本文目录一览：
- 1、萨摩耶云：以知识图谱优化决策效率打破增长桎梏
- 2、什么是知识图谱?对课堂教学、科学研究或课程体系有哪些启示?
- 3、本科生做知识图谱会不会有难度
- 4、万方选题可以几个人同时登陆
- 5、如何构建知识图谱
萨摩耶云：以知识图谱优化决策效率打破增长桎梏
人工智能（AI）席卷全球，但它的雏形可追溯至18世纪乃至更早，彼时苏格兰詹姆斯·瓦特为正在建造的蒸汽机设计了一个巧妙的自动控制系统——调速器，从而为现代控制理论奠定了基础；时间的指针拨向1956年，几位计算机科学家相聚达特茅斯会议，激情宣告：让机器能够使用语言，形成抽象概念，解决人类现存的各种问题；之后的几十年，AI一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言，或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。
直至2012年以后，得益于数据量的飞涨、算力的提升和深度学习的出现，AI从概念走向繁荣。现在，AI进入生活的速度，已超过我们的想象。在农村，AI无人机帮农民播种、施肥、打药；在城市，AI工业机器人将车间变成黑灯工厂。在实验室，AI算法助力科学家研发新药。不难想象，在未来的很多年里，AI都将是人类 社会 发展最重要的推动力量，它爆发出的能量或将超越工业革命。
AI极大提升智能决策效率和水平
无论是学术界还是工业界，对于人工智能（AI）目前还并没有统一的定义。但大体上形成了这样的共识：人工智能是计算机科学的一个广泛分支，试图让机器模拟人类的智能，应用领域主要包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、数据挖掘等方面。
美国麻省理工学院温斯顿教授认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。作为人工智能的子集，机器学习由人类程序员设计的算法负责分析、研究数据，然后根据数据分析和研究作出决策。
举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单，识别出其中你真正感兴趣，并且愿意购买的产品。这样的决策模型，可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。这就是基于机器学习作出的个性化推荐。
深度学习是机器学习的子领域，通过人造神经网络来学习，最终目的是让机器人能够像人一样具有分析学习能力，可以自动处理特征变量，从而使整个决策系统更加智能。
当下，深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使几乎所有的机器辅助功能都变为可能。翻译、语音识别、商业智能决策、无人驾驶 汽车 都已在眼前。而基于深度学习框架，企业可以根据自身行业特点和场景需要，灵活便捷地进行AI应用开发，不再需要从0到1地搭建地基，这极大提升了产业智能决策效率和水平。
智能决策驱动产业降本增效
人工智能的发展突飞猛进，从技术层面来看，业界广泛认为，AI核心能力包含三个层面，即浅层运算智能、中层感知智能、深层认知智能。认知智能，实现机器对人的“大脑判断和决策”的替代，使机器可以像人一样捕捉灵感、发现问题、判断分析、做出决策、付诸行动，是对机器的“人格化”，也是对人的神经网络的“机器化”，是人工智能的最尖端领域，而其中重要的深层领域之一即是智能决策。
智能决策身处AI赛道最前沿领域被誉为“皇冠上的明珠”，目前部分商业化的智能决策产品已初步进入完全决策智能阶段，系统可以自我驱动并直接做出决策和行动，实现了决策智能的“半人格化”。
其实，在人工智能技术成熟之前，大型企业就已经开始通过数据分析来做出商业决策和判断，例如沃尔玛“啤酒与尿布”的故事。沃尔玛超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难以理解的现象：“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品经常出现在同一个购物篮中，管理人员经过调查发现，这种现象经常出现在年轻的父亲身上。原来，美国家庭中，一般去超市购买尿布的多是年轻的父亲。这些父亲们在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒。此后沃尔玛尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，方便消费者快速找到商品的同时，销量明显提升。
现在，以用户画像、知识管理、自然语言处理、机器学习为基础的人工智能不仅仅为企业带来业务模式、业务流程、组织结构、产品应用等方面上的巨大变化。更为企业的领导者们，在智能决策方面带来了数据导向的价值。
企业如何在短时间内做出大量决策？减少试错成本？决策需求无处不在，但人们对智能决策并没有准确地定义。在国内AI决策领先企业萨摩耶云首席科学家王明明看来，智能决策就是基于大数据和机器学习、深度学习、联邦学习、知识图谱等技术与行业深度融合后，在数据间精准匹配用户需求或业务需求并发现潜在的逻辑和规律，本质是为带来效率的提升。这种创新化的决策方法，正是依靠发挥AI巨大的“算法”优势和“计算”能力，让企业的经营决策从经验和流程驱动转向数据驱动、自动化决策，达到降本增效的目的。
如今，智能决策应用的身影早已深入实体领域，例如在轨道交通首次实现检修计划和人工智能的结合；在 汽车 汽配，打破供应、生产、销售、需求端壁垒，实现全价值链优化；在流程制造领域，从前端供应到中段生产再到后段产销协同，智能决策价值立竿见影并正在用其特有的方式创造更多更加直接的制造价值。
IDC预测，到2025年，超过60％的企业将把人类专业知识与人工智能、机器学习、NLP和模式识别相结合，做智能预测与决策，增强整个企业的远见卓识，并使员工的工作效率和生产力提高25％。
知识图谱拓展决策能力边界
人工智能正在从“感知智能”走向“认知智能”，机器除了具备模仿人的视觉、听觉、触觉等感知能力之外，还需要具备认知能力，模拟人的思维方式和知识结构进行“思考”，因此需要一个强大的底层知识网络作为支撑，知识图谱正是支撑机器实现认知智能的重要基石。
当你在搜索信息、看新闻、刷短视频、购物时，所看到的每条打动你的内容，背后就可能有知识图谱的作用。简单而言知识图谱就是把大量不同种类的信息连接在一起而得到一个可视化关系网络，为人们提供了从“关系”的角度分析问题的能力，已被广泛应用于如智能搜索、决策分析、金融反欺诈等领域。
知识图谱广泛应用目的就是让机器和软件获得“理解”和“解释”两种能力。使用知识图谱，可以让人工智能“理解”人类的自然语言，不断整合现有数据、外部数据，让机器形成认知能力，降低人工智能的大样本依赖，提高学习的经济性和对先验知识的利用效率，从而做出最优的决策结果。
多年商业和技术积淀，萨摩耶云集齐数据、算法、算力等AI三要素，并以“三要素”构建AI知识图谱，尤其是利用机器学习和深度学习等尖端人工智能技术，开发人工智能高级应用“智能决策综合系统”，以SaaS、aPaaS的产品形式提供标准化服务体系。为最大程度地降低技术门槛，萨摩耶云针对不同行业和领域提供知识驱动的复杂应用分析及决策支持，将大量知识模块化封装，自动以最优的方式训练模型，自适应生成方案。企业可以根据自己的需求，自定义适合业务场景的图谱应用轻松实现二次开发，快速得到立体的图谱型结果，提升决策智能水平。
以服务金融产业为例，知识图谱技术从数据可视化、风险评估与反欺诈、风险预测到用户洞察，知识图谱的底层性支撑作用越来越显著。萨摩耶云运用知识图谱技术通过对用户数据分析，以可视化的呈现、交互式的查询，并进行关联指标和标签的输出，从而为有效识别、预防团伙欺诈的发生提供及时决策研判。
此外，萨摩耶云知识图谱在营销层面精准发力，它可基于客户建立社交网络知识图谱，在获取用户授权后，对用户社交关系网（如亲属、朋友、同事、同学、陌生人等）进行全方位地挖掘，精准、迅速地找到相关业务的潜在客户，从而制定针对性营销策略，帮助企业实现精准获客。
截止目前，萨摩耶云积淀的客户覆盖了从通信运营商、互联网大厂、电商平台、影音传媒，到金融、仓储、商超在内的领域。已经积累了数千万客户的长周期、多维度样本量，全部衍生变量维度超百亿级，算法模型的精度、准度已经达到较高水平，平滑应对特定场景下的特殊风险状况，形成较高的竞争壁垒。
科技 日新月异，但如同商业管理的本质一般，决策管理的本质诉求并没有太大的变化：让对的人，在对的时间，以对的方式做出决定。“真正的 科技 ，是让你感受不到 科技 的存在”，未来的人工智能不仅能提高我们的效率，更是无感的。AI虽不完美，但我们仍要感谢人工智能领域的那些创新者们，正是他们在寻求真理的路上坚持“虽千万人，吾往矣”，才更新了我们对世界和自身的认知。
本文源自金融界
什么是知识图谱?对课堂教学、科学研究或课程体系有哪些启示?
知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。
知识图谱，它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。
在课堂教学、科学研究或课程体系可以使用知识图谱更加有效的展示知识。
主要特点
1、用户搜索次数越多，范围越广，搜索引擎就能获取越多信息和内容。
2、赋予字串新的意义，而不只是单纯的字串。
3、融合了所有的学科，以便于用户搜索时的连贯性。
4、为用户找出更加准确的信息，作出更全面的总结并提供更有深度相关的信息。
5、把与关键词相关的知识体系系统化地展示给用户。
6、从整个互联网汲取有用的信息让用户能够获得更多相关的公共资源。
本科生做知识图谱会不会有难度
根据自身情况而定。
本科的基本上不需知识图谱一般不会太复杂的，主要还是做你擅长的，并且具有数据可获取性和可执行性的研究，类似你说的可视化分析，问答系统，语义模型之类的，做的人很多，操作起来也不复杂，本科最好限定下具体的环境和范畴，要不会显得题目太大。
知识图谱，是对现实世界的抽象，通过点和边描述实体之间的关系，构成一个大型的语义网络，提供一种从关系的视角来观察世界的方法。但究其本质，知识图谱其实只是图的其中一种应用。
万方选题可以几个人同时登陆
万方选题可以学校的人同时登陆，不限定人数。
万方知识服务平台的开通方式为IP限定，在学校IP的局域网范围内可自动登录。
收录了包括期刊、学位、会议科技报告、专利、标准、科技成果、法规、地方志、视频等10余种资源类型在内的3亿多篇中外文学术文献，全面覆盖各学科、各行业。基于海量高品质知识资源和知识发现技术，万方智搜为用户提供专业文献检索、多途径全文获取、云端文献管理及多维度学术分析等功能，全面服务于用户的科研创新。
1、多维度统计分析
采用文献计量法对主题、学者、机构、学科、期刊、地区等不同主体进行多维度统计分析，推出主题分析、学者分析、机构分析、学科分析、期刊分析、地区分析，满足用户多方面需求。
2、可视化展示结果
引文分析、共词分析、社会网络分析等方法与知识图谱、信息可视化技术相结合，实现分析结果的可视化呈现，帮助用户直观了解主题、学者、机构、学科、期刊、地区等多个主体的多项分析指标。
3、个性化对比分析
提供主题、学者、机构、学科、期刊、地区等多个主体的对比分析，帮助用户快速发现比较对象的优劣势，全面把握比较对象的差异化，为用户进一步决策提供借鉴。
4、智能化文献推荐
综合考虑用户使用情境、行为偏好、分析主体多样化等要素，向用户推荐高被引文献与最新文献，帮助用户快速发现最具价值的资源，同时，提供多种便捷式操作，用户可随时在线阅读、下载、导出、收藏、分享等。
5、一键导出分析报告
用户可以自由选择分析指标的时间范围、显示数量和报告格式，我们通过图文结合的报告内容，更直观详细的为用户展示出来。
如何构建知识图谱
自己建吗可以下载图谱软件构建
可以参考一下这个
SPSS: 大型统计分析软件，商用软件。具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形绘制等功能。常用于多元统计分析、数据挖掘和数据可视化。
Bibexcel: 瑞典科学计量学家Persoon开发的科学计量学软件，用于科学研究免费软件。具有文献计量分析、引文分析、共引分析、耦合分析、聚类分析和数据可视化等功能。可用于分析ISI的SCI、SSCI和AHCI文献数据库。
HistCite: Eugene Garfield等人于2001年开发的科学文献引文链接分析和可视化系统，免费软件。可对ISI的SCI、SSCI和SAHCI等文献数据库的引文数据进行计量分析，生成文献、作者和期刊的引文矩阵和实时动态引文编年图。直观的反映文献之间的引用关系、主题的宗谱关系、作者历史传承关系、科学知识发展演进等。
CiteSpace: 陈超美博士开发的专门用于科学知识图谱绘制的免费软件。国内使用最多知识图谱绘制软件。可用于追踪研究领域热点和发展趋势，了解研究领域的研究前沿及演进关键路径，重要的文献、作者及机构。可用于对ISI、CSSCI和CNKI等多种文献数据库进行分析。
TDA: Thomson Data Analyzer（TDA）是Thomson集团基于VantagePoint开发文献分析工具。商用软件。具有去重、分段等数据预处理功能；可形成共现矩阵、因子矩阵等多种分析矩阵；可使用Pearson、Cosine等多种算法进行数据标准化；可进行知识图谱可视化展示。
Sci2 Tools: 印第安纳大学开发的用于研究科学结构的模块化工具可从时间、空间、主题、网络分析和可视化等多角度，分析个体、局部和整体水平的知识单元。
ColPalRed: Gradnada大学开发的共词单元文献分析软件。商用软件。结构分析，在主题网络中展现知识（词语及其关系）；战略分析，通过中心度和密度，在主题网络中为主题定位；动态分析，分析主题网络演变，鉴定主题路径和分支。
Leydesdorff: 系类软件。阿姆斯特丹大学Leydesdorff开发的这对文献计量的小程序集合。处理共词分析、耦合分析、共引分析等知识单元体系。使用“层叠图”实现可视化知识的静态布局和动态变化。
Word Smith: 词频分析软件。可将文本中单词出现频率排序和找出单词的搭配词组。
NWB Tools: 印第安纳大学开发的对大规模知识网络进行建模、分析和可视化工具. 数据预处理；构建共引、共词、耦合等多种网络；可用多种方法进行网络分析；可进行可视化展示.
Ucinet NetDraw: Ucinet是社会网络分析工具。包括网络可视化工具Net Draw。用于处理多种关系数据，可通过节点属性对节点的颜色、形状和大小等进行设置。用于社交网络分析和网络可视化。
Pajek: 来自斯洛文尼亚的分析大型网络的社会网络分析免费软件。Pajek基于图论、网络分析和可视化技术，主要用于大型网络分解，网络关系展示，科研作者合作网络图谱的绘制。
VOSviewer: 荷兰莱顿大学开发的文献可视化分析工具。使用基于VOS聚类技术技术实现知识单元可视化工具。突出特点可视化能力强，适合于大规模样本数据。四种视图浏览：标签视图、密度视图、聚类视图和分散视图。
[4]陈悦, 刘则渊, 陈劲等. 科学知识图谱的发展历程[J]. 科学学研究, 2008, (03): 449-460.
[5]Shiffrin, R.M., and Katy Börner. Mapping Knowledge Domains[C]. Proc. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America pp. 5183-5185.
[6]Börner, K., Chen, C.和Boyack, K.W. Visualizing knowledge domains[J]. Annual review of information science and technology, 2003, 37, (1): 179-255.
[7]CM, C. CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2006, 57, (3): 359-377.
[8]陈悦和刘则渊. 悄然兴起的科学知识图谱[J]. 科学学研究, 2005, (02): 149-154.
[9]邱均平. 信息计量学[M]. (武汉大学出版社, 2007. 2007).
[10]沙勇忠和牛春华. 信息分析[M]. (科学出版社, 2009. 2009).
[11]塞沃尔, 建军和煦. 链接分析: 信息科学的研究方法[M]. (东南大学出版社, 2009. 2009).
[12]Egghe, L.和Rousseau, R. Introduction to informetrics: Quantitative methods in library, documentation and information science[J]. 1990
[13]韩家炜, 坎伯, 裴健等. 数据挖掘: 概念与技术[M]. (机械工业出版社, 2007. 2007).
[14]Wasserman, S. Social network analysis: Methods and applications[M]. (Cambridge university press, 1994. 1994).
[15]Persson, O., R. Danell, J. Wiborg Schneider. How to use Bibexcel for various types of bibliometric analysis[C]. Proc. International Society for Scientometrics and Informetrics., Leuven, Belgium2009 pp. 9–24.
[16]Yang, Y., Akers, L., Klose, T.等. Text mining and visualization tools–impressions of emerging capabilities[J]. World Patent Information, 2008, 30, (4): 280-293.
[17]Börner, K., Huang, W., Linnemeier, M.等. Rete-netzwerk-red: analyzing and visualizing scholarly networks using the Network Workbench Tool[J]. Scientometrics, 2010, 83, (3): 863-876.
[18]廖胜姣. 科学知识图谱绘制工具:SPSS和TDA的比较研究[J]. 图书馆学研究, 2011, (05): 46-49.
[19]Scott, M. WordSmith tools[M]. (Oxford: Oxford University Press, 1996. 1996).
[20]Batagelj, V.和Mrvar, A. Pajek - Program for Large Network Analysis[M]. (1998. 1998).
[21]Borgatti, S.P., Everett, M.G.和Freeman, L.C. Ucinet for Windows: Software for social network analysis[J]. 2002
[22]Van Eck, N.J.和Waltman, L. VOSviewer: A computer program for bibliometric mapping[J]. 2009