知识图谱是一种基于图数据库的自然语言处理技术，通过大规模的结构化数据，以实体为节点，以关系为边，构建一个知识网络，包含实体、属性、关系三个基本元素。
知识图谱是一种图谱的形态，它是图数据的一种表现形式。主要作用是用于检索和推理，以文本、图像、视频、音频等为载体，提供丰富的语义信息。
随着信息技术和人工智能技术的快速发展，知识图谱已经在各行各业中广泛应用。它具有广泛的应用前景和巨大的商业价值，在金融、医疗、通信、交通等领域都有着重要的应用场景。今天就让我们来看一下知识图谱在企业中有哪些应用价值：
知识管理
知识管理是企业信息化发展的必然趋势，管理的核心是将知识转化为组织竞争优势，并使组织在市场上保持竞争力。
管理的目的是通过对企业所拥有的各种信息进行组织、存储和检索，使其成为企业文化资产，并有效利用。
通过对企业内部结构化和半结构化数据进行分析和抽取，构建一个涵盖企业核心业务领域、业务流程以及相关人员、产品、服务等内容信息的网络，为企业提供一站式的知识管理解决方案。
智能推荐
利用知识图谱对用户兴趣点的挖掘，从而推荐相关产品。作为一种图谱数据，有效地表达用户、产品和环境之间的关联关系。基于智能推荐技术，是指通过构建用户模型和产品模型，利用知识图谱中的实体、属性以及关系信息，进行智能推荐。同时，还可以利用用户历史购买行为等信息构建用户画像，从而进行个性化推荐。
以某电商平台为例：用户通过知识图谱中的我想要模块，可筛选出感兴趣的商品。根据商品属性、历史购买记录等信息构建用户画像，再根据商品属性构建商品模型。然后使用基于用户画像和商品模型的智能推荐技术，实现对潜在目标客户的精准推荐。
智能问答
技术支持自然语言处理和深度学习算法，能够实现对信息的解析和查询，并且能够快速地根据用户需求完成精准答案的生成。在知识图谱的帮助下，用户可以自主地搜索、获取所需要的信息，还可以进行关联和推理。
在智能问答方面，通过知识图谱技术能够实现对用户问题进行分类、自动问答，支持多轮对话交互;支持智能问答系统中的问答接口调用，能够实现用户输入的信息智能解析和自动回答。
知识挖掘
在知识图谱中，数据不再是孤立的、静态的，而是存在于一定的联系中，这个联系可以是实体之间的关联、结构之间的关联等。利用对数据进行挖掘，将知识图谱中实体和属性联系起来，分析知识图谱中实体和属性之间的关系。如果发现有必要修改某些属性，可以对这些属性进行修改，并更新知识图谱中新实体和新属性之间的关系。这种方法在解决复杂问题时非常有用。
知识搜索
帮助企业对海量的知识进行高效的检索，将海量的信息通过知识图谱进行处理，然后进行有针对性的搜索，可以为企业提供更快更准确的信息搜索服务，同时也可以提高员工对企业内部信息资源的使用效率。
在企业的发展过程中，面对复杂的业务环境，通常需要利用人工智能技术，实现业务决策自动化、智能化。通过将业务和业务场景进行整合，将企业的知识图谱进行构建，为企业提供一站式的智能化解决方案，降低企业在产品研发、生产、管理等方面的成本，提高产品竞争力。
(文章转载于天润融通)
