知识图谱软件(与传统数据库的区别)

知识图谱软件是指构建大规模语义网络的软件，在很多领域都有应用，主要包括数据存储、知识抽取、知识融合、知识计算和知识应用。它的作用是为计算机提供一个具有知识的表示模型，对数据进行知识抽取，将数据中的实体关系映射到一个图谱中，以提高计算机的智能推理能力。

知识图谱软件能够完成从原始数据到图谱的映射工作，形成结构化数据，同时能够为用户提供更好的人机交互能力和更加智能的应用。

知识图谱软件与传统数据库的区别

传统数据库存储的数据是实体和属性，通过关系型数据库查询这些数据，需要先确定实体和属性之间的关系，然后根据关系进行查询。而知识图谱软件存储的是实体和属性之间的语义关系，只需要将需要查询的数据发送给知识图谱软件即可。在软件中，存储的数据主要是结构化数据，即通过关系型数据库存储。数据库是静态的，知识图谱软件则是动态的，即根据用户需求随时调整数据存储结构和模式。传统数据库通常以实体为中心，知识图谱软件则是以实体和属性为中心。因此，传统数据库侧重于存，而知识图谱软件则侧重于用。

软件的功能及特点

1、知识库管理：基于数据库、文本文档等文件，对相关信息进行存储，通过自然语言处理技术对信息进行分析和提取。

2、知识搜索：提供关键词查询方式，快速准确地查找特定的知识信息。

3、数据分析：支持多种类型数据，包括结构化和非结构化数据，通过不同的算法进行分析处理。

4、知识应用：提供多种应用功能，可以将知识转化为决策支持，也可以将其应用到其他领域中。此外还可以为用户提供决策支持工具和基于知识库的人机交互功能。

应用场景

知识图谱软件在很多场景都有应用，主要包括智能客服、金融风控、反欺诈、商业智能、数据分析等。

智能客服：将大量用户的自然语言信息转化为结构化知识，进行问答和人机交互，提高客户满意度。

金融风控：实现客户的风险画像和风险评估，对高风险客户进行自动预警。

反欺诈：构建反欺诈模型，对用户行为进行分析和判断，识别欺诈行为。

商业智能：构建用户画像和分析用户需求，实现精准营销。

数据分析：建立业务数据与关系之间的联系，对数据进行结构化处理，为用户提供有价值的信息。

产品架构

软件架构，包括数据层、模型层、应用层三个部分。

数据层是整个系统的基础，通过数据存储和访问接口等提供数据支持;

模型层提供了基本构建框架，通过各种算法实现实体间的关系抽取;

应用层是核心，包含了实体识别、关系抽取、关联计算和知识图谱展示等功能。

技术支持

1.技术支持：提供知识构建、查询和应用开发等技术支持

2.产品提供：提供完整的知识图谱构建服务，包括知识存储、查询、推荐和可视化等

3.行业解决方案提供：根据不同行业特点，提供行业解决方案，实现与业务系统的整合。

总结

知识图谱软件基于强大的关系计算引擎，通过自动解析关系型数据和结构化数据，自动生成满足业务需求。同时，结合行业特有的知识表示方法和机器学习算法，从数据中挖掘出业务规则和专家经验，并对知识进行结构化存储，支持直接调用。系统支持数据导入、图形绘制、知识管理、分析挖掘等功能。