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  • KW.Insight 行業智能認知平臺
    所想即所見 助力智能運維
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    應用場景
    產品介紹

    KW.Insight能夠幫助客戶打造行業知識圖譜,采用分布式服務架構和自研的分布式圖計算引擎,實現行業級的知識圖譜構建和分析,從可視化的知識建模、多源異構的知識提取和知識融合、萬億級別的高性能圖存儲計算引擎、復雜的知識推理等角度,快速、精準從知識圖譜中提取出有價值的信息,幫助企業快速生成成熟的解決方案。


    科技谷知識圖譜的構建主要關注如何整合結構化、非結構化的數據,實現用統一的語義數據結構如三元組RDF形式的數據存儲?;谥R圖譜的應用主要關注如何從這種語義數據結構中挖掘、發現、推演出相關的隱藏知識或新知識或者實現更上層的應用如搜索、問答、決策、推薦等。知識圖譜作為實現機器人認知智能的底層技術,能夠幫助機器更好地理解數據,進行高精度的知識提煉,并且通過知識挖掘、推理、可視化分析等手段,更好地解釋現象,輔助人類的決策分析。

    ·產品架構圖
    ·通用知識圖譜VS行業知識圖譜
    ·界面展示
    產品特點
    1. 異構數據源輕松融合貫通

    幫助企業快速搭建異構數據源之間的數據管道,支持將多種數據來源,如結構化、半結構以及非結構化的數據融合,讓復雜的數據不再成為項目瓶頸。輕松整合ERP/OA/MES等多業務系統的數據,打破信息孤島,建立綜合可視化分析平臺,讓決策更清晰。通過科技谷對業務全流程Know-How的認知,運用組件微服務化,模型&數據模式預構建、業務編排等方式形成開箱即用的體系結構,幫助用戶提高數據庫梳理效率、同時支持自助式構建應用,降低行業知識圖譜落地門檻,提高企業數字化轉型的效率。

    2. 自動化構建知識圖譜系統

    面向垂直行業,結合專家知識、多源異構的碎片化知識和組織智能,引領從大數據分析到大知識工程進而大智慧系統的研發和落地應用。構建行業知識圖譜,實現智能推理與知識服務,推進多機多人多任務的人機協同,開發新一代知識工程的技術體系和系統平臺,服務搜索、推薦、規劃、對話機器人等領域的情景感知和人機協同,實現人機交互。

    3. 知識驅動的商業智能

    通過構建行業知識圖譜,利用圖中的實體之間的語義網絡聯系,面向特定領域的知識圖譜,通過嚴格而豐富的完備性和準確性的數據模式,深度挖掘實體間復雜的深層關系。支持業務互動,包括不限層次的鉆取、多維度的聯動分析、輪播時自動聯動其他組件等,更好的發現并分析業務問題。以自主創新的基于事件和動作響應的人機交互設計理念,實現人、系統、數據之間的交流,讓數據活起來。

    4. 智能可視化展示效果

    適配豐富的數據源,包含各種數據庫、文件、接口等;提供圖形化的數據模型構建;提供自定義計算字段,數據統計、表計算和智能分析算法等數據運算處理。支持垂直分層、網格布局、仿真布局等多種可視化布局,同時支持豐富的可視化操作,能夠極大的方面用戶進行圖分析,智能解析PSD自動生成頁面、智能圖像識別生成頁面、智能分析算法集成、智能數據探查等,讓分析和展示AI化。

    5. 多知識圖譜工具智能檢索

    圍繞自然語言處理、自然語言理解、知識圖譜工具、智能問答、智能檢索等領域進行技術研究與應用。建設基于主動學習與遷移學習的自然語言處理平臺,重點投入自然語言理解、非結構化數據的實體與關系提取,半自動化及自動化知識抽取等方向,構建知識圖譜工具,提供智能問答、智能檢索等上層應用。

    6. 強大的計算性能和先進的智能算法

    通過強大的計算性能和先進的智能算法,可以輕松解決在各類復雜場景下的應用問題,自由釋放數據潛能,結合專家業務知識配置規則引擎,進行業務數據分析,以及引入機器學習引擎進行交互式分析,能夠進一步對知識圖譜進行挖掘分析,為業務體系提供了統一取數口,保持了內部數據分析的一致性,提高了工作效率,在產能上有了質的飛躍。

    7. 智能推理能力內置150+圖推理算法

    結合用戶業務場景需求搭配產品組件,通過多種配適器方便用戶將數據快速轉換到知識圖譜中,實現知識建模、知識獲取、知識融合、知識存儲、知識計算、知識應用。通過語義理解、知識抽取、融合等技術手段,內置了150

    8. 實時的數據查詢

    提供毫秒級的數據插入、更新和刪除功能,利用強大的多層關系查找,能夠快速獲得3+層的路徑遍歷結果。同時,能夠在千億級的數據規模下,提供毫秒級的實時點、邊查詢。

    應用場景
    電信行業——快速查找異常

    通過分析通話記錄模式,快速找到異常號碼。

    金融機構——反詐騙

    分析銀行賬戶的交易信息,尋找金融詐騙的蛛絲馬跡。

    電子商務——營銷智能

    聚焦智能推理推薦、人機交互優化、消費者認知與決策過程、意圖預判與趨勢預測。通過用戶的好友關系和興趣話題,提供推薦服務和定向廣告推送。

    公安部門——提高效率

    公安知識圖譜平臺以科學、合理、高效的方式將大量存在的孤立、異構數據融合到知識圖譜中,將碎片化的數據有機地組織到符合人們認知方式的知識網絡中,讓數據更加容易被人和機器理解與處理,為搜索、分析、挖掘、應用、展現、預測預警等各類應用提供更加高效、更加可靠的支持。

    醫療機構——語義搜索智能問答

    從新聞、財報、研報各種行業網站等獲取大量數據、信息、知識形式的“素材”,通過語義分析構建成知識圖譜,并提供高級語義搜索引擎、智能問答、交互式知識管理系統、文檔(知識)協作系統,以對醫療知識進行更加有效的管理、搜索、使用。目的是讓用戶以自然語言形式提出問題,深入進行語義分析,以更好理解用戶意圖,快速準確獲取知識庫中的信息。在用戶界面上,既可以表現為搜索引擎的形式(語義檢索)、也可以為問答機器人的形式(智能問答)

    智慧緝毒——挖掘情報

    智慧緝毒平臺嵌套多種警務模型模塊,包括鮮活度積分模型、身份判定模型、基礎團挖模型等十三種分析挖掘模型算法,基于監督學習挖掘模型,分析涉毒人員的行為特征,并提煉出相關因子,形成涉毒分析知識庫,把知識上升為有價值的情報。

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