知识图谱搜索开源工具

一、图数据库的应用场景？

TranswarpStellarDB是一款自主研发的分布式图数据库，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据存储和分析能力，原生支持图存储结构，支持万亿PB级数据存储。 同时，StellarDB具备毫秒级一次性查询能力、10余层深度链接分析能力、近40种图分析算法、2D、3D数据展示能力。 明星技术StellarDB应用于金融、政府、社交网络等领域，在某电信关系图场景下实现了万亿规模存储和稳定运行，真正将万亿级图数据库的能力付诸实践。

图数据库典型应用场景：

知识图谱：

说到图数据库，知识图谱是关系最密切、应用场景最广泛的图形数据库。 知识图谱对海量信息进行智能处理，形成大规模的知识库，进而支撑业务应用。

知识图谱中的图数据库在存储和查询方面具有技术优势：存储：图数据库提供了灵活的设计模式；图数据库提供高效的关联查询

知识图谱作为图数据库的底层应用，可以为多种行业提供服务。 具体应用场景包括决策系统、推荐系统、智能问答等。 电子商务、金融、法律、医疗、人工智能。 房屋等

风险合规知识图谱：风险是金融的命脉，也是国家监管技术的支柱。 金融监管+风险合规的知识图谱是星环科技开始投入建设和技术研发的第一个方向。 面对超大规模图形网络，星环科技率先提供支持空间3D的图形显示，避免了二维图形显示无法清晰反映同时超过10000个节点的图形的缺点；对于反洗钱网络图，使用属性图中的节点带。 具有地理定位属性，搭建跨境可疑资金转换网络，让可疑跨境交易一目了然。

精准营销知识图谱：大型金融机构可能拥有数千万B端或C端用户，如何针对不同用户实现精准营销？在营销知识图谱方面，星环科技为银行开发了公共知识图谱技术，赋能营销侧业务知识的积累，充分发挥图谱的价值，帮助银行实现精准授信等应用。 疫情期间小微企业。

投资研究支持卡：在金融和资本市场中，最重要的金融活动是投资。 我们用知识图谱来描述人类的研究成果，表达和构建知识图谱。 公司和基金公司。 探索金融科技发展路线，提高投资回报。 在投资知识图谱方面，星环科技运用综合能力，深度融合NLP+知识图谱技术，利用知识表示学习等前沿知识图谱技术，实现智能化投研知识图谱，强化投研场景应用。

金融领域

在金融领域，图数据库可以利用多维跨维度的信息来深度刻画交易行为。 关联性强，能够有效识别大规模交易、隐秘欺诈网络，结合机器学习、聚类分析、风险传播等相关算法，可以实时计算用户风险评分，提前识别风险行为，有效帮助金融机构机构改善。 效率并降低风险。

反欺诈：通过账户、交易、电话号码、IP地址、位置地理位置等关键实体信息的关联，N层图形化风险探索——暴露的人帮助清除涉嫌欺诈的人员，以达到预防目的。

反欺诈信用担保圈：中小企业通过关联企业、产业链上下游客户、关联方相互担保，形成“保障网络”，关系复杂。 信用担保圈挖矿对于商业贷款风险的识别和防范具有重要意义。

股权渗透：通常是由管理者、公司和关联方组成的复杂网络，以股权为纽带，渗透至目标公司最终实际控制人，渗透到所有公司及其持有公司各级股权的股东。

图数据库更多应用场景

金融领域：假贷、零售银行知识图谱、公共知识图谱银行、资金流向分析、商业关联图谱、事件传递图谱、个人信用反欺诈、反洗钱知识图谱等。

政府及商业领域：物联网、智慧城市、道路规划、智能交通、轨迹分析、疫情防控、配送关系画像等。

电信领域：度商业分析、骚扰防范、电信诈骗防范、运营商运作分析等。

零售领域：智能推荐、精准营销、连锁经营采购、货运推荐、导航路径分析等。

社交领域：社区发现、好友推荐、兴趣用户推荐、舆情监测、等

工业领域：电网分析、供应链管理、设备管理、物流分析等

医疗领域：智能诊断、电子病历、医疗保险、保险分析等

二、开源免费的知识图谱工具KnowledgeGraph

知识图谱这座象征智能互联的桥梁，是信息时代的数据宝库。 它通过实体和关系的交互编织了一个知识世界，让计算机能够更好地理解和探索。 下面，我们来探讨几个免费开源的知识图谱工具，每个工具在构建和实现中都发挥着关键作用。

1.智慧之源：ConceptNet（ConceptNet）

ConceptNet是OpenMindCommonSense项目的一部分，是一种专为人工智能和自然语言处理而设计的语义语言。 网络。 它包含数百万个概念、实体、关系和属性，跨越语言界限，为理解和交流提供丰富的信息基础。

2.维基百科智慧的结晶：DBpedia

DBpedia源自维基百科的核心，通过其庞大的实体和属性集合展示了知识图谱的强大功能。 。 DBpedia使用RDF模型和SPARQL查询，提供了强大的数据检索工具，是获取知识重要资源。

3.提取和构建的力量：DeepKE

DeepKE这个开源工具为知识的提取和构建开辟了一条新的道路。 无论是cnSchema还是多模态，它都由PyTorch提供支持，并通过命名实体识别、关系提取和特征提取来揭示知识的深层结构。

4.过去与未来的辉煌：Freebase

尽管Freebase已经走到了尽头，但其丰富的实体和关系数据仍然在Google的知识图谱等项目中使用，它大放异彩，显示出持久的影响的知识图谱。

5.神经网络创新：NeuralKG

作为知识图谱的向量学习库，NeuralKG提供了多种知识应用的工具。 它支持多种KGE，无论是传统的基于向量的方法、图神经网络还是基于规则的创新，这体现了其在知识表示学习方面的深度和广度。

6.基于Cyc的知识库：OpenCyc

OpenCyc，建立在Cyc知识库之上，有丰富的概念和逻辑描述，可以通过复杂的SPARQL进行查询。 这个问题提供了强有力的逻辑支持。

7.知识对齐的桥梁：OpenEA

南京大学的OpenEA作为实体对齐的开源库，集成了12种嵌入模型，提供知识图谱及其扩展的集成。 提供便捷的解决方案。

8.安全智慧：WhitePondSecurityKG

ATT&CK知识图谱专为网络安全而设计，凭借强大的分析和跟踪能力，WhitePondSecurityKG已成为国土安全知识图谱领域的领导者。

9.多语言开源：维基数据

维基数据是维基媒体基金会的杰作，通过其开放的多语言支持功能，为全球知识共享提供了强大的平台，作为知识图谱的有力补充。

10.维基百科衍生品：YAGO

YAGO是从多个数据源汲取智慧的结晶，其庞大的实体和关系网络说明了知识图谱在为知识领域构建独特贡献方面的作用。