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我们在学习大数据技术的时候会使用到知识图谱这样一个功能，而今天我们就一起来了解一下，关于知识图谱的应用都有哪些要求。
1、不一致性验证
为了判断关系网络中存在的风险，一种简单的方法就是做不一致性验证，也就是通过一些规则去找出潜在的矛盾点。这些规则是以人为的方式提前定义好的，所以在设计规则这个事情上需要一些业务的知识。
2、基于规则提取特征
我们也可以基于规则从知识图谱中提取一些特征，而且这些特征一般基于深度的搜索比如2度，3度甚至更高维度。在此还是想说明一点，如果特征并不涉及深度的关系，其实传统的关系型数据库则足以满足需求。
3、基于模式的判断
这种方法比较适用于找出团体欺诈，它的核心在于通过一些模式来找到有可能存在风险的团体或者子图(sub-graph)，然后对这部分子图做进一步的分析。
再比如，我们也可以从知识图谱中找出强连通图，并把它标记出来，然后做进一步风险分析。强连通图意味着每一个节点都可以通过某种路径达到其他的点，也就说明这些节点之间有很强的关系。
4、基于概率的方法
除了基于规则的方法，也可以使用概率统计的方法。比如社区挖掘、标签传播、聚类等技术都属于这个范畴。
社区挖掘算法的目的在于从图中找出一些社区。对于社区，我们可以有多种定义，但直观上可以理解为社区内节点之间关系的密度要明显大于社区之间的关系密度。
由于社区挖掘是基于概率的方法论，好处在于不需要人为地去定义规则，特别是对于一个庞大的关系网络来说，定义规则这事情本身是一件很复杂的事情。
标签传播算法的核心思想在于节点之间信息的传递。这就类似于，跟优秀的人在一起自己也会逐渐地变优秀是一个道理。因为通过这种关系会不断地吸取高质量的信息，后使得自己也会不知不觉中变得更加优秀。具体细节不在这里做更多解释。
5、基于动态网络的分析
以上所有的分析都是基于静态的关系图谱。所谓的静态关系图谱，意味着我们不考虑图谱结构本身随时间的变化，只是聚焦在当前知识图谱结构上。然而，我们也知道图谱的结构是随时间变化的，而且这些变化本身也可以跟风险有所关联。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。
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