2012年，知识图谱(Knowledge Graph)概念由谷歌正式提出，本质上是一种由知识点相互连接而成的语义网络(semantic network)。
知识图谱是解决数据梳理和组织成知识库的技术，是一种应用语义理解技术实现更高质量、可计算、计算机可理解的大数据结构，用于提高对数据、信息、情报的搜索查询能力。
随着人工智能的发展和应用，知识图谱为互联网关键技术之一，已被广泛应用于金融科技、互联网安全等行业领域。
毋庸置疑，金融科技的核心是风控。风控的痛点在于如何识别个人、群体反欺诈，面对这些挑战，先花一亿元针对性地在其全流程信贷风控、等产品服务中融入知识图谱技术。
先花一亿元知识图谱的架构，可以分为三个主要部分：
第一个部分是知识获取。先花一亿元从海量的结构化、半结构化以及非结构化数据中获取知识，包括互联网上的数据、行业数据、日志数据等等，再进行挖掘、归一、融合。
第二部是数据融合。先花一亿元通过挖掘算法、图数据库等各种算法与关键技术，对不同数据源获取的知识进行融合，将用户不同种类的数据以实体-关系-事件-属性的形式存储，连接在一起，并在纵横交错的数据信息之间的构建关联关系，最终形成行业或用户的知识图谱，从而了解用户在现实世界中实际的关系。
第三部分是知识计算及应用。先花一亿元利用这些巨大知识图谱丰富的计算功能，包括调用算子去查询、标注、计算、推理、预测等，从而完成特定的能力，并基于此形成知识图谱的具体应用。
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