机器学习知识图谱能源智能搜索数字化转型（基于知识图谱的智能推荐）

本文目录一览：

• 1、渊亭科技:用机器学习+知识图谱编织反洗钱天网
• 2、陈华钧:知识图谱与深度学习优势互补,将破解更多金融科技难题
• 3、“让机器能理解会思考”,知识图谱正拓展决策智能边界?
• 4、数字化的知识管理技术有哪些?
• 5、技术创新:课程知识图谱的建设和应用
• 6、【蓝博士案例】PBS智能拆解、BOM能力构建…中科星图用知识赋能业务发展...

渊亭科技:用机器学习+知识图谱编织反洗钱天网

1、针对上述难点，渊亭科技推出了“渊亭反洗钱智能交易监测分析平台”。该平台综合利用机器学习在特征发现和规律学习的优势以及知识图谱在关联挖掘和知识计算方面的优势，基于海量数据驱动，融合反洗钱专家规则，形成可解释的、可自主学习的、可主动预警的自动化智能反洗钱应用。

2、机器学习、知识图谱等人工智能技术的引入，可有效提升金融机构的合规水平和数据分析能力。

3、渊亭科技，一家在知识图谱、图计算、强化学习、机器学习（深度学习）等领域拥有核心技术优势与领先工程化能力的企业，近日宣布其军事大模型的构建能力已融入既有产品体系，成为业内首个推出军事大模型的公司。

陈华钧:知识图谱与深度学习优势互补,将破解更多金融科技难题

1、陈华钧提出的观点是正确的，知识图谱与深度学习确实可以优势互补，共同破解更多金融科技难题。具体体现在以下几个方面：关系抽取的互补：知识图谱：在关系抽取中，知识图谱提供了结构化的信息，有助于理解和推断数据中的复杂关系。

2、知识图谱与深度学习在金融科技领域展现互补优势，共同破解难题。知识图谱，作为语义网络，旨在从数据中识别、发现和推断事物、概念之间的复杂关系。构建知识图谱涉及知识建模、关系抽取、图存储、关系推理、实体融合等技术，应用范围广泛，包括语义搜索、智能问答、语言理解、决策分析等。

3、《知识图谱导论（全彩）》简介：陈华钧著，全面覆盖知识图谱的表示、存储、获取、推理、融合、问答和分析等七大方面。适合初学者梳理知识图谱基本知识点，也适合技术决策者建立整体视图。《金融科技知识图谱》简介：金融科技理论与应用研究小组著，为知识图谱金融方向的读者提供了一本金融科技百科全书。

“让机器能理解会思考”,知识图谱正拓展决策智能边界?

综上所述，“让机器能理解会思考”，知识图谱正不断拓展决策智能边界。未来，随着技术的不断发展和应用领域的不断拓展，知识图谱将在智能决策中发挥更加重要的作用，为企业和社会带来更加智能、高效的决策支持。

认知智能，实现机器对人的“大脑判断和决策”的替代，使机器可以像人一样捕捉灵感、发现问题、判断分析、做出决策、付诸行动，是对机器的“人格化”，也是对人的神经网络的“机器化”，是人工智能的最尖端领域，而其中重要的深层领域之一即是智能决策。

自2012年谷歌率先提出知识图谱以来，各大互联网公司和科研院所已将知识图谱摆到与深度学习同样重要的地位，并作为认知智能的关键技术来进行深入研究。知识图谱能够做两件事：第一让机器更好地理解数据，第二让机器更好地解释现象。

针对上述难点，渊亭科技推出了“渊亭反洗钱智能交易监测分析平台”。该平台综合利用机器学习在特征发现和规律学习的优势以及知识图谱在关联挖掘和知识计算方面的优势，基于海量数据驱动，融合反洗钱专家规则，形成可解释的、可自主学习的、可主动预警的自动化智能反洗钱应用。

NLP是自然语言处理（Natural Language Processing）的简称。它是人工智能的一大分支领域，主要目的是让机器理解人类的语言文字，从而执行一系列任务。

认知智能，即“能理解会思考”，拥有处理复杂的事实和情形的能力。认知智能的发展分为三个层次：第一层是语言理解。更复杂语言的理解，比如实现自动阅卷、批作文等。目前的聊天机器人，多问几个问题，可能就无法理解深层次的语义了。第二层是分析、推理。第三层是人格和情感。

数字化的知识管理技术有哪些?

1、数字化的知识管理技术包括以下几个方面： 知识图谱：知识图谱是一种用于表示、存储和管理知识的技术。它通过将知识组织成实体、属性和关系的网络结构，构建起知识之间的关联性。知识图谱可以帮助用户进行知识的发现、推荐和关联分析。 智能搜索和推荐：基于自然语言处理、机器学习和推荐算法的技术，可以提供智能化的搜索和推荐功能。

2、语音交互：语音识别技术可以将用户的语音指令转换为文字，实现语音驱动的知识查询、操作等交互方式。员工可以通过语音与知识管理系统进行交流，提高操作的便捷性和效率，尤其在一些双手不便操作的场景下更加实用。语音播报：语音合成技术则可以将文字内容转换为语音，为员工提供语音播报的知识服务。

3、首先是知识的收集与整合。- 利用AI工具自动从多种渠道（如内部文档、邮件、即时通讯记录等）收集知识。比如，通过智能文档管理系统，能够快速扫描并提取有价值的信息，将分散的知识碎片整合在一起。

4、数字化管理是指利用计算机、通信、网络等技术，通过统计技术量化管理对象与管理行为，实现研发、计划、组织、生产、协调、销售、服务、创新等职能的管理活动和方法。看看NBA、欧洲顶级足球联赛的数字统计我们就可以明白数字化管理运用的广泛性了。

技术创新:课程知识图谱的建设和应用

1、课程知识图谱是利用学科专家和AI技术，人工或自动梳理课程内容，抽取课程知识点，建立知识点和知识点之间的关系网络结构，并关联知识点和课程资源而形成的课程内容的结构化、可视化成果。其建设和应用在当前教育领域具有重要意义，以下是关于课程知识图谱建设和应用的详细阐述。

2、课程知识图谱建设是一种利用图形化方式表达课程知识及其相互关系的技术手段，旨在通过构建复杂的网状知识结构，提升教育教学的质量和效率。以下是对课程知识图谱建设的详细解析：知识图谱的基本概念 知识图谱是一种以节点和边的三元组形式，构建起复杂的网状知识结构的技术。

3、根据课程性质，适当融入人工智能相关知识，如计算机科学课程中引入深度学习、神经网络等高级AI算法。在金融课程中结合AI技术进行量化交易和风险管理的案例分析。医学课程中通过AI技术进行医学影像分析和疾病预测。教师端AI应用：利用AIGC技术快速生成高质量的教学资源。

4、信息技术赋能教育变革引领项目，深化新技术与大数据融合应用，推进线上线下融合教学，推进基于数据驱动的大规模因材施教，建设学科知识图谱，基于新技术开展教学场景设计。

【蓝博士案例】PBS智能拆解、BOM能力构建…中科星图用知识赋能业务发展...

中科星图知识管理的特色 中科星图携手蓝凌共同建设了智能知识管理平台，该平台以业务为导向，融合AI、知识图谱等能力，聚焦“PBS在线拆解”“能力BOM管理”“知识赋能支撑”“外采池辅助决策”四大核心场景，构建了智能搜索、智能问答、知识仓库、学习地图等各项应用，实现了知识全生命周期管理。

AI增强能力方面，蓝凌aiKM依托蓝博士AI-PaaS基座，提供增强搜索、主题问答机器人、AI植入业务场景、超级全能助理等智能化服务，进一步提升知识管理的智能化水平。为了确保方案的有效实施与推广，蓝凌在思想、行业、实践、产品、服务和价值六个方面引领知识管理领域。

推荐蓝凌aiKM。蓝凌 aiKM 智能知识管理平台，旨在帮助企业实现知识的高效管理与应用，赋能业务发展。平台特性：标配私有大模型：支持 DeepSeek 等主流开源大模型，可对私有模型进行内置调优，具有较高的综合性价比。