据。因此可以借助知识图谱技术,在识别用户的自然语言问题后,从知识库中精准抽取时间及空间吻合度高的匹配答案电商 知识图谱,再通过自然语言方式展现给用户。知识图谱的使用提升了用户交互的质量和满意度,目前市场上常见的用户交互平台有苹果智能语音助手 Siri,亚马逊的语音助手 Evi,国内OASK 问答系统等,这些平台均通过知识图谱为用户提供精准高效的信息查询服务。

(三)电子商务

知识图谱在一定程度上提升了电商网站的易用性和交互性,为用户呈现更有针对性的商品文字描述、图片展示、偏好信息罗列等可视化展现形式,提供更精准化的购物体验。电子商务应用领域常运用知识图谱构建商品推荐系统,对用户进行引导购买。这种推荐系统以用户属性与商品属性的关系网计算依据,在推荐商品时可分为“上下位关联商品推荐”和“组合属性商品推荐”:上下位关系是相关性最强的关系,通常包含必要条件和下一步操作;组合属性关系利用图谱中相同父实体的实体之间具有强相关性这一特点,为用户提供关联搜索。这种推荐系统为电商平台形成了专属的产品库和知识库,构建了平台自己的知识图谱,满足客户主动需求的同时挖掘客户的潜在需求。

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